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Strategie für den Indikator für die absolute Dynamik

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-19 14:13:01
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Übersicht

Die Absolute Momentum Indicator Strategy ist eine verbesserte Version, die auf der von Tushar Chande entwickelten Momentum-Indikator-CMO basiert.

Strategieprinzip

Der Kernindikator dieser Strategie ist der verbesserte CMO-Indikator AbsCMO, dessen Berechnungsformel lautet:

AbsCMO = abs(100 * (latest closing price - closing price Length periods ago) / (simple moving average of absolute price fluctuations over Length period * Length))

Die AbsCMO-Werte liegen zwischen 0 und 100. Dieser Indikator kombiniert Richtungsfähigkeit und Dynamikstärke, um mittelfristige Markttrends und Überkauf-/Überverkaufsgebiete klar zu bestimmen.

Wenn AbsCMO die angegebene obere Schiene (Standard 70) durchbricht, bedeutet dies, dass der Markt in das Überkaufgebiet eingetreten ist und kurz geht; wenn AbsCMO die angegebene untere Schiene (Standard 20) durchbricht, bedeutet dies, dass der Markt in das Überverkaufgebiet eingetreten ist und lang geht.

Analyse der Vorteile

Der AbsCMO-Indikator weist im Vergleich zu anderen Dynamikindikatoren folgende Vorteile auf:

  1. Sie spiegelt die absolute Preisdynamik wider und beurteilt mittelfristige Trends genauer;
  2. Es ermittelt überkaufte/überverkaufte Konditionen durch Einbeziehung von Richtung und Stärke.
  3. Der Bereich ist zwischen 0 und 100 begrenzt und eignet sich somit besser für den Vergleich verschiedener Produkte.
  4. Es ist weniger anfällig für kurzfristige Volatilität und spiegelt mittelfristige Trends wider.
  5. Anpassbare Parameter machen es sehr anpassungsfähig.

Risikoanalyse

Die wichtigsten Risiken dieser Strategie sind:

  1. Als mittelfristiger Indikator ist er weniger anfällig für kurzfristige Schwankungen.
  2. Die Standardparameter entsprechen möglicherweise nicht allen Produkten und müssen optimiert werden.
  3. Lange Aufbewahrungszeiten können zu großen Abzügen führen.

Diese Risiken könnten durch Verkürzung der Aufbewahrungszeiten, Optimierung der Parameter oder Einbeziehung anderer Indikatoren verringert werden.

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann aus folgenden Gesichtspunkten optimiert werden:

  1. Optimierung der AbsCMO-Parameter, um sie an mehr Produkte anzupassen;
  2. Einbeziehung anderer Indikatoren zur Filterung falscher Signale;
  3. Festlegen von Stop-Loss- und Gewinnregeln zur Risikokontrolle;
  4. Nutzen Sie Technologien wie Deep Learning, um bessere Einstiegspunkte zu finden.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend ist die Absolute Momentum Indicator Strategie eine nützliche mittelfristige Handelsstrategie. Sie spiegelt die absoluten Momentum-Eigenschaften des Preises auf mittlere Sicht wider und hat eine starke Vorhersagekraft für mittelfristige Trends. Diese Strategie ist jedoch weniger empfindlich gegenüber kurzfristigen Schwankungen und birgt bestimmte Risiken. Weitere Verbesserungen wie Parameteroptimierung, Indikatorfilter, Stop-Loss-Mechanismen können ihre Live-Performance stabiler und zuverlässiger machen.

/*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")
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