Análise de Backtesting da Estratégia de Arbitragem de Momentum
ChaoZhang
Nome da estratégia
De acordo com as principais características dessa estratégia, eu a chamo de estratégia de arbitragem de fluxo de caixa.
Segundo, um resumo da estratégia
A estratégia de construir um sinal de vazio com base no cálculo do indicador de oscilação de força de Chande e na definição de um limiar ascendente e descendente para criar uma oportunidade de arbitragem e obter lucro.
Três, estratégia.
O código começa por definir os parâmetros Length, TopBand e LowBand, onde Length representa o período diário de cálculo da dinâmica, e TopBand e LowBand representam os valores de limiar para cima e para baixo.
Em seguida, calcule o número de movimentos absolutos dos últimos dias de Length xMom, e calcule a média móvel simples dos últimos dias de Length xMom xSMA_mom.
Em seguida, calcule a quantidade de movimento acumulado de Length xMomLength em dias.
Em seguida, calcule o indicador de vibração de força nRes, que é igual a xMomLength dividido por xSMA_mom multiplicado por Length, amplificado 100 vezes.
De acordo com a relação de tamanho entre nRes e o valor da barreira superior e inferior, a direção do polinômio é depositada em pos.
Por fim, a possig é gerada de acordo com se a transação inversa foi ativada ou não, gerando um sinal de transação possig, gerando entradas de múltiplos espaços.
Quatro, vantagens estratégicas
- Utilização de indicadores de dinâmica para identificar potenciais pontos de inflexão de tendências, facilitando a captura de tendências
- Combinação de filtragem de limiar para formar um sinal claro de pluri-espaço para evitar transações erradas
- Aplicando o pensamento de negociação reversa, você pode obter oportunidades de reversão
- Os parâmetros podem ser ajustados de acordo com o tamanho do espaço e podem ser otimizados para diferentes variedades e períodos
- Parâmetros de visualização são intuitivos para facilitar a lógica de negociação
Cinco, riscos estratégicos.
- Considerando apenas a dinâmica, pode perder oportunidades de negociação que outros indicadores tecnológicos podem gerar
- A ruptura do momentum não significa necessariamente uma reversão de tendência, existindo o risco de erro de avaliação.
- A inversão pode trazer ganhos, mas também pode aumentar os prejuízos
- A otimização inadequada dos parâmetros pode levar a negociações excessivamente frequentes ou a perder os melhores pontos
- Falsificação de impulso de curto prazo causada por eventos de emergência que requerem filtragem adequada
O risco pode ser controlado através da combinação de outros indicadores técnicos, como tendências e volatilidade, para determinar a confiabilidade do sinal de dinâmica, ajustar os parâmetros para reduzir a frequência de negociação e relaxar adequadamente o ponto de parada.
Seis, estratégias para otimizar
- Adicionar filtros de outros indicadores técnicos para melhorar a precisão do sinal de negociação
Pode-se determinar se o preço de fechamento está acima do sistema de equilíbrio ou se a taxa de flutuação está no intervalo normal antes que o sinal de impulso seja acionado, para evitar ser enganado.
- Parâmetros de otimização de acordo com as características da variedade
Para as variedades com maior volatilidade, é possível alargar adequadamente o limiar normal de flutuação da volatilidade, reduzindo a frequência de negociação.
- Optimização de múltiplos quadros temporais de acordo com diferentes períodos de tempo
Pode-se usar um período menor de comprimento durante o dia, para fazer transações ultra-curto; ajuste os parâmetros de acordo com a linha do dia ou a linha lunar, com foco na tendência da linha média-longa.
- Configuração de condições de desvio de fundo
Quando um sinal de pessimismo é disparado, deve-se adicionar condições de preços mais elevados do que o vale da onda anterior para evitar falsos sinais de reversão da tendência.
VII. Conclusão
A estratégia identifica oportunidades de reversão de tendências de curto prazo através de indicadores de dinâmica, combinação de filtragem de parâmetros para gerar sinais de negociação, acompanhamento de tendências e captura de reversão, o risco é controlável. A otimização de vários prazos e a combinação de outros indicadores técnicos podem melhorar a eficácia da estratégia de negociação, e vale a pena estudar e aplicar ainda mais.
/*backtest
start: 2023-09-24 00:00:00
end: 2023-10-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 07/02/2017
// This indicator plots Chande Momentum Oscillator. This indicator 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.
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strategy(title="CMO (Chande Momentum Oscillator)", shorttitle="CMO")
Length = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
// hline(0, color=gray, linestyle=dashed)
// hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
// hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
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="CMO")