【MATLAB策略代码详细教学】马叉虫Tao教学第一视角：动量指标——CMO钱德动量摆动指标 - 社区

AT教学【MATLAB策略代码详细教学】马叉虫Tao教学第一视角：动量指标——CMO钱德动量摆动指标

一个马叉虫宽客发表于 7 天前 80 次浏览 0 评论 2 1

### 【马叉虫Tao教学第一视角】第一期：动量指标——CMO钱德动量摆动指标

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###致读者：
** 大家好，我是*一个马叉虫的宽客：Tao*，从本期开始，我将为大家带来一系列的量化指标策略解说。众所周知，认识技术指标是作为一个从事二级市场必不可少的技能。相信开始对量化感兴趣的宽客们都有一两个自己擅长的技术指标，而对技术指标进行量化策略的构建是最简单最基本的量化实现，宽客们，通过本期学习，一起来实现并尝试改善专属于自己的技术指标吧！ **

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### 策略代码思维导图
- 执行代码

![执行代码](./data/attachment/forum/201804/12/173810oldz7vi7rhizkj7n.jpg "执行代码")

- 策略函数

![策略代码](./data/attachment/forum/201804/12/173857knt1taass880amn8.jpg "策略代码")

### 策略研究

DigQuant点宽社区：[【指标量化】动量指标——CMO钱德动量摆动指标](https://www.digquant.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=385&extra=page%3D1 "【指标量化】动量指标——CMO钱德动量摆动指标")

###策略原代码
- 下载地址
DigQuant点宽策略资源池：[动量指标——CMO钱德动量摆动指标](https://www.digquant.com.cn/stra.php?mod=model&pid=331 "动量指标——CMO钱德动量摆动指标")

- 执行代码
```matlab
tic;
%读取证券数据：
targetList = traderGetCodeList('hs300');
%参数设置：
freq='day';
Len = 10; %计算长度
m=0; %阈值
DayTime=1;
initTime = 20140101;
lastTime = 20180101;
% 在回测时设置初始资本10 000 000元、手续费率0.000026、无风险利率0.02、滑价0、默认1下一个bar的开盘价、默认0成交价、默认0直接成交
traderSetBacktest(10000000,0.000026,0.02,0,1,0,0);
AccountList(1) = {'StockBackReplay'};
traderRunBacktestV2('runAT_CMO',@AT_CMO,{Len,m,DayTime,freq},AccountList,targetList,freq,1,initTime,lastTime,'FWard');
toc;
```
- 策略函数
```matlab
function AT_CMO(bInit,bDayBegin,cellPar)
%CMO动量波动指标择时策略：
%arrayfun函数：MATLAB的滚动窗口运行函数，具有并行运算效果，提高代码的运行效率
%%
%全局变量：
global g_idxK;
global g_idxAlpha;
global TLen;
global DayNum;
%赋值：
Len = cellPar{1};
m=cellPar{2};
DayTime=cellPar{3};
freq = cellPar{4};
%%
if bInit
    %初始化读取所有数据：
    traderSetParalMode(false); %并行执行时方便设置断点调试
    g_idxK=traderRegKData(freq,1); %数据提取
    TLen = length(g_idxK(:,1)); %股票总数量
    g_idxAlpha=traderRegUserIndi(@myCMO,{Len}); %策略逻辑实现
    DayNum=0;
else
    %主题策略部分：
    if bDayBegin
        %每日交易第一根Bar初始化设置：
        DayNum=DayNum+1;
    end
    if DayNum==1||mod(DayNum,DayTime)==0
        disp(DayNum);
        %提取数据：
        CMO = traderGetRegUserIndi(g_idxAlpha,1); %alpha因子值读取
        if (sum(CMO==0)==TLen)
            return;
        else
            %资金分配：
            num=sum(CMO>m);
            mp=traderGetAccountPositionV2(1,1:TLen); %仓位读取
            [~,MarketCap,~,~,~] = traderGetAccountInfoV2(1); %获取动态权益
            Stock_flow = ((MarketCap)*0.4)/num; % 每只股票分配的资金
            getKData = traderGetRegKData(g_idxK,1,false);%获取K线数据
            Close=getKData(5:8:end,1);
            shareNum = 100*floor((Stock_flow./Close)/100); %计算购买股票数量；
            %信号设置：
            A=CMO>m&mp==0&shareNum>0;  %买入
            B=CMO<-m&mp~=0;  %卖出
            idx=1:TLen;
            %进仓：
            arrayfun(@(x) traderDirectBuyV2(1,x,shareNum(x),0,'market','buy1'), idx(A==1), 'UniformOutput', false);
            %平仓：
            arrayfun(@(x) traderPositionToV2(1,x,0,0,'market','sell'), idx(B==1), 'UniformOutput', false);
        end
    end
end
end
function value=myCMO(cellPar,bpPFCell)
%全局变量声明：
global g_idxK;
global TLen;
%赋值：
Len  = cellPar{1};
%提取数据：
getKData = traderGetRegKData(g_idxK,Len,false,bpPFCell);%getKData：双标签矩阵：每8行表示一只标的，
                                                        %八行中每行对应的数据为：(1)时间、(2)开盘价、(3)最高价、(4)最低价、(5)收盘价、(6)成交量、(7)成交金额、(8)持仓量。
close=getKData(5:8:end,:);
value=zeros(size(close(:,1)));
if sum(isnan(close(:,1)))==TLen
    return;
else
    close(isnan(close(:,1)))=0;
    CMOValue=zeros(size(close));
    diffPrice=zeros(size(close));
    diffPrice(:,2:end)=close(:,2:end)-close(:,1:end-1);
    value=cell2mat(arrayfun(@(i) rollCMO(diffPrice(:,i-Len+1:i)),Len:size(close,2),'UniformOutput',false));
    CMOValue(:,Len:end)=value;
end
value=CMOValue(:,end);
end
function Value=rollCMO(Temp)
A=Temp;
A(A<=0)=0;
B=Temp;
B(B>=0)=0;
Value=(sum(A,2)-sum(abs(B),2))./sum(abs(Temp),2)*100;
end
```

