ChaoZhang
개요
데 동력 진동기 ((CMO) 를 기반으로 한 평균 회귀 거래 전략은 일정 기간 동안의 가격 변화의 동력을 계산하여 과매매 지역을 식별하는 기술 분석 전략이다. 이 전략은 주로 자산 가격의 동적 변화를 모니터링하여 가격의 극단적 오차가 발생할 때 거래하여 가격 평균 회귀의 기회를 잡는다. 이 전략은 9 일 주기의 CMO 지표를 핵심 신호로 사용하여 CMO가 50보다 낮을 때 더 많이 입점하고 CMO가 50보다 높을 때 또는 5 일 이상의 입점 기간 동안 입점을 유지하면 평평합니다.
전략 원칙
전략의 핵심은 CMO 지표의 계산과 적용이다. CMO는 일정 기간 동안 상승과 하락의 차등과 총액의 비율을 계산하여 동력을 측정한다. 구체적인 계산 공식은 다음과 같다: CMO = 100 × (상승 및 하락) / (상승 및 하락)
전통적인 RSI와 달리, CMO는 분자에서 동시다발적으로 상승과 하락의 데이터를 사용하여 더 대칭적인 동력을 측정한다. 전략은 CMO가 50보다 낮으면 시장이 과매매되고 가격이 다시 상승할 것으로 예상되며, 따라서 더 많은 포지션을 열는다. CMO가 50 이상 또는 5 일 이상 포지션을 열면 전략은 평형 포지션 정지 또는 손실을 막는다.
전략적 이점
- 신호 명확성 - CMO는 명확한 과매매 판단 기준을 제공하며 거래 신호는 명확하고 모호하지 않습니다.
- 리스크 관리가 완벽합니다. 최대 보유 기간을 설정하여 장기간의 수감 위험을 방지합니다.
- 적응력 - 전략은 다양한 시장 상황에 따라 변수를 조정할 수 있으며 잘 적응합니다.
- 이론적 기초가 튼튼하다 - 정식 평균값 회귀 이론에 기초하여, 학술적 뒷받침이 있다
- 계산이 간단합니다. 지표 계산 방법은 간단하고 직관적이며 이해하기 쉽고 구현이 가능합니다.
전략적 위험
- 동향 시장 위험 - 강한 동향 시장에서 평균 회귀 전략이 자주 손실 될 수 있습니다.
- 변수 민감성 - CMO 사이클과 값의 선택이 전략 성과에 큰 영향을 미칩니다.
- 가짜 신호 위험 - 시장의 급격한 변동으로 인해 가짜 신호가 발생할 수 있습니다.
- 시간적 위험 - 고정된 평점 시간으로 더 나은 수익 기회를 놓칠 수 있습니다.
- 슬라이드 리스크 - 유동성이 낮은 시장에서 큰 슬라이드를 직면 할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 트렌드 필터 도입 - 장기 트렌드 지표를 추가하여 부진 상태에서 포지션을 열 수 있습니다.
- 동적 변수 최적화 - 시장의 변동에 따라 동적으로 조정되는 CMO 주기와 하락
- 손해제도 개선 - 동적 손해제도를 늘리고, 이미 수익을 보호한다
- 포지션 보유 시간을 최적화 - 변동율에 따라 최대 보유 시간을 조정할 수 있습니다.
- 트랜지먼트 확인을 증가시키고 - 트랜지먼트 지표와 결합하여 신호 신뢰성을 향상시킵니다.
요약하다
이 전략은 CMO 지표를 통해 시장의 과매매 기회를 포착하고, 고정 시간 상쇄와 결합하여 안정적인 평균값 회귀 거래 시스템을 구축한다. 전략 논리는 명확하고, 위험 관리가 합리적이며, 좋은 실용적 가치를 가지고 있다. 변수를 추가적으로 최적화하고 보조 지표를 추가하면 전략의 안정성과 수익성을 추가적으로 향상시킬 수 있다.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Chande Momentum Oscillator Strategy", overlay=false)
// Input for the CMO period
cmoPeriod = input.int(9, minval=1, title="CMO Period")
// Calculate price changes
priceChange = ta.change(close)
// Separate positive and negative changes
up = priceChange > 0 ? priceChange : 0
down = priceChange < 0 ? -priceChange : 0
// Calculate the sum of ups and downs using a rolling window
sumUp = ta.sma(up, cmoPeriod) * cmoPeriod
sumDown = ta.sma(down, cmoPeriod) * cmoPeriod
// Calculate the Chande Momentum Oscillator (CMO)
cmo = 100 * (sumUp - sumDown) / (sumUp + sumDown)
// Define the entry and exit conditions
buyCondition = cmo < -50
sellCondition1 = cmo > 50
sellCondition2 = ta.barssince(buyCondition) >= 5
// Track if we are in a long position
var bool inTrade = false
if (buyCondition and not inTrade)
strategy.entry("Long", strategy.long)
inTrade := true
if (sellCondition1 or sellCondition2)
strategy.close("Long")
inTrade := false
// Plot the Chande Momentum Oscillator
plot(cmo, title="Chande Momentum Oscillator", color=color.blue)
hline(-50, "Buy Threshold", color=color.green)
hline(50, "Sell Threshold", color=color.red)