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सीएमओ और डब्ल्यूएमए पर आधारित गति व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-11-28 16:42:54
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अवलोकन

इस रणनीति का नाम है मोमेंटम ट्रेडिंग रणनीति सीएमओ और डब्ल्यूएमए के आधार पर। यह ट्रेडिंग संकेतों का निर्माण करने के लिए चैंडे मोमेंटम ऑसिलेटर (सीएमओ) और इसके भारित चलती औसत (डब्ल्यूएमए) का उपयोग करता है। मुख्य विचार यह है कि जब सीएमओ अपने डब्ल्यूएमए के ऊपर से गुजरता है और नीचे से गुजरता है तो लंबा जाता है। यह रिवर्स ट्रेडिंग के विकल्प पर भी विचार करता है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति का मुख्य संकेतक सीएमओ है। सीएमओ आरएसआई जैसे अन्य गति संकेतक से निकटता से संबंधित है, लेकिन इसकी विशिष्टता भी है। सीएमओ सीधे मूल्य परिवर्तन गति को मापता है। इसकी गणना कच्चे अनस्मूथ डेटा पर आधारित है, इसलिए यह चरम अल्पकालिक मूल्य परिवर्तन को दर्शाता है। सीएमओ मूल्य +100 से -100 तक होता है, जो प्रतिभूतियों में पूर्ण गति की ताकत की तुलना करने के लिए सुविधाजनक बनाता है।

रणनीति पहले एक दिन के मूल्य परिवर्तन abs ((close - close[1]) की गणना मूल गति xMom के रूप में करती है। फिर यह xSMA_mom के रूप में दर्शाए गए लंबाई दिनों पर xMom के SMA की गणना करती है। उसके बाद, यह लंबाई दिनों xMomLength पर मूल्य परिवर्तन की गणना करती है, अर्थात् बंद - बंद [लंबाई]। अंत में, CMO की गणना xMomLength को xSMA_mom से विभाजित करके और फिर 100 से गुणा करके की जाती है। यह CMO एक WMA (पैरामीटर LengthWMA) द्वारा xWMACMO प्राप्त करने के लिए चिकनी होती है। ट्रेडिंग सिग्नल लंबा (लघु) जाना है जब CMO अपने WMA के ऊपर (नीचे) को पार करता है।

लाभ

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ मूल्य रुझानों के भीतर गति विशेषताओं को कैप्चर करना है। सीएमओ का सीमित डिजाइन गति परिवर्तनों को अधिक सीधे दर्शाता है। एसएमए की तुलना में, डब्ल्यूएमए अल्पकालिक शोर को बेहतर ढंग से चिकना करता है। इसलिए यह रणनीति मध्यम से दीर्घकालिक रुझानों के भीतर प्रवेश बिंदुओं की प्रभावी ढंग से पहचान कर सकती है। इसके अलावा, सीएमओ और डब्ल्यूएमए का संयोजन एक एकल संकेतक की तुलना में बेहतर स्थिरता प्रदान करता है।

जोखिम

इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम उच्च व्यापार आवृत्ति है जिससे फिसलने की लागत बढ़ जाती है। सीएमओ और डब्ल्यूएमए दोनों के अल्पकालिक मापदंड होते हैं, जिससे अत्यधिक अर्थहीन वाइप्स हो सकते हैं। यह विशेष रूप से गंभीर होता है जब ट्रेडिंग वाहन में बड़े उतार-चढ़ाव होते हैं। इसके अलावा, निश्चित मापदंड बदलते बाजार वातावरण के अनुकूल होने में विफल रहते हैं।

हम सीएमओ और डब्ल्यूएमए मापदंडों के अनुकूलन अनुकूलन को पेश करने पर विचार कर सकते हैं, जिससे उन्हें गतिशील रूप से समायोजित करने में सक्षम बनाया जा सके। अनावश्यक व्यापार को कम करने के लिए फ़िल्टर स्थितियों को जोड़ना एक और विकल्प है। पोर्टफोलियो विविधीकरण के माध्यम से अस्थिरता को कम करना भी मदद करता है।

सुधार दिशाएँ

इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं से बढ़ाया जा सकता हैः

  1. विभिन्न अस्थिरता व्यवस्थाओं के लिए इष्टतम मापदंडों को खोजने के लिए अनुकूलनशील सीओएम पैरामीटर तंत्र जोड़ें;

  2. अनुकूलनशील WMA पैरामीटर तंत्र जोड़ें ताकि चिकनाई प्रभाव तदनुसार बदल जाए;

  3. अर्थहीन whipsaws को नियंत्रित करने के लिए अस्थिरता सूचकांक जैसे फ़िल्टर स्थितियों को जोड़ें;

  4. स्थिरता में सुधार के लिए अन्य संकेतकों के साथ संयोजन पर विचार करना;

  5. स्टॉप लॉस तंत्र को अनुकूलित करें. सक्रिय रूप से एकल दौर के नुकसान को नियंत्रित करने के लिए गतिशील स्टॉप लॉस लाइन सेट करें.

निष्कर्ष

यह रणनीति सीएमओ और डब्ल्यूएमए के आधार पर सरल और प्रभावी प्रवृत्ति का पालन करती है। इसका लाभ मूल्य गति की विशेषताओं को स्पष्ट रूप से कैप्चर करने में निहित है। लेकिन इसमें पदों को खोलने के बाद लाभ प्रतिधारण क्षमता में कुछ कमजोरी भी है। पैरामीटर ट्यूनिंग और कॉम्बो दोनों स्थिरता में काफी सुधार कर सकते हैं। कुल मिलाकर, इस रणनीति में सुधार के लिए बहुत जगह और मूल्य है।

/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
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//  Copyright by HPotter v1.0 13/02/2017
//    This indicator plots Chandre Momentum Oscillator and its WMA on the 
//    same chart. This indicator plots the absolute value of CMO.
//    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.
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strategy(title="CMO & WMA", shorttitle="CMO & WMA")
Length = input(9, minval=1)
LengthWMA = input(9, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=gray, linestyle=line)
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
xWMACMO = wma(nRes, LengthWMA)
pos = iff(nRes > xWMACMO, 1,
	   iff(nRes <= xWMACMO, -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")
plot(xWMACMO, color=red, title="WMA")
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