CTA策略之钱德动量摆动策略(CMO)
Author: 扫地僧, Date: 2020-12-03 09:47:30Tags: 商品期货趋势Python
一、摘要
对于交易初学者来说，通过技术指标来构建策略，是量化交易最简单的入门方式，本篇文章我们开发一个钱德动量摆动(CMO)策略，来实现商品期货量化交易。
二、CMO原理
您认为是什么原因导致了价格的上涨或下跌？宏观政策、新闻事件、供需关系、市场情绪等等，这些都有可能影响到交易者的心理预期，最终落实到行为上：买、卖、观望。对于股票来说，如果买的人多过卖的人，价格就会上涨，如果卖的人多过买的人，价格就会下跌，最终价格上涨或下跌是多方力量和空方力量角逐的结果，如果多方力量强于空方，将会推升价格上涨，反之亦然。而钱德动量摆动(CMO)则可以测量价格背后的动能。
三、CMO简介
钱德动量摆动(CMO)出自Tushar Chande，其本人不仅是一位科学家，还是出色的系统化交易员。市面上有很多动量摆动指标，比如：相对强弱指标(RSI)和随机指标(KDJ)，但钱德动量摆动(CMO)的独特之处在于其计算公式的分子中采用上涨日和下跌日的数据。
四、CMO计算公式
如下面的CMO计算公式中，分子采用上涨日和下跌日的数据。
CMO=((Su-Sd)*100)/(Su+Sd)
其中： Su是今日收盘价与昨日收盘价（上涨日）差值加总。若当日下跌，则增加值为0； Sd是今日收盘价与做日收盘价（下跌日）差值的绝对值加总。若当日上涨，则增加值为0。
五、CMO用法
1、零轴交叉 CMO上穿零轴时可以视为多头信号，下穿零轴时可以视为空头信号。 2、超买/超卖 CMO的值是在-100~100范围内移动，作为一个通用规则，CMO把极度超买定量在+50以上，把极度超卖水平定量在-50以下，如果其值小于-50表示处于超卖区，如果其值大于50表示处于超买区。 3、背离 理论上CMO应该与价格通向，如果价格创新高，但CMO没有创新高，甚至走低，那么价格上涨趋势可能即将反转；如果价格创新低，但CMO没有创新低，甚至走高，那么价格下跌趋势可能即将反转。 4、绝对值 CMO的绝对值也可以衡量价格的趋势强度，CMO的绝对值越高，表明趋势的力量越强，绝对值越低，表明趋势的力量越弱，价格在一定的范围内上下波动。以此可以用CMO的绝对值切换策略，当CMO的绝对值处于高位，则切换为趋势跟踪策略，当CMO的绝对值处于低位，则切换为均值回归策略。
六、策略逻辑
根据以上CMO的用法，创建一个简单的钱德动量摆动(CMO)策略，策略逻辑如下：
- 多头开仓：如果当前无持仓，并且价格大于长期均线，并且CMO的绝对值大于50
- 空头开仓：如果当前无持仓，并且价格小于长期均线，并且CMO的绝对值大于50
- 多头平仓：如果当前持多单，并且价格小于短期均线
- 空头平仓：如果当前持空单，并且价格大于短期均线
七、策略回测
- 回测开始日期：2017-01-01
- 回测结束日期：2020-12-01
- 数据品种：玉米指数
- 数据周期：日线
- 滑点：开平仓各2跳
回测配置
回测绩效
收益概览
八、总结
简单的钱德动量摆动(CMO)策略在玉米指数上回测良好，尤其是当市场价格走势较流畅时，该策略收益就会表现更好，但如果市场价格为震荡阶段时，该策略甚至会出现连续亏损，所以选用较大周期是一个相对明智的选择，需要注意的是该策略没有设置止盈止损，回测结果有可能存在潜在风险和收益。
'''backtest
start: 2017-01-01 00:00:00
end: 2020-12-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
'''
# 导入第三方库
# 如果本机电脑没有这些库，需要使用pip安装
import talib
import numpy as np
# 定义全局变量，记录开平仓
mp = 0
# 获取K线列表中的收盘价数据
def get_data(bar):
arr = []
for i in bar:
arr.append(i['Close'])
return arr
def bar():
bar = _C(exchange.GetRecords) # 获取K线列表
if len(bar) < ma_length: # 如果K线列表长度过小
return # 就直接返回
bar.pop() # 删除列表最后一个元素
price = bar[-1]['Close'] # 最新价格
np_arr = np.array(get_data(bar)) # 转换数据类型
cmo = abs(talib.CMO(np_arr, cmo_length)[-1]) # 计算CMO数据
ma1 = talib.MA(np_arr, ma_length)[-1] # 计算长期均线
ma2 = talib.MA(np_arr, ma_length / 2)[-1] # 计算短期均线
global mp # 引入全局变量
if mp > 0 and price < ma2: # 如果当前持多单，并且价格小于短期均线
exchange.SetDirection("closebuy") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(price - 1, 1) # 平多单
mp = 0 # 重置虚拟持仓
if mp < 0 and price > ma2: # 如果当前持空单，并且价格大于短期均线
exchange.SetDirection("closesell") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(price, 1) # 平空单
mp = 0 # 重置虚拟持仓
if mp == 0 and abs(cmo) > cmo_value: # 如果当前无持仓，并且CMO的绝对值大于cmo_value
if price > ma1 and price > ma2: # 如果价格大于长期和短期均线
exchange.SetDirection("buy") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(price, 1) # 开多单
mp = 1 # 重置虚拟持仓
if price < ma1 and price < ma2: # 如果价格小于长期和短期均线
exchange.SetDirection("sell") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(price - 1, 1) # 开空单
mp = -1 # 重置虚拟持仓
def main():
_C(exchange.SetContractType, 'c000') # 订阅行情
while True: # 进入无线循环模式
bar() # 重复执行bar函数
Sleep(1000) # 使程序休眠1秒
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