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###代码分析

- 执行代码
![](./data/attachment/forum/201804/13/193407cwrwaolgrr0srfzr.png)
- 策略函数

0、策略函数框架
![](./data/attachment/forum/201804/13/192607wb5a1e7xd2w2brw1.png)

1、策略主函数模板
```matlab
function AT_CMO(bInit,bDayBegin,cellPar)
%全局变量声明区域

%策略参数赋值区域

if bInit
    %初始化操作区域：
        %1、并行声明；
        %2、获取数据声明，返回索引。
        %3、计算自定义函数声明，返回索引。
else
    %策略交易区域：
        %1、索引获取自定义函数返回值，即逻辑运算返回值

%2、资金分配

%3、信号设置：
            %买入信号
            %卖出信号

%4、下单交易：
            %进仓：
            %平仓：
end
end

```
- 全局变量声明区域：
```matlab
global g_idxK; 
global g_idxAlpha;
global TLen;
global DayNum;
```
- 策略参数赋值区域：
```matlab
Len = cellPar{1};
m=cellPar{2};
DayTime=cellPar{3};
```
- if-else-end结构：

```matlab
if bInit  
   %bInt第一次运行时为true; 之后bInt变为false，即该区域在回测阶段只运行一次，其作用主要是用来初始化 ：并行获取数据、计算逻辑信号值、初始化全局变量等。
else
%该区域每次刷新一次策略就运行一遍。其作用是进行下单交易。
end
```
- 获取数据声明，返回索引：

```matlab
g_idxK=traderRegKData('day',1);
```
	   该函数返回值为已经下载好的所有回测数据的索引序列。作用是用来为自定义函数的提供数据计算。

- 计算自定义函数声明，返回索引：

```matlab
g_idxAlpha=traderRegUserIndi(@myCMO,{Len});
```
	   该函数返回值为自定义函数返回值的索引序列。作用是用来提取自定义函数返回值进行信号设置。

这样处理的**优势**是：
	   1）一次性从云数据库提取数据到本地。
	   2）并行运算逻辑信号结果，提高运行速度。

这样处理的**缺点**：
	索引是一种间接使用数据的方式，即二次调用。一般人不好理解。

- 索引获取自定义函数返回值：

```matlab
 CMO = traderGetRegUserIndi(g_idxAlpha,1); %alpha因子值读取
```

- 资金分配

```matlab
num=sum(CMO>m);
mp=traderGetAccountPositionV2(1,1:TLen); %仓位读取
[~,MarketCap,~,~,~] = traderGetAccountInfoV2(1); %获取动态权益
Stock_flow = ((MarketCap)*0.4)/num; % 每只股票分配的资金
getKData = traderGetRegKData(g_idxK,1,false);%获取K线数据
Close=getKData(5:8:end,1);
shareNum = 100*floor((Stock_flow./Close)/100); %计算购买股票数量；
```

- 信号设置
```matlab
A=CMO>m&mp==0&shareNum>0;  %买入
B=CMO<-m&mp~=0;  %卖出
```

- 下单交易
```matlab
idx=1:TLen;
%进仓：
arrayfun(@(x) traderDirectBuyV2(1,x,shareNum(x),0,'market','buy1'), idx(A==1), 'UniformOutput', false);
%平仓：
arrayfun(@(x) traderPositionToV2(1,x,0,0,'market','sell'), idx(B==1), 'UniformOutput', false);
```

arrayfun函数：MATLAB的滚动窗口运行函数，具有并行运算效果，提高代码的运行效率

2、自定义函数代码
![](./data/attachment/forum/201804/13/202931qjm5a0u1070dumdc.png)

### End
**本期就介绍到这里，读者看到有什么不明白的地方，欢迎留言。**

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