Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Momentum Mean Deviation Strategi Terobosan

Momentum Mean Deviation Strategi Terobosan

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-01-17 14:08:46
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini didasarkan pada indikator teknis Momentum Mean Deviation Index yang dijelaskan dalam buku William Blau Momentum, Direction and Divergence yang diterbitkan pada tahun 1995. Indikator ini berfokus pada tiga elemen kunci momentum harga, arah harga dan divergensi harga, dan menganalisis secara mendalam hubungan antara harga dan momentum.

Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan Momentum Mean Deviation Index untuk menentukan tren harga dan titik pecah. Pertama menghitung garis EMA harga, kemudian menghitung penyimpangan harga dari garis EMA ini. Penyimpangan ini kemudian dihaluskan dua kali oleh EMA untuk mendapatkan kurva indeks deviasi momentum rata-rata akhir. Sinyal perdagangan dihasilkan ketika kurva ini melintasi di atas atau di bawah garis sinyalnya sendiri. Secara khusus, proses perhitungan adalah sebagai berikut:

  1. Menghitung garis EMA dari harga xEMA
  2. Menghitung penyimpangan harga dari xEMA, xEMA_S
  3. Lemparkan xEMA_S dengan EMA, parameter s, mendapatkan xEMA_U
  4. Smooth xEMA_U lagi dengan EMA, parameter u, mendapatkan sinyal garis xSignal
  5. Bandingkan hubungan magnitudo antara xEMA_U dan xSignal:
    1. xEMA_U > xSignal adalah sinyal panjang
    2. xEMA_U < xSignal adalah sinyal pendek
  6. Menghasilkan sinyal perdagangan possig

Masukkan posisi panjang atau pendek sesuai dengan sinyal possig.

Analisis Keuntungan

Keuntungan dari strategi ini meliputi:

  1. Filter EMA ganda dapat secara efektif menyaring keluar pecah palsu dan meningkatkan keandalan sinyal
  2. Berdasarkan EMA, ini sensitif terhadap perubahan harga jangka pendek dan dapat menangkap titik balik tren
  3. Mengadopsi desain parameter yang dapat menyesuaikan parameter sesuai kebutuhan untuk menyesuaikan siklus dan varietas yang berbeda
  4. Mengandung sinyal perdagangan panjang dan pendek untuk mendapatkan keuntungan dari fluktuasi harga dua arah

Analisis Risiko

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko potensial:

  1. EMA sangat sensitif terhadap pemilihan parameter. pengaturan yang tidak benar dapat kehilangan sinyal atau menghasilkan sinyal yang salah
  2. Sinyal panjang dan pendek dapat muncul secara bersamaan. Kondisi penyaringan perlu diatur untuk menghindari saling mengimbangi
  3. Filter EMA ganda dapat terlalu banyak menyaring sinyal yang valid, sehingga perdagangan hilang
  4. Ini tidak mempertimbangkan hubungan tren siklus besar dan memiliki risiko perdagangan yang bertentangan

Risiko ini dapat dikurangi dengan mengoptimalkan parameter, menetapkan kriteria penyaringan, memperkenalkan modul penilaian tren, dll.

Arahan Optimasi

Arah optimasi untuk strategi ini meliputi:

  1. Mengoptimalkan nilai parameter r, s, u untuk membuat mereka lebih cocok untuk siklus dan varietas yang berbeda
  2. Tambahkan modul penilaian tren untuk menghindari operasi kontrarian
  3. Tingkatkan kondisi penyaringan seperti channel breakout untuk menghindari sinyal yang tidak valid
  4. Mengintegrasikan faktor dan model lain untuk meningkatkan kinerja strategi

Ringkasan

Strategi ini didasarkan pada indeks deviasi rata-rata momentum yang menangkap titik pembalikan harga berdasarkan hubungan harga-momentum. Desainnya yang dapat dioptimalkan dan dioptimalkan dapat beradaptasi dengan siklus dan varietas yang berbeda.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 12/12/2016
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum, 
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming 
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in 
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies 
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a 
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies 
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods.
//
// 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="Ergotic MDI (Mean Deviation Indicator) Bactest")
r = input(32, minval=1)
s = input(5, minval=1)
u = input(5, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
xEMA = ema(close, r)
xEMA_S = close - xEMA
xEMA_U = ema(ema(xEMA_S, s), u)
xSignal = ema(xEMA_U, u)
pos = iff(xEMA_U > xSignal, 1,
	   iff(xEMA_U < xSignal, -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(xEMA_U, color=green, title="Ergotic MDI")
plot(xSignal, color=red, title="SigLin")
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi