Estratégia de combinação de média móvel de reversão de momentum
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia de inversão de 123 combina a estratégia de inversão de 123 com a estratégia de linha de equilíbrio do CMO para formar uma combinação de sinais de compra e venda. A estratégia de inversão de 123 cria novos altos ou baixos através do fechamento dos preços das ações por dois dias consecutivos, combinando indicadores aleatórios para determinar a força de compra e venda do mercado e gerando sinais de negociação. A estratégia de linha de equilíbrio do CMO usa o indicador do CMO para determinar a quantidade de movimento de preços e gerar negociações.
Princípio da estratégia
A estratégia de inversão 123 utiliza os seguintes princípios para gerar sinais de negociação:
- Quando o preço de fechamento sobe por dois dias consecutivos e o indicador aleatório fica abaixo de 50 no dia 9, faça mais
- Quando o preço de fechamento cai por dois dias consecutivos e o indicador aleatório é superior a 50 no dia 9, faça um corte
A estratégia gera um sinal de negociação, combinando um indicador de polinômios com um indicador aleatório, julgando se os preços formarão novos altos ou baixos no curto prazo.
A estratégia de linha de equilíbrio do CMO utiliza os seguintes princípios para gerar sinais de negociação:
- Calculando o valor do CMO nos dias 5, 10 e 20
- Calcule a sua média
- Quando o CMO médio está acima de 70, faz mais.
- Quando o CMO médio está abaixo de 70, faça uma vaga.
A estratégia gera um sinal de negociação através de um conjunto de operações de valores de CMO de diferentes períodos, para julgar a hipocrisia do indicador de dinâmica de preços.
A estratégia de combinação faz uma operação AND com os sinais das duas estratégias, ou seja, a estratégia de combinação produz um sinal de negociação real quando os sinais das duas estratégias são excedentes ou vazios ao mesmo tempo.
Vantagens estratégicas
A estratégia tem as seguintes vantagens:
- A combinação de sinais é mais confiável e reduz os sinais falsos
- Uma estratégia de reversão adequada para capturar tendências de correção de curto prazo
- A estratégia de linha média do CMO para avaliar a dinâmica de preços em grande escala
- Adaptação a diferentes cenários de mercado
Análise de Riscos
A estratégia também apresenta os seguintes riscos:
- 123 A estratégia de inversão é altamente dependente da forma dos preços e pode falhar
- Indicadores de CMO sensíveis a turbulências de mercado, podendo gerar sinais errados
- Os sinais de uma combinação de estratégias podem ser demasiado conservadores e perder oportunidades de negociação
- Necessidade de ajustes apropriados dos parâmetros para adaptá-los a diferentes ciclos e condições de mercado
A resposta é:
- Regras de julgamento morfológico para otimizar estratégias de inversão
- Incluir outros indicadores auxiliares na estratégia do CMO
- Avaliação da eficácia da estratégia no período mais recente, parâmetros de ajuste dinâmico
Direção de otimização
A estratégia pode ser melhorada em:
- Otimização automática do peso do conjunto com algoritmos de aprendizagem de máquina
- Adição de módulo de modulação adaptativa para otimização dinâmica dos parâmetros da política
- Aumentar o módulo de suspensão e controlar o risco
- Avaliação da robustez das estratégias e melhoria dos algoritmos de identificação de formas
- Factores como escolha do ramo, fundamentos e outros
Resumir
A estratégia é composta por uma combinação de estratégias de negociação efetivas, complementadas por 123 reversão e CMO linear. Com o risco controlado, pode-se gerar um lucro excedente estável. Com a otimização contínua dos algoritmos e modelos, espera-se que a rentabilidade e a estabilidade da estratégia melhorem ainda mais.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 19/09/2019
// 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 average of three different length CMO's. 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.
//
// 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
CMOav(Length1,Length2,Length3, TopBand, LowBand) =>
pos = 0
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 = 100 * (nSum1 / nSumAbs1 + nSum2 / nSumAbs2 + nSum3 / nSumAbs3 ) / 3
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOav", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Length1 = input(5, minval=1)
Length2 = input(10, minval=1)
Length3 = input(20, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOav = CMOav(Length1,Length2,Length3, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOav == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCMOav == -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 )