cmo 지표에 대해 관심을 갖는 손님분이 계시네요
추가 설명과 수식 작성에 대한 문의였는데 cmo지표를 연구하고 싶은 분은 아래 내용을 참조해서 보세요
완성된 포스트가 아니라서 비공개로 해두었는데
같이 연구하자는 의미로 공개하여 둡니다.
연구용으로 작성된 포스트라서 질문은 사양합니다.^^
사용자 함수 설정에서 어려움이 있는 분은 아래 수식을 사용하면 함수 설정을 하지 않아도 됩니다.
몇가지로 변형되어 있어 몇번 따라하다 보면 이해되실겁니다.
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d1=if(c-c(1)>=0,c-c(1),0);
UpdayMtm=sum(d1,P1);
d2=if(c-c(1)<=0,c(1)-c,0);
DndayMtm=sum(d2,P1);
cmo=(UpdayMtm-DndayMtm)/(UpdayMtm+DndayMtm)*100
CMO 를 사용자 함수를 사용하지 않고 수식으로 재정리
기간값을 120으로 정해보니 주가 움직임과 잘 조화가
된다.
항상 기간값을 늘여주면 지수와 동행하는 모습을
보인다.
이것이 어떤 의미를 갖는지 확인해 볼 필요가
있다.
기간값 60

기간값 120

기간값 240

세개의 움직이 확연한 차이를 보인다.
60일 경우가 지수와 가장 근접한 움직임을
보인다.
120인 경우 진폭을 약간 뭉갠다는 느낌을
받는다.
240인 경우 지수 움직임과 반대 현상이
보인다.
조금 더 연구해 볼 필요가 있다.
d1=if(c-c(1)>=0,c-c(1),0);
UpdayMtm=sum(d1,P1);
d2=if(c-c(1)<=0,c(1)-c,0);
DndayMtm=sum(d2,P1);
cmo=(UpdayMtm-DndayMtm)

AVG(cmo,P1)-AVG(cmo,P2)
(AVG(cmo,P1)-AVG(cmo,P2))-AVG((AVG(cmo,P1)-AVG(cmo,P2)),P1)

추가로 macd
기법을 이용한 결과를 올려둔다.
다시 보고 결론을 갖자.
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이 정도에서 일차 완성
조건
d1=if(c-c(1)>=0,c-c(1),0);
UpdayMtm=sum(d1,P1);
d2=if(c-c(1)<=0,c(1)-c,0);
DndayMtm=sum(d2,P1);
수식 1
if((cmo=(UpdayMtm-DndayMtm)/(UpdayMtm+DndayMtm)*100)>=0
,(cmo=(UpdayMtm-DndayMtm)/(UpdayMtm+DndayMtm)*100),0)
수식2
if((cmo=(UpdayMtm-DndayMtm)/(UpdayMtm+DndayMtm)*100)<0
,(cmo=(UpdayMtm-DndayMtm)/(UpdayMtm+DndayMtm)*100),0)
수식3
(UpdayMtm-DndayMtm)/(UpdayMtm+DndayMtm)*100)
구간값 60
상승 과열 위험 구간으로 분리하여 새창으로 표현