Chiến lược chỉ báo giá trị tuyệt đối của Momentum
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược chỉ số giá trị tuyệt đối động lực là một phiên bản cải tiến của chỉ số động lực CMO dựa trên sự phát triển của Tushar Chande. Chiến lược này đánh giá xem thị trường hiện đang ở trạng thái quá mua hoặc quá bán bằng cách tính toán giá trị động lực tuyệt đối của giá để nắm bắt sự biến động giá trong thời gian trung bình của thị trường.
Nguyên tắc chiến lược
Chỉ số cốt lõi của chiến lược này là chỉ số CMO được cải tiến, được gọi là AbsCMO. Công thức tính toán của AbsCMO là:
AbsCMO = abs(100 * (最新收盘价 - Length周期前的收盘价) / (Length周期内价格波动绝对值的简单移动平均 * Length))
Trong đó, Length đại diện cho độ dài của khoảng thời gian trung bình. Các giá trị AbsCMO nằm trong khoảng từ 0 đến 100. Chỉ số này kết hợp định hướng động lực và cường độ monumentality, có thể xác định rõ xu hướng trung hạn của thị trường và khu vực quá mua quá bán.
Khi AbsCMO trên đi qua đường lên được chỉ định (bằng mặc định 70), thị trường bước vào mua quá mức, làm空; khi AbsCMO dưới đi qua đường xuống được chỉ định (bằng mặc định 20), thị trường bước vào bán quá mức, làm nhiều hơn.
Phân tích lợi thế
So với các chỉ số động lực khác, chỉ số AbsCMO có những ưu điểm sau:
- Nó phản ánh động lực tuyệt đối của giá cả, giúp đánh giá chính xác hơn xu hướng thị trường trong trung hạn.
- Kết hợp với định hướng và cường độ, việc nhận diện người mua quá mức sẽ rõ ràng hơn.
- Phạm vi giới hạn là từ 0 đến 100, phù hợp hơn cho so sánh giữa nhiều giống.
- Không nhạy cảm với biến động mạnh trong ngắn hạn, phản ứng với xu hướng trung hạn của thị trường;
- Các tham số có thể tùy chỉnh, có khả năng thích ứng.
Phân tích rủi ro
Chiến lược này có những rủi ro:
- Chỉ số trung hạn, không đủ nhạy cảm với biến động ngắn hạn;
- Các tham số mặc định có thể không phù hợp với tất cả các giống và cần được tối ưu hóa.
- Các nhà đầu tư có thể sẽ có những bước rút lớn hơn nếu họ nắm giữ các khoản đầu tư trong một thời gian dài.
Có thể giảm rủi ro bằng cách giảm thời gian giữ vị trí, tối ưu hóa các tham số hoặc sử dụng kết hợp với các chỉ số khác.
Hướng tối ưu hóa
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
- Tối ưu hóa các tham số của AbsCMO để phù hợp với nhiều giống hơn;
- Kết hợp các chỉ số khác để lọc các tín hiệu giả;
- Thiết lập các quy tắc ngăn chặn và ngăn chặn, kiểm soát rủi ro;
- Những người tham gia có thể sử dụng các kỹ thuật như Deep Learning để tìm kiếm điểm đến tốt hơn.
Tóm tắt
Chiến lược chỉ số giá trị tuyệt đối động lực nói chung là một chiến lược giao dịch trung hạn tương đối thực tế. Nó phản ứng với tính năng động lực tuyệt đối trung hạn của giá và có khả năng phán đoán xu hướng trung hạn của thị trường. Tuy nhiên, chiến lược này không nhạy cảm với biến động mạnh trong ngắn hạn và có một số rủi ro.
/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 17/02/2017
// This indicator plots the absolute value of CMO. 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.
//
// 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="CMOabs", shorttitle="CMOabs")
Length = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(20, minval=0)
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 = abs(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")