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絶対動力指標戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-19 14:13:01
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概要

絶対動力指標戦略は,トゥシャール・チャンデによって開発された動力指標CMOをベースに改良されたバージョンである.この戦略は,市場における中期価格変動を把握するために,価格動力の絶対値を計算することによって,現在市場が過買いまたは過売りされているかどうかを判断する.

戦略原則

この戦略の核心指標は,改善されたCMO指標である AbsCMOと呼ばれるものです. AbsCMOの計算式は:

AbsCMO = abs(100 * (latest closing price - closing price Length periods ago) / (simple moving average of absolute price fluctuations over Length period * Length))

平均期間の長さを表示する. AbsCMO 値の範囲は 0 から 100 です. この指標は,中期市場動向と過買い/過売り領域を明確に決定するために,方向性とモメンタリティの強さを組み合わせます.

AbsCMOが指定された上部レールを破ると (デフォルト70),市場は過買い領域に入り,ショートになる. AbsCMOが指定された下部レールを破ると (デフォルト20) は市場が過売り領域に入り,ショートになる.

利点分析

他のモメント指標と比較して,AbsCMO指標は以下の利点があります.

  1. 価格の絶対動向を反映し,中期傾向をより正確に判断します.
  2. 方向性と強さを組み込むことで,過買い/過売状態をより明確に識別する.
  3. その範囲は0~100で,異なる製品との比較に適しています.
  4. 中期傾向を反映する短期変動に敏感性が低い.
  5. 調整可能なパラメータにより 高度に適応可能になります

リスク分析

この戦略の主なリスクは,

  1. 中期指標として,短期変動に敏感性が低い.
  2. デフォルトパラメータはすべての製品に適合しない可能性があり,最適化する必要があります.
  3. 長期保持期間が大きく引き上げられる.

これらのリスクは,保持期間を短縮したり,パラメータを最適化したり,他の指標を組み込むことで軽減できる.

オプティマイゼーションの方向性

この戦略は,次の側面から最適化できます.

  1. AbsCMOのパラメータを最適化し,より多くの製品に適応する.
  2. 偽信号をフィルタリングするための他の指標を組み込む.
  3. リスク管理のためにストップ・ロスのルールと利益のルールを設定する.
  4. ディープラーニングのような技術を活用して より良いエントリーポイントを見つけます

結論

総括すると,絶対動力指標戦略は,中期的に有用な取引戦略である.中期的に価格の絶対動力特性を反映し,中期的なトレンドを予測する強力な力を持っている.しかし,この戦略は短期的な変動に敏感性が低く,特定のリスクを負う.パラメータ最適化,指標フィルター,ストップ損失メカニズムなどのさらなる改善により,ライブパフォーマンスがより安定して信頼性がある.

/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 17/02/2017
//    This indicator plots the absolute value of CMO. CMO 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.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////

strategy(title="CMOabs", shorttitle="CMOabs")
Length = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(20, minval=0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
// hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = abs(100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length)))
pos = iff(nRes > TopBand, -1,
	     iff(nRes < LowBand, 1, nz(pos[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)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="CMO")
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