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OBV,CMO,コポック曲線に基づく取引戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2024-02-20 11時26分46秒
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概要

RB量子取引コンボ戦略は,ボリュームベースの指標OBV,モメンタムオシレーターCMO,長期モメンタム指標コポック曲線を組み合わせた複合戦略である.この戦略は,3次元から市場情勢,中期トレンド,長期トレンドを考慮し,より信頼性の高い市場参入のために取引信号を生成する.

戦略の論理

この戦略の取引信号は以下の3つの指標の組み合わせから生じる.

  1. OBV: 市場情勢と強さを反映する.上昇するOBVは牛の強化を表し,下落するOBVは熊の引き継ぎを表します.

  2. CMO: 価格変動率の中期トレンドを記録する.ポジティブなCMOは中期上昇傾向を示し,ネガティブなCMOは下落傾向を示します.

  3. コッポック曲線: 価格変動率の長期的傾向を追跡する. 上向きのコッポック曲線は長期の牛期を示し,下向きは長期の熊期を表す.

OBVが上昇し,CMOとコポック曲線が同時に上昇すると購入信号が生成されます.これは,中期から長期間の上昇傾向が不変で,市場情勢が牛を支えていることを示しています.これは良い購入機会です.

OBVが低下し,CMOとコポック曲線が一致して下がるとセールシグナルが起動します.これは,中長期下向きチャネルが開き,ポジション出口の良いタイミングとして機能する熊がコントロールしていることを示します.

利点

この戦略の最大の利点は,3つの視点から市場情緒,中期および長期トレンドを合成することにある.取引シグナルは,市場幅,中期および長期間のトレンド変化の確認後にのみ形成され,誤ったブレイクアウトを効果的に回避する.一方,コポック曲線は長期的方向性バイアスを提供し,CMOは短期的な機会を迅速に捉える.

もう一つの利点は,効率的な資本利用を可能にする両方向の買いと売りの信号です.

リスク

この戦略の主なリスクは,ROCの計算期間が長いため,コポック曲線とCMOの遅滞性から生じる.突然の変動的な市場イベントは,これらの2つの長期指標からタイムリーな信号を誘発することができない可能性がある.そのようなシナリオでは,迅速な決定はOBVに依存しなければならない.しかし,蓄積されたボリューム指標としてのOBVは,突然のターニングポイントに直面するいくつかのバーの遅延に苦しんでいる.

さらに,重み付けなしの3つの指標の単純な組み合わせは,判断の正確性を損なう可能性があります.

増進 の 機会

戦略は,今後,次の側面で向上させられる.

  1. コッポック曲線とCMOの適応ROC期間を採用し,市場体制の変化に対応するパラメータを自動的に校正する.

  2. より正確な指標からの信号を強調する重み付けシステムを導入し,全体の信号品質と安定性を向上させる.

  3. ATRのような変動測定に基づいてストップロスを組み込むことで,取引ごとに最大損失を有効に制限します.

  4. OBVの迅速な変更を利用してストップ損失信号を測定し,大きな損失を回避する.

結論

RB量子コンボ戦略は,市場幅,中期および長期の勢いを合成し,複数の指標の強みを統合し,買い/売るシグナルを生成する.取引機会は,市場の感情と中長期のトレンドの調整後にのみ生じる.その主要な利点は,シグナル信頼性と偽ブレイク回避にあります.さらなる最適化により,戦略のパフォーマンスはライブ取引で次のレベルに引き上げることができます.

/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("RB - OBV Coppock CMO Strategy", overlay=true)

// Input for CMO period
cmo_period = input(14, title="Chande Momentum Oscillator Period")
// Input for Coppock Curve periods
coppock_long = input(14, title="Coppock Curve Long ROC Period")
coppock_short = input(11, title="Coppock Curve Short ROC Period")
coppock_wma = input(10, title="Coppock Curve WMA Period")
// Thresholds for CMO
cmo_buy_threshold = input(50, title="CMO Buy Threshold")
cmo_sell_threshold = input(-50, title="CMO Sell Threshold")

// Calculating OBV
obv = cum(close > close[1] ? volume : close < close[1] ? -volume : 0)

// Calculating Coppock Curve
roc_long = roc(close, coppock_long)
roc_short = roc(close, coppock_short)
coppock_curve = wma(roc_long + roc_short, coppock_wma)

// Calculating Chande Momentum Oscillator
cmo = cmo(close, cmo_period)

// Generate buy and sell signals
buy_signal = obv > obv[1] and coppock_curve > 0 and coppock_curve > coppock_curve[1] and cmo > cmo_buy_threshold
sell_signal = obv < obv[1] and coppock_curve < 0 and coppock_curve < coppock_curve[1] and cmo < cmo_sell_threshold

// Plotting signals on the chart
plotshape(series=buy_signal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=sell_signal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Setting up the strategy entry and exit points
if (buy_signal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell_signal)
    strategy.close("Buy")

// Plot OBV and Coppock Curve for reference
plot(obv, title="On Balance Volume", color=color.blue)
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)
plot(coppock_curve, title="Coppock Curve", color=color.purple)
plot(series=cmo, title="Chande Momentum Oscillator", color=color.orange)
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