시점 선택 전략 선택 ((1) 클래식 기술 지표 선택 시점 Z 변환 아래 낮은 지연 트렌드 라인의 구성

얼마 전, 제 주변에서 누군가가 "나는 매일 토지개 전략을 개발한다"고 말했고, "네, 토지개 전략은 끝났다".첫째, 전제 ● 좀 더 심각하게 이야기하자면, 고전적 시점 전략은 실제로 몇 가지 범주로 나뉘어 있습니다: 단기 이벤트 구동 (금융권에서는 주요 거래소 발표와 트위터를 모니터링하여 텍스트 분석에 관여하는 것으로 나타납니다), 통계적 의미의 회귀 및 예측 (통계 할인, 매칭 거래, 다양한 ML 및 DL 모델, 계층적 몰코프 등), GSISI 유형의 투자자 정서 선택, 그리고 전통적인 고전적 기술 지표 선택. 기술 지표 선택은 대부분의 투자자가 사용하는 기술 지표입니다.

N日移动平均线=N日收盘价之和/N

● 보통 투자자들에 의해 '평평선 (MA) '이라고 불리는 이 일선은 매출을 돌파하고 매출을 떨어뜨리는 평평선이며, 수많은 *배인 (*배인) 이 거래소에 자신의 수수료를 지불합니다. ● 평행선은 가격의 움직임을 잘 묘사하고, 그 추세를 밀접하게 추적할 수 있으며, 쉽게 변하지 않습니다. 선물 CTA의 개발에서 평행선은 매우 중요한 참조 지표라고 할 수 있습니다. 그러나 일반 투자자의 평행선의 사용에 다음과 같은 몇 가지 문제가 있습니다: 첫째, 평행선은 지연이 심각하며, 신호가 나타나면 종종 트렌드가 절반이 다 지나고 다시 돌아옵니다. 둘째, 동전圈의 일반 투자자는 종종 단위 차원의 지표에 따라 작동합니다. ● 이 문서의 목적은 평선형 지표를 필터링하고 지연성을 줄이는 알고리즘을 구성하여 모든 사람들이 참조하고 사용할 수 있도록하는 것입니다.

2. Z 변환, 전달 함수 ● 이 기사를 시작하기 전에, 저는 여러 웹사이트에서 지표에 대한 필터링 알고리즘에 대해 알아봤습니다. 예를 들어, 가장 흔한 리안 필터링 (Squirrel Broadcaster의 몇 개의 CTA에서 나타납니다) 과 저자가 연구한 카르만 필터링 방법인 joinquant은 2015년 주식 재난을 성공적으로 피했습니다. TB에는 ER 필터링 모듈이 사용하기에 매우 편리합니다. 그러나 나는 joinquant에 제공되는 카르만 필터링 모듈이 서버에 탑재되지 않는 것을 발견했을 때, 오픈 소스 코드가 수천 줄이므로 Z