Торговая стратегия с использованием индикатора конверсии-дивергенции скользящей средней
ChaoZhang
Обзор
Стратегия основана на среднелинейном преобразовании-распространении показателя ((CMO) для принятия решений о сделке. Абсолютные значения CMO представляют собой степень распространения цены. Стратегия определяет перекуп и перепродажу с помощью среднего значения абсолютных значений CMO за три цикла.
Стратегический принцип
Эта стратегия основана на следующей логике:
- Вычисление абсолютных значений индекса CMO в три различных периода
- Среднее значение абсолютных значений индекса CMO за три цикла
- Если средняя величина выше верхнего предела, то поток потери
- Когда среднее значение ниже нижнего порога, смотрите больше и делайте больше.
- Индекс CMO вновь достиг нормального уровня
Индекс CMO отражает динамику изменения цен. Его абсолютный размер представляет собой степень распространения цен, превышение определенной величины входит в зону перекупа. Эта стратегия использует эту особенность CMO, используя многоциклические средние значения для сглаживания кривой, чтобы судить о перекупе и перепродаже.
Стратегические преимущества
- Использование индекса CMO для определения перекупленных и перепроданных зон
- Трехциклическое среднее значение создает гладкую кривую, чтобы избежать ошибочного сигнала
- Согласно теории CMO, есть веские основания для суждения о перепродаже
- Настраиваемые параметры, чтобы адаптироваться к изменениям рынка
- Легко реализуемые стратегии по реверсированию
Стратегические риски
- Показатели CMO могут дать неверный сигнал
- Низкие значения параметров требуют постоянного тестирования и оптимизации
- Продолжающаяся перепродажа в условиях тренда может привести к убыткам
Что делать?
- Тенденционные индикаторы помогают избежать обратной торговли
- Оптимизация параметров, повышение чувствительности показателя
- Использование мобильного стоп-интервью для борьбы с единичными потерями
Направление оптимизации стратегии
Эта стратегия может быть расширена по следующим направлениям:
- Увеличение подтверждения показателей объемов сделок, чтобы избежать ложных прорывов в обратном тренде
- Интеграция мобильной стратегии по ликвидации убытков и оптимизация управления рисками
- Автоматическая оптимизация параметров с использованием методов машинного обучения
- Корректировка размеров позиций в сочетании с показателями волатильности
- Комбинирование других стратегий, дифференцирование риска и повышение общей доходности
Подвести итог
Эта стратегия использует CMO для определения перекупа и перепродажи для обратной торговли. Благодаря использованию многоциклических средних значений, можно эффективно сгладить кривую и избежать ошибочных сигналов. Сама теория индекса CMO имеет прочную и надежную основу для определения состояния распространения цен.
/*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")