Strategi Perdagangan Penunjuk Penukaran Purata Pergerakan
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini membuat keputusan perdagangan berdasarkan penukaran rata-rata-penyebaran rata-rata ((CMO)). Nilai mutlak CMO mewakili tahap penyebaran harga, strategi ini menilai overbought dan oversold dengan nilai purata tiga kitaran mutlak CMO, dan merupakan strategi perdagangan indikator kejutan yang tipikal.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggunakan logik berikut:
- Mengira nilai mutlak untuk tiga tempoh yang berbeza dalam Indeks CMO
- Rata-rata nilai mutlak bagi Indeks CMO tiga kitaran
- Apabila nilai purata lebih tinggi daripada nilai terendah teratas, melaburlah
- Lihat lebih banyak, lakukan lebih banyak apabila purata berada di bawah paras terhad.
- Indeks CMO berkurangan apabila kembali normal
Indeks CMO mencerminkan dinamik perubahan harga. Saiz mutlaknya mewakili tahap penyebaran harga, melebihi tahap tertentu memasuki kawasan overbought dan oversold. Strategi ini menggunakan ciri CMO ini, mengambil purata pelbagai kitaran untuk meratakan keluk, menilai keadaan overbought dan oversold, dan merupakan strategi perdagangan goyah yang tipikal.
Kelebihan Strategik
- Menggunakan Indeks CMO untuk Kenali Kawasan Terlalu Beli dan Terlalu Jual
- Nilai purata tiga kitaran membuat keluk yang lancar, untuk mengelakkan isyarat yang salah
- Menurut teori CMO, ada bukti yang kukuh untuk menilai pembelian berlebihan
- Tanda aras parameter yang boleh disesuaikan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran
- Strategi Pembalikan yang Mudah dilaksanakan
Risiko strategik dan tindak balas
- Indeks CMO mungkin salah
- Nilai parameter perlu sentiasa diuji dan dioptimumkan
- Terlalu banyak beli dan jual dalam keadaan trend boleh menyebabkan kerugian
Cara untuk menangani masalah ini:
- Berkongsi dengan penunjuk trend, mengelakkan perdagangan berlawanan trend
- Optimumkan parameter, meningkatkan sensitiviti penunjuk
- Menggunakan Stop Loss Bergerak untuk Mengendalikan Kerugian Tunggal
Arah pengoptimuman strategi
Strategi ini boleh diperluaskan dalam beberapa dimensi:
- Meningkatkan pengesahan indikator jumlah transaksi untuk mengelakkan penembusan palsu dalam pembalikan trend
- Mengintegrasikan strategi henti rugi bergerak dan mengoptimumkan pengurusan risiko
- Mengoptimumkan parameter secara automatik menggunakan kaedah pembelajaran mesin dan lain-lain
- Penyesuaian saiz kedudukan dengan penunjuk kadar turun naik
- Menggabungkan strategi lain, menyebarkan risiko, meningkatkan kadar pulangan keseluruhan
ringkaskan
Strategi ini menggunakan CMO untuk menentukan overbought dan oversold untuk berdagang balik, kerana menggunakan purata pelbagai kitaran, ia dapat meratakan kurva dengan berkesan dan mengelakkan isyarat yang salah. Indeks CMO sendiri mempunyai asas teori yang stabil dan boleh dipercayai untuk menentukan keadaan harga yang tersebar. Dengan pengoptimuman parameter, strategi hentikan kerugian dan sebagainya, ia dapat dioptimumkan menjadi strategi perdagangan indikator getaran yang lebih stabil.
/*backtest
start: 2023-09-11 00:00:00
end: 2023-09-14 07:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////7////////////
// Copyright by HPotter v1.0 21/02/2017
// This indicator plots the absolute value of CMO averaged over three
// different lengths. This indicator plots a classical-looking oscillator,
// which is really an averaged value based on three different periods.
//
// 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="CMOabsav", shorttitle="CMOabsav")
Length1 = input(5, minval=1)
Length2 = input(10, minval=1)
Length3 = input(20, minval=1)
TopBand = input(58, minval=1)
LowBand = input(5, minval=0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=green, linestyle=hline.style_dashed)
hline(TopBand, color=purple, linestyle=hline.style_solid)
hline(LowBand, color=red, linestyle=hline.style_solid)
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 = abs(100 * (nSum1 / nSumAbs1 + nSum2 / nSumAbs2 + nSum3 / nSumAbs3 ) / 3)
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="CMOabsav")