Estratégia de reversão de momento duplo
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia de inversão de dupla dinâmica combina as vantagens da estratégia de inversão e da estratégia de dinâmica, usando sinais de ambos os tipos de indicadores para combinar e operar de forma inversa no ponto de ruptura, na esperança de obter lucro.
Princípio da estratégia
A estratégia consiste em duas partes:
A primeira parte é a estratégia de inversão de 123.
Quando o preço de fechamento é superior ao do dia anterior por 2 dias consecutivos e a linha K média lenta é inferior a 50 por 9 dias, faça mais;
Quando o preço de fechamento é inferior ao preço de fechamento do dia anterior por 2 dias consecutivos, e a linha K média rápida do dia 9 é superior a 50, faça uma folga.
A segunda parte é o índice de fluidez do alumínio. Os passos de cálculo do índice são:
Calcular a variação de preço xMom = close - close[1]
Calcule o valor absoluto da mudança de preço xMomAbs = abs (close - close)[1])
Filtração de variação de preço, se menor que o Filter de Threshold é marcado como 0
Filtração para os valores absolutos de variação de preço, sendo 0 se menor que o Filter de Desvalorização
Calcule a soma n Sum da variação de preço após a última onda de n dias
Calcule a soma de nAbsSum dos valores absolutos da variação do preço após os últimos n dias de flutuação
Calcule o valor do momento: nRes = 100 * nSum / nAbsSum
Determine a relação entre o valor de dinâmica e os limites de TopBand e LowBand, e emite um sinal de transação
O indicador é caracterizado pela filtragem de pequenas flutuações e pela extração de informações sobre a dinâmica das grandes tendências.
Finalmente, quando os dois tipos de sinais de indicadores coincidem, um sinal de negociação é gerado, fazendo mais ou menos.
Análise de vantagens
A estratégia combina os benefícios de dois tipos diferentes de indicadores para melhorar a qualidade do sinal:
A estratégia de reversão pode capturar a tendência de reversão no ponto de inflexão e evitar ser enganado.
O indicador de fluctuância de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis de níveis.
A combinação de ambos permite a verificação de sinais, reduzindo a probabilidade de transações erradas e aumentando as chances de vitória.
Análise de Riscos
A estratégia tem os seguintes riscos:
A análise de um único período de tempo pode perder uma tendência de um nível maior.
Os parâmetros são muito rígidos e não se adaptam às mudanças do mercado.
A dupla verificação pode perder algumas oportunidades e reduzir a margem de lucro.
Os sinais de negociação de baixa qualidade também são validados, resultando em perdas.
Direção de otimização
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
Aumentar a verificação por períodos de tempo múltiplos para evitar a captura.
Configurar parâmetros de adaptação e ajustar os parâmetros do indicador de acordo com o mercado.
Otimização de filtros para reduzir a taxa de falha de sinais.
Aumentar as estratégias de stop loss e controlar as perdas individuais.
Ajustar a gestão de posições e otimizar a eficiência do uso de fundos.
Resumir
Em resumo, a estratégia de inversão de dupla dinâmica, combinando os benefícios da estratégia de inversão e do indicador de flutuação do eixo, pode melhorar a qualidade do sinal e a eficiência da rentabilidade. Mas a estratégia também apresenta alguns problemas, como ignorar tendências de maior nível, parâmetros estáticos, sinais de erro e outros riscos.
/*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 )