ChaoZhang
개요
이 전략은 123 역전 전략과 CMO 평선 전략을 결합하여 매매 신호의 조합을 형성한다. 123 역전 전략은 주가가 2 일 연속으로 상장함으로써 새로운 최고점 또는 최저점을 형성하고, 무작위 지표와 결합하여 시장의 매매 힘을 판단하여 거래 신호를 생성한다. CMO 평선 전략은 CMO 지표를 사용하여 가격 움직임을 판단하여 거래를 생성한다.
전략 원칙
123 역전 전략은 다음과 같은 원칙을 적용하여 거래 신호를 생성한다:
- 2일 연속으로 상위권에 올라갔고, 9일에는 50이하로 떨어졌을 때 더 많은 돈을 씁니다
- 2일 연속으로 하락하고 9일에는 50이 넘으면 상장합니다
이 전략은 가격이 단기간에 새로운 최고점이나 최저점을 형성하는지 판단하여, 무작위 지표의 다공간 지표와 결합하여 거래 신호를 생성한다.
CMO 평선 전략은 다음과 같은 원칙을 적용하여 거래 신호를 생성합니다.
- 5일, 10일, 20일 CMO 가치를 계산합니다.
- 평균값을 구해 봅시다.
- 평균 CMO가 70세 이상일 때, 더 많은 일을 해야 합니다.
- 평균 CMO가 70보다 낮으면 공백을 니다.
이 전략은 다양한 주기 CMO 값에 대한 집합적 연산을 통해 가격 동력 지표의 빈도를 판단하여 거래 신호를 생성한다.
조합 전략은 두 전략의 신호에 AND 연산을 수행합니다. 즉, 두 전략의 신호가 동시에 더하거나 동시에 공백을 할 때, 조합 전략이 실제 거래 신호를 생성합니다.
전략적 이점
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 조합 신호는 더 신뢰할 수 있고, 가짜 신호를 줄일 수 있다.
- 123 역전 전략은 단기 조정 후의 트렌드를 포착하는 데 적합합니다.
- CMO 평균전략은 대차원 가격동력을 판단한다
- 다양한 시장 환경에 적응할 수 있습니다.
위험 분석
이 전략에는 다음과 같은 위험도 있습니다.
- 123 반전 전략은 가격의 형태에 의존도가 높으며, 실패할 수 있다.
- CMO 지표는 시장의 변동에 민감하여 잘못된 신호를 줄 수 있습니다.
- 조합 전략의 신호는 너무 보수적이어서 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.
- 다른 주기 및 시장 환경에 맞게 적절한 변수를 조정할 필요가 있습니다.
대책은 다음과 같습니다.
- 역전 전략을 최적화하는 형상 판단 규칙
- CMO 통일 전략에 추가된 보조적인 지표
- 최근 기간 동안의 전략 효과를 평가하고, 동적으로 조정하는 매개 변수
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화될 수 있습니다.
- 기계 학습 알고리즘을 사용하여 조합 무게를 자동으로 최적화
- 정책 변수를 동적으로 최적화할 수 있도록 적응 변수 모듈을 추가합니다.
- 더 많은 스포드모듈, 더 나은 위험 관리
- 전략의 강도를 평가하고 형상 식별 알고리즘을 개선합니다.
- 산업 선택, 기본 요소와 같은 요소
요약하다
이 전략은 123 반전과 CMO 평선 두 가지의 상호보완적인 전략을 통해 효과적인 조합 거래 전략을 형성한다. 위험을 통제하는 전제 조건에서 안정적인 초과 수익을 창출할 수 있다. 알고리즘과 모델의 지속적인 최적화와 함께 이 전략의 수익률과 안정성이 더 향상될 것으로 기대한다.
전략 소스 코드
/*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 )