Sélection des stratégies de choix de temps ((1) Construction de la ligne de tendance à faible décalage en bas de la perspective de transformation Z lors du choix des indicateurs techniques classiques

Il y a quelques instants, quelqu'un m'a dit que je développais des stratégies pour les chiens domestiques tous les jours, oui, oui, les stratégies pour les chiens domestiques sont terminées.Première prémisse ● Pour être plus sérieux, les stratégies de timing classiques sont en fait divisées en plusieurs catégories: les stratégies d'événement à court terme (qui se manifestent dans la sphère monétaire en surveillant les annonces et les tweets des principales bourses et en impliquant l'analyse textuelle), les régressions et les prévisions statistiques (le taux d'intérêt statistique, l'appariement des transactions, les différents modèles ML et DL, les modèles décentralisés de Markov, etc.), les stratégies de timing classiques pour l'émotion des investisseurs et les indicateurs techniques classiques.

N日移动平均线=N日收盘价之和/N

● Cette chose est généralement appelée par les investisseurs généraux une ligne moyenne (MA), une ligne moyenne qui dépasse les achats, dépasse les ventes, et d'innombrables *bin contribuent à leurs propres frais de transaction. Cependant, les investisseurs ordinaires ont des problèmes avec l'utilisation de l'austérité: premièrement, l'austérité est grave et le signal apparaît souvent lorsque la tendance est presque terminée et revient; deuxièmement, les investisseurs ordinaires de la cyclette ont tendance à opérer sur l'indicateur à l'échelle de la fraction, 15 min, 5 min ou même 1 min, sur une période aussi courte, où plus de 80% de l'austérité caractéristique de la cyclette (le genre que Martin aime) se produit rarement, et les investisseurs perdent beaucoup de frais de procédure et de points de glissement pour ouvrir une position sur l'austérité. • L'objectif de cet article est de construire un algorithme pour filtrer les indicateurs de type uniforme et réduire leur latence.

2. Z-conversion, fonction de transmission ● Avant d'écrire cet article, j'ai découvert des algorithmes de filtrage d'indicateurs sur différents sites, tels que les algorithmes de filtrage les plus courants (qui apparaissent dans les CTAs de plusieurs éditions de Squirrel Broadcast) et la méthode de filtrage de Carlman étudiée par l'auteur sur le joinquant, qui a réussi à échapper au désastre des actions de 2015. ● La transformation de Z vient de Laplace et est couramment utilisée dans le domaine du traitement des signaux mathématiques. Pour une séquence de temps discrète f ((k) et z définie dans le domaine de la polyfréquence, la formule est définie comme suit:

● L'EMA a une latence plus faible que l'EMA (qui est essentiellement le résultat obtenu après traitement de la séquence MA à l'aide de l'algorithme EWMA), donc nous utilisons ici la séquence EMA plutôt que l'MA pour améliorer l'effet du filtrage. Nous définissons l'entrée comme le prix de la monnaie (le prix de clôture), noté p (z), et la sortie comme l'indicateur EMA correspondant au prix, noté EMA (z) et donc la fonction de transmission est essentiellement l'EMA de la monnaie et son rapport d'intensité à la charge de clôture correspondante.

● Si on insère cette formule dans l'algorithme d'EWMA, on obtient la fonction de transmission initiale de l'EMA:

● où a est un paramètre variable, le même que a.

C. Analyse des fonctions de transmission ● Dans la fonction de transmission, le signal d'entrée n'est pas associé à la valeur de la fonction. On sait par analyse que lorsque z**-1 = -1, H(z) est pris pour la valeur maximale et atteint la fréquence la plus élevée, la fonction de transmission est H(z) = a/(2-a), le bruit des données de haute fréquence récente est le plus atténué. Lorsque z**-1 = 1, H(z) est une constante, la fréquence du système est 0, l'entrée et la sortie sont exactement les mêmes, si la séquence temporelle est une séquence constante, alors EMA sera là. ● Lorsque H (z) est un filtre à basse fréquence et que H (z) = 1, le signal de sortie contient l'ensemble des fractions du signal d'entrée, c'est-à-dire de l'ensemble des signaux de sortie, et que, si l'on retire tous les signaux à basse fréquence, 1-H (z) peut être construit en un nouveau filtre, écrit H ( z), exactement l'inverse de H (z), qui est un filtre à haut débit. ● Étant donné que P (T) est le prix de la racine k de la pièce, nous prenons le prix du jour et le prix du jour précédent pour aplanir cette relation, afin de modifier davantage l'EMA de sortie. Ceci est dû au fait que le signal haute fréquence n'a pas été filtré efficacement lorsque la fonction de transmission originale H (z) = a/ (t) -2-a.● Pour les filtres à bas débit et les filtres à haut débit, il suffit de le diminuer de 1:● Maintenant, l'expression du filtre est construite! Avec la transformation Z, nous pouvons construire une ligne de tendance à faible retard, et elle n'a qu'un seul paramètre a, le plus grand a, le moins de retard, le mieux de fluidité.

4. Résumé et remarques ● Le filtre construit dans les étapes ci-dessus n'est qu'un étage, et l'effet de filtrage n'est pas idéal en raison de la longueur de la transition. Après avoir augmenté le nombre de phases, la complexité de l'expression de la fonction H ((z) s'est accrue de façon exponentielle, et des phases trop élevées sont également sujettes à des sauts irréguliers de la ligne uniforme du filtre. ● Cet algorithme de filtrage basé sur la transformation Z ne s'applique pas uniquement aux indicateurs de type homogène, tous les indicateurs présentant de faux signaux, tels queboll etatr, peuvent obtenir un certain effet de filtrage grâce à l'algorithme de filtrage, ce qui permet de déterminer la taille des seuils de rupture des positions, réduisant ainsi les cas de retards graves de l'indicateur d'origine. • L'article s'achève sur un paragraphe où l'on n'a pas le temps de fournir le code de l'algorithme, mais seulement une idée que les lecteurs intéressés peuvent essayer eux-mêmes.

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