Chiến lược kết hợp đường trung bình động đảo ngược động lượng


Ngày tạo: 2024-01-12 12:22:47 sửa đổi lần cuối: 2024-01-12 12:22:47
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 639
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược kết hợp đường trung bình động đảo ngược động lượng

Tổng quan

Chiến lược này kết hợp các tín hiệu mua và bán bằng cách kết hợp chiến lược 123 đảo ngược và chiến lược đường thẳng của CMO. Chiến lược 123 đảo ngược tạo ra các mức cao hoặc thấp mới thông qua giá đóng cửa của cổ phiếu trong hai ngày liên tiếp, kết hợp với các chỉ số ngẫu nhiên để xác định sức mua và bán của thị trường, tạo ra tín hiệu giao dịch. Chiến lược đường thẳng của CMO sử dụng các chỉ số CMO để xác định động lực giá, tạo ra giao dịch.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược đảo ngược 123 sử dụng các nguyên tắc sau để tạo ra tín hiệu giao dịch:

  1. Khi giá đóng cửa tăng hai ngày liên tiếp và chỉ số ngẫu nhiên thấp hơn 50 vào ngày 9, hãy làm nhiều hơn
  2. Khi giá đóng cửa giảm hai ngày liên tiếp và chỉ số ngẫu nhiên trên 50 vào ngày 9, hãy tháo lỗ

Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách đánh giá liệu giá có hình thành một đỉnh cao hoặc thấp mới trong thời gian ngắn hay không, kết hợp với các chỉ số đa luồng với các chỉ số ngẫu nhiên.

Chiến lược CMO Linear sử dụng các nguyên tắc sau để tạo ra tín hiệu giao dịch:

  1. Tính toán giá trị CMO vào ngày 5, 10 và 20
  2. Tìm ra trung bình của nó
  3. Làm nhiều hơn khi trung bình CMO là trên 70.
  4. Khi trung bình CMO dưới 70, làm việc trống

Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách tính toán tổng hợp các giá trị CMO trong các chu kỳ khác nhau để xác định các chỉ số động lực giá.

Chiến lược kết hợp hoạt động AND đối với tín hiệu của hai chiến lược, nghĩa là khi tín hiệu của hai chiến lược đồng thời làm nhiều hoặc đồng thời làm rỗng, chiến lược kết hợp sẽ tạo ra tín hiệu giao dịch thực tế.

Lợi thế chiến lược

Chiến lược này có những ưu điểm sau:

  1. Tín hiệu kết hợp đáng tin cậy hơn, giảm tín hiệu giả
  2. 123 Chiến lược đảo ngược thích hợp để nắm bắt xu hướng sau khi điều chỉnh ngắn hạn
  3. Chiến lược trung bình của CMO để đánh giá động lực giá ở cấp độ lớn
  4. Khả năng thích ứng với môi trường thị trường khác nhau

Phân tích rủi ro

Chiến lược này cũng có những rủi ro sau:

  1. 123 Chiến lược đảo ngược phụ thuộc nhiều vào hình thức của giá và có thể không hiệu quả
  2. Chỉ số CMO nhạy cảm với biến động thị trường, có thể tạo ra tín hiệu sai
  3. Các tín hiệu của chiến lược kết hợp có thể quá bảo thủ và bỏ lỡ cơ hội giao dịch
  4. Cần điều chỉnh các tham số phù hợp để phù hợp với các chu kỳ khác nhau và môi trường thị trường

Các biện pháp có thể được áp dụng:

  1. Quy tắc phán đoán hình thức để tối ưu hóa chiến lược đảo ngược
  2. Thêm các chỉ số hỗ trợ khác vào chiến lược CMO
  3. Đánh giá hiệu quả chiến lược trong thời gian gần đây, tham số điều chỉnh động

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này có thể được tối ưu hóa bằng cách:

  1. Tự động tối ưu hóa trọng lượng bảng xếp hạng bằng thuật toán học máy
  2. Thêm mô-đun điều chỉnh tùy chỉnh để tối ưu hóa động lực cho các tham số chính sách
  3. Thêm mô-đun dừng lỗ, kiểm soát rủi ro hiệu quả
  4. Đánh giá sức mạnh của chiến lược, cải thiện thuật toán nhận dạng hình dạng
  5. Kết hợp các yếu tố như lựa chọn ngành nghề, cơ bản

Tóm tắt

Chiến lược này tạo thành một chiến lược giao dịch kết hợp hiệu quả bằng cách sử dụng hai chiến lược bổ sung mạnh mẽ của 123 reversal và CMO linear. Với điều kiện kiểm soát rủi ro, có thể tạo ra lợi nhuận vượt trội ổn định.

Mã nguồn chiến lược
/*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 )