Strategi Pembalikan Momentum Dwi
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi pembalikan dua kali ganda menggabungkan kelebihan strategi pembalikan dan strategi momentum, menggunakan gabungan isyarat kedua-dua jenis indikator, dan melakukan operasi pembalikan pada titik terobosan dengan harapan mendapat keuntungan.
Prinsip Strategi
Strategi ini terdiri daripada dua bahagian:
Bahagian pertama ialah strategi 123 reversal.
Apabila harga penutupan 2 hari berturut-turut lebih tinggi daripada harga penutupan hari sebelumnya, dan pada hari ke-9 rata-rata kelajuan K adalah di bawah 50, buat lebih;
Apabila harga penutupan 2 hari berturut-turut lebih rendah daripada harga penutupan hari sebelumnya, dan pada hari ke-9 rata-rata garis K cepat lebih tinggi daripada 50, kosongkan.
Bahagian kedua adalah penunjuk kuantiti berfluktuasi titanium. Langkah pengiraan untuk penunjuk ini adalah:
Hitung nilai perubahan harga xMom = close - close[1]
Hitung nilai mutlak perubahan harga xMomAbs = abs ((close - close[1])
Filter untuk nilai perubahan harga, jika lebih kecil daripada Filter penurunan nilai ditulis sebagai 0
Filter untuk nilai mutlak perubahan harga, jika lebih kecil daripada nilai terhad Filter ditulis sebagai 0
Hitung nSum nilai perubahan harga selepas turun naik dalam n hari terakhir
Hitung jumlah nAbsSum perubahan harga mutlak selepas turun naik dalam n hari terakhir
Hitung nilai momentum: nRes = 100 * nSum / nAbsSum
Menentukan hubungan antara nilai dinamik dan had TopBand dan LowBand, output isyarat perdagangan
Indeks ini mempunyai ciri untuk menyaring turun naik kecil dan hanya mengambil maklumat mengenai pergerakan dalam trend besar.
Akhirnya, apabila kedua-dua jenis isyarat penunjuk sama, ia menghasilkan isyarat perdagangan, melakukan lebih banyak atau melakukan lebih sedikit.
Analisis kelebihan
Strategi ini menggabungkan kelebihan dua jenis penunjuk yang berbeza untuk meningkatkan kualiti isyarat:
123 Strategi pembalikan dapat menangkap trend pembalikan pada titik-titik perubahan dan mengelakkan daripada terjerat.
Indeks kuantiti yang tidak menentu hanya memberi perhatian kepada turun naik yang besar, menapis kebisingan dan menangkap trend utama.
Kedua-dua ini dapat mengesahkan isyarat, mengurangkan kemungkinan perdagangan yang salah, dan meningkatkan peluang kemenangan.
Analisis risiko
Strategi ini mempunyai risiko utama:
Analisis jangka masa tunggal mungkin terlepas trend pada tahap yang lebih besar.
Parameter yang ditetapkan terlalu ketat untuk menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran.
Double-Verification mungkin terlepas beberapa peluang dan mengurangkan ruang untuk keuntungan.
Isyarat dagangan yang kurang berkualiti juga akan disahkan dan menyebabkan kerugian.
Arah pengoptimuman
Strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa aspek:
Menambah pengesahan berkala untuk mengelakkan penipuan.
Tetapkan parameter penyesuaian diri, sesuaikan parameter penunjuk mengikut pasaran.
Optimumkan penapisan nilai, mengurangkan isyarat kesalahan.
Tambah strategi hentikan kerugian dan kawal kerugian tunggal.
Menyesuaikan pengurusan kedudukan, mengoptimumkan kecekapan penggunaan dana.
ringkaskan
Secara keseluruhannya, strategi pembalikan kuantiti dua kali ganda yang menggabungkan kelebihan strategi pembalikan dan indikator kuantiti bergelombang, dapat meningkatkan kualiti isyarat dan kecekapan keuntungan hingga ke tahap tertentu. Tetapi strategi ini juga mempunyai beberapa masalah, seperti mengabaikan trend peringkat yang lebih besar, parameter yang tidak stabil, isyarat yang salah, dan lain-lain risiko. Kaedah-kaedah seperti verifikasi bingkai masa berbilang, parameter penyesuaian diri, dan penyetempatan kerugian dapat dioptimumkan, mengurangkan risiko, dan meningkatkan keuntungan yang stabil.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 25/09/2019
// 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 a CMO which ignores price changes which are less
// than a threshold value. 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.
//
// 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
fFilter(xSeriesSum, xSeriesV, Filter) =>
iff(xSeriesV > Filter, xSeriesSum, 0)
CMOfilt(Length,Filter, TopBand, LowBand) =>
pos = 0
xMom = close - close[1]
xMomAbs = abs(close - close[1])
xMomFilter = fFilter(xMom, xMomAbs, Filter)
xMomAbsFilter = fFilter(xMomAbs,xMomAbs, Filter)
nSum = sum(xMomFilter, Length)
nAbsSum = sum(xMomAbsFilter, Length)
nRes = 100 * nSum / nAbsSum
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOfilt", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
Filter = input(3, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOfilt = CMOfilt(LengthCMO,Filter, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOfilt == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCMOfilt == -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 )