Estratégia de negociação do indicador de divergência de conversão de média móvel


Data de criação: 2023-09-19 21:16:26 última modificação: 2023-09-19 21:16:26
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Visão geral

A estratégia baseia-se em um indicador de dispersação de conversão de linha média (CMO). O valor absoluto do CMO representa o nível de dispersação do preço. A estratégia determina o excesso de compra e venda com base no valor médio dos três períodos absolutos do CMO.

Princípio da estratégia

A estratégia baseia-se na seguinte lógica:

  1. Calcular os valores absolutos de três períodos diferentes do índice CMO
  2. Média dos valores absolutos do índice CMO de três períodos
  3. O mercado de ações é aberto quando a média é superior ao limite máximo
  4. Quando a média está abaixo do limite inferior, veja mais e faça mais.
  5. Indice de CMO retorna a níveis normais, com baixa

O índice de CMO reflete a dinâmica das mudanças de preço. O tamanho do seu valor absoluto representa a dispersação dos preços, e acima de um determinado valor, entra na área de supercompra. A estratégia utiliza essa característica do CMO, tomando a média de múltiplos períodos para nivelar a curva e julgar a situação de supercompra.

Vantagens estratégicas

  • Indicadores de CMO para determinar áreas de sobrecompra e sobrevenda
  • A média de três períodos produz uma curva suave, evitando sinais errados
  • De acordo com a teoria do CMO, há uma base mais forte para julgar sobrecompras e sobrevendas
  • Parâmetros personalizáveis, adaptados às mudanças do mercado
  • Estratégias de reversão fáceis de implementar

Riscos estratégicos e resposta

  • Indicadores de CMO podem dar sinais errados
  • Os parâmetros necessitam de testes e otimização contínuos
  • O excesso de compra e venda pode causar prejuízos em condições de tendência

Como reagir:

  1. Indicadores de tendência para evitar negociações de contra-tendência
  2. Parâmetros de otimização para aumentar a sensibilidade dos indicadores
  3. O uso de stop loss móvel para controlar perdas individuais

Direção de otimização da estratégia

A estratégia pode ser ampliada pelas seguintes dimensões:

  1. Aumentar a confirmação dos indicadores de volume de transações para evitar falsas rupturas na reversão da tendência
  2. Integração da estratégia de stop loss móvel e otimização da gestão de risco
  3. Parâmetros de otimização automática com métodos como aprendizado de máquina
  4. Ajustamento do tamanho da posição combinado com o indicador de volatilidade
  5. Combinação de outras estratégias, dispersão de risco e melhoria da taxa de retorno global

Resumir

A estratégia usa o CMO para determinar o excesso de compra e venda para a negociação de reversão, devido à adoção de médias de vários períodos, pode efetivamente suavizar a curva e evitar sinais errados. O índice CMO em si tem uma base teórica sólida e confiável para determinar a dispersão de preços.

Código-fonte da estratégia
/*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")