選択時策 選抜 (1) クラシック技術指標 選択時 Z 変換の視野の下低遅延傾向線の構成

先日,ある人が,私が毎日土の犬の戦略を開発していると言った. そう,土の犬の戦略は終わった. 今日は,土の犬が最近使っているタイミングの戦略 (doge) を皆さんと共有します.1 前提 ● 本質的に考えてみよう.古典的なタイミング戦略は,実際にはいくつかのカテゴリーに分かれます. 短期的なイベント駆動 (コインサークルの場合,主要な取引所の発表やツイートを監視し,テキスト分析に関与する),統計的な回帰と予測 (統計的利息,配列取引,MLとDLモデル,マルコフの階層化など),GSISIの投資家の感情選択,そして伝統的な古典的な技術指標の選択. 技術指標の選択は,ほとんどの投資家が使用するものです.

N日移动平均线=N日收盘价之和/N

● 一般投資家は,このものを平均線 (MA) と呼んでいます. 平均線は,買い物を突破し,売り込みを突破し,無数の*菜が取引所に手数料を寄付しています. ●均線は価格の動きをよく記述し,この傾向を緊密に追跡し,容易には変化しない. 期貨CTAの開発において,均線は非常に重要な参照指標であると言えます. しかし,一般投資家の場合,均線の使用には以下のような問題があります. 一つは,均線の遅延が深刻で,信号が出たときに傾向が半分走ってしまい,顔を返すことがよくあります. 二つ目は,コインリングの一般投資家は,分数級の指標を操作する傾向があります. 15分,5分,または1分,このような短い周期で,コインリングの特徴は80%以上の波動です. ● この論文は,均線型指標をフィルタリングし,遅延を軽減するアルゴリズムを参考にして利用することを目的としています.

2 Z変換,伝達関数 ●本記事以前は,各サイトで指標のフィルタリングアルゴリズムについて調べた.例えば,最も一般的な葉フィルタリング (Squirrel BroadcasterのいくつかのCTAに登場する) と,joinquantで著者が研究したカルマンフィルタリング方法が2015年の株価危機を復習で成功している.TBにはERフィルタリングモジュールが非常に便利です.しかし,joinquantで提供されているカルマンフィルタリングモジュールがサーバーにインストールできないことを発見し,オープンソースのコードが数千行あるとき,Z変換のフィルタリングはよりシンプルな代替方案です. ●Z変換はラプラスのもので,数学信号処理の分野でよく用いられる. 離散な時間配列f ((k) と多周波域で定義されるzについて,公式は以下のように定義される:

●均線EMAはMAに比べて遅延が低い (実質はEWMAアルゴリズムのMA配列の処理の結果である),したがって,我々はここでMAではなくEMA配列を使用し,フィルタリング効果を向上させる.我々は入力を通貨の価格として定義し, p と記し,出力を価格に対応するEMA指標として記し, EMA と記し,z と記し,したがって,この配列の伝達関数は実質的に通貨のEMAとその対応する配列価格の強度比であり,反射性のあるシステムであり,配列の伝達関数は Hz と記し,

● この式をEWMAのアルゴリズムに代入すると,EMAの初期伝達関数が得られます:

● a は変数で,次は同じである.

3. 伝達関数の分析 ●伝達関数では,入力信号と関数値は関係していない. この関数の分析により,z**-1=-1で最大値を取ると,最大周波数に達し,伝達関数がH(z) =a/(2-aで,近期高周波データのノイズは最大限に減衰する.z**-1=1でH(z) が定数で,システム周波数が0であるとき,入力と出力はまったく同じであり,このときの時間列が常数列である場合,EMAはここに存在する. ● H(z) が低通気フィルタであるとき,H(z) =1の場合,出力信号にはすべてのインプット信号の分数が含まれます.つまり,すべての出力信号から,すべての低周波信号を減算すると,1−H(z) は新しいフィルタとして構成され,H(z) と記されます. ●P(T) をコインの根k線の価格として記し,当日の価格と前日の価格を取り,この関数関係式を平滑させ,その結果出力EMAをさらに修正する.これは,原発伝達関数H(z) = a/(2-aで,高周波信号が効果的にフィルタリングされていないため,先ず1つの値を優先して平滑させ,効果が悪い場合,いくつかの加重を取ることができるので,当日の入力EMAの修正式は:● この式は低通通フィルター,高通フィルターに対して,1を減算するだけです:● フィルタの表現が構築された! Z変数によって,低遅延のトレンドラインを構築することができ,そのパラメータは1つだけaであり,aが大きいほど遅延が低く,スムーズ性が良い.

4.要約と注意事項 ●上記のステップで構築されたフィルタは,1段階のみであり,移行帯が長すぎたため,フィルタ効果は理想的ではない.段階を増加させた後,H ((z) 式式の複雑さは指数値上昇を示し,過剰な段階はフィルタ均線が不規則なジャンプが発生するケースも容易である. 過去の経験から見ると,2または3段階はより適した段階であり,読者はまた,線形組み合わせを使用して複数の同じまたは異なる段階のフィルタを連続して観察することができます. ●このZ変換に基づくフィルタリングアルゴリズムは,均線型指標に限らず,ボールやatrなどの偽信号があるすべての指標に,フィルタリングアルゴリズムによって特定のフィルタリング効果が得られ,開場突破値の大きさを決定し,原指標の遅延性による重大な後遺症を軽減する. ● この記事の最後に,関連アルゴリズムのコードを提供することはなく,興味のある読者が自分で試すことができるアイデアを提示します.

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