概述
春秋叠加动量策略主要是通过计算不同周期的变化率ROC,并按比例赋权叠加,形成一个综合动量指标,以判断行情趋势方向的策略。该策略将短期、中期和长期的动量指标进行叠加,能够平衡短期和长期趋势,避免产生假信号。
策略原理
该策略首先计算10日、15日、20日等不同周期的ROC指标,然后对ROC进行平滑处理,并按照1-4的比例进行赋权叠加,计算公式如下:
roc1 = (sma(roc(close,10),10)*1)
roc2 = (sma(roc(close,15),10)*2)
...
osc = roc1+roc2+roc3+roc4+...
其中,roc1-roc12代表不同周期ROC的计算,分别对应10日、15日至530日周期。 Computes the Rate of Change (ROC) over the specified period.
接着对osc进行a天(默认10天)的SMA平滑处理,得到oscsmt。
然后比较osc与oscsmt的大小关系,当osc上穿oscsmt时为看涨信号,进入做多方向;当osc下穿oscsmt时为看跌信号,进入做空方向。
最后,可选择反转交易方向。
策略优势
-
将短期和长期动量指标进行叠加,能够同时捕捉短期和长期趋势,避免产生假信号。
-
通过差价比较osc和oscsmt,可以减少平盘区域的无谓交易。
-
可自定义参数,调整计算ROC的周期参数,以及SMA的平滑参数。
-
可选择反转交易方向,满足不同交易风格。
-
可视化指标,直观判断买卖点。
策略风险及优化
-
ROC指标对突发异常价格非常敏感,可能产生错误信号。可适当增大SMA平滑参数a,降低ROC指标的灵敏度。
-
默认参数可能不适用于所有品种,需要根据不同品种特点优化参数,找到最佳参数组合。
-
仅基于osc和oscsmt的差价比较产生交易信号,可结合其他指标过滤信号,降低错误交易概率。
-
本策略更适合中长线交易,短线交易效果可能不佳。可调整ROC的计算周期,优化本策略的使用场景。
总结
春秋叠加动量策略通过计算多个周期的ROC指标,并进行叠加得到综合动量指标,能够同时兼顾短期和长期趋势,避免产生假信号。相比单一ROC指标,该策略可大大提高信号质量和可靠性。但本策略也存在一定监控风险,需优化参数并结合其他指标使用,方能发挥最大效用。
/*backtest
start: 2023-09-25 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter 08/08/2017
// Pring's Special K is a cyclical indicator created by Martin Pring. - 1