Strategi kombinasi rata-rata pergerakan pembalikan momentum


Tanggal Pembuatan: 2024-01-12 12:22:47 Akhirnya memodifikasi: 2024-01-12 12:22:47
menyalin: 0 Jumlah klik: 639
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi kombinasi rata-rata pergerakan pembalikan momentum

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan strategi 123 reversal dan strategi CMO linear untuk membentuk kombinasi sinyal jual beli. Strategi 123 reversal membentuk titik tinggi atau titik rendah baru melalui penutupan harga saham selama dua hari berturut-turut. Strategi CMO linear menggunakan indikator CMO untuk menentukan pergerakan harga dan menghasilkan sinyal perdagangan.

Prinsip Strategi

Strategi 123 reversal menggunakan prinsip berikut untuk menghasilkan sinyal perdagangan:

  1. Ketika harga close-out naik dua hari berturut-turut, dan indikator acak berada di bawah 50 pada hari ke-9
  2. Ketika harga penutupan turun dua hari berturut-turut dan indikator acak di atas 50 pada hari ke-9, lakukan shorting

Strategi ini menghasilkan sinyal perdagangan dengan menilai apakah harga akan membentuk titik tinggi atau titik rendah baru dalam waktu singkat, dikombinasikan dengan indikator polygonal dengan indikator acak.

Strategi CMO Linear menggunakan prinsip-prinsip berikut untuk menghasilkan sinyal perdagangan:

  1. Hitung nilai CMO pada hari ke-5, ke-10 dan ke-20
  2. Carilah nilai rata-rata
  3. Ketika rata-rata CMO di atas 70, lakukan lebih banyak.
  4. Ketika rata-rata CMO di bawah 70, kosongkan

Strategi ini menghasilkan sinyal perdagangan dengan mengoperasikan set nilai CMO dari periode yang berbeda untuk menilai volatilitas indikator pergerakan harga.

Strategi kombinasi melakukan operasi AND pada sinyal dari kedua strategi, yaitu ketika sinyal dari kedua strategi melakukan over atau kosong pada saat yang sama, strategi kombinasi menghasilkan sinyal perdagangan yang sebenarnya.

Keunggulan Strategis

Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:

  1. Sinyal kombinasi lebih dapat diandalkan dan mengurangi sinyal palsu
  2. 123 Strategi reversal cocok untuk menangkap tren setelah penyesuaian jangka pendek
  3. Strategi CMO untuk menilai pergerakan harga tingkat tinggi
  4. Beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berbeda

Analisis risiko

Strategi ini juga memiliki risiko sebagai berikut:

  1. 123 Strategi pembalikan tergantung pada bentuk harga yang tinggi dan mungkin tidak efektif
  2. Indeks CMO sensitif terhadap guncangan pasar dan dapat memberikan sinyal yang salah
  3. Sinyal strategi kombinasi mungkin terlalu konservatif, kehilangan peluang perdagangan
  4. Parameter perlu disesuaikan dengan baik untuk menyesuaikan dengan siklus dan kondisi pasar yang berbeda

Solusinya adalah:

  1. Aturan penilaian morfologi untuk mengoptimalkan strategi inversi
  2. Menambahkan metrik tambahan ke dalam strategi CMO
  3. Evaluasi efek strategi dalam periode terakhir, parameter penyesuaian dinamis

Arah optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan dengan:

  1. Mengoptimalkan bobot kombinasi secara otomatis menggunakan algoritma pembelajaran mesin
  2. Menambahkan modul modus adaptif untuk mengoptimalkan parameter kebijakan secara dinamis
  3. Meningkatkan Modul Stop Loss, Mengontrol Risiko
  4. Evaluasi kekuatan strategi dan perbaikan algoritma pengenalan bentuk
  5. Faktor-faktor seperti pilihan industri, dasar-dasar dan lain-lain

Meringkaskan

Strategi ini membentuk strategi perdagangan kombinasi yang efektif dengan strategi 123 reversal dan CMO linear yang saling melengkapi. Dengan pengendalian risiko, strategi ini dapat menghasilkan keuntungan tambahan yang stabil. Dengan terus-menerus mengoptimalkan algoritme dan model, diharapkan tingkat keuntungan dan stabilitas strategi ini akan meningkat lebih lanjut.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 19/09/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
//    This indicator plots average of three different length CMO's. This indicator 
//    was developed by Tushar Chande. A scientist, an inventor, and a respected 
//    trading system developer, Mr. Chande developed the CMO to capture what he 
//    calls "pure momentum". For more definitive information on the CMO and other 
//    indicators we recommend the book The New Technical Trader by Tushar Chande 
//    and Stanley Kroll.
//    The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented 
//    indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc. 
//    It is most closely related to Welles Wilder?s RSI, yet it differs in several ways:
//    - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly 
//    measuring momentum;
//    - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme 
//    movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to 
//    the CMO, if desired;
//    - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see 
//    changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to 
//    conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

CMOav(Length1,Length2,Length3, TopBand, LowBand) =>
    pos = 0
    xMom = close - close[1]
    xMomabs = abs(close - close[1])
    nSum1 = sum(xMom, Length1)
    nSumAbs1 = sum(xMomabs, Length1)
    nSum2 = sum(xMom, Length2)
    nSumAbs2 = sum(xMomabs, Length2)
    nSum3 = sum(xMom, Length3)
    nSumAbs3 = sum(xMomabs, Length3)
    nRes = 100 * (nSum1 / nSumAbs1 + nSum2 / nSumAbs2 + nSum3 / nSumAbs3 ) / 3
    pos := iff(nRes > TopBand, 1,
    	     iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOav", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Length1 = input(5, minval=1)
Length2 = input(10, minval=1)
Length3 = input(20, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOav = CMOav(Length1,Length2,Length3, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOav == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posCMOav == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )