Strategi dagangan momentum berdasarkan CMO dan WMA
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini dinamakan strategi perdagangan momentum berdasarkan CMO dan WMA. Strategi ini menggunakan Chande Momentum Oscillator (CMO) dan rata-rata bergerak bertimbang (WMA) untuk membina isyarat perdagangan. Idea utama adalah CMO melakukan lebih banyak apabila ia memakai WMA dan kosong apabila ia memakai WMA.
Prinsip Strategi
CMO merupakan salah satu indikator utama strategi ini. CMO mempunyai kaitan yang rapat dengan RSI dan lain-lain indikator dinamik. CMO secara langsung mengukur momentum perubahan harga. Ia dikira berdasarkan data yang tidak dihaluskan, dan oleh itu dapat mencerminkan perubahan harga yang melampau dalam jangka pendek.
Strategi ini mulakan dengan mengira perubahan harga close dalam sehari abs ((close - close[1]) sebagai momentum asal xMom. Kemudian menghitung panjang hari SMA xMom, dicatat sebagai xSMA_mom. Kemudian menghitung panjang hari perubahan harga xMomLength, iaitu dekat - dekat[CMO xWMACMO. Apabila CMO melakukan lebih banyak (kosong) apabila WMA di atas (kosong) apabila WMA di bawah.
Kelebihan Strategik
Kelebihan utama strategi ini adalah menangkap ciri-ciri momentum dalam trend harga. Reka bentuk berbatas CMO menjadikannya lebih langsung mencerminkan perubahan momentum. Berbanding dengan SMA, WMA lebih dapat meratakan kebisingan jangka pendek.
Risiko Strategik
Risiko terbesar strategi ini adalah kos slippage yang disebabkan oleh perdagangan yang kerap. CMO dan WMA adalah parameter jangka pendek yang mungkin terlalu sensitif dan menghasilkan banyak perubahan yang tidak perlu. Ini lebih teruk apabila turun naik varieti lebih besar. Selain itu, parameter tetap tidak dapat menyesuaikan diri dengan perubahan keadaan pasaran.
Anda boleh mempertimbangkan untuk memperkenalkan parameter CMO dan WMA yang dioptimumkan untuk menyesuaikan parameter, yang membolehkan mereka menyesuaikan diri secara dinamik; atau menambah syarat penapisan untuk mengurangkan transaksi yang tidak penting. Sudah tentu, mengurangkan turun naik varieti melalui kombinasi juga merupakan pilihan.
Arah pengoptimuman strategi
Strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa aspek:
Menambah mekanisme parameter CMO yang menyesuaikan diri. Mencari parameter yang optimum dalam persekitaran yang berbeza.
Menambah mekanisme parameter WMA yang menyesuaikan diri. Kesan kelancaran berubah mengikut turun naik;
Menambah syarat penapisan, seperti pengenalan Indeks Volatiliti dan sebagainya, untuk mengawal kebalikan;
Pertimbangan untuk menggabungkannya dengan penunjuk lain untuk meningkatkan kestabilan;
Optimumkan mekanisme hentian kerugian. Tetapkan garis hentian kerugian yang dinamik, mengawal secara aktif kerugian satu roda.
ringkaskan
Strategi ini adalah berdasarkan kepada CMO dan WMA untuk mewujudkan trend yang mudah dan berkesan. Keuntungan strategi adalah menangkap ciri-ciri pergerakan harga dengan jelas. Tetapi ada juga kelemahan kemampuan memegang kedudukan yang lemah selepas keuntungan tertentu.
/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 13/02/2017
// This indicator plots Chandre Momentum Oscillator and its WMA on the
// same chart. This indicator plots the absolute value of CMO.
// 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.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="CMO & WMA", shorttitle="CMO & WMA")
Length = input(9, minval=1)
LengthWMA = input(9, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=gray, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
xWMACMO = wma(nRes, LengthWMA)
pos = iff(nRes > xWMACMO, 1,
iff(nRes <= xWMACMO, -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="CMO")
plot(xWMACMO, color=red, title="WMA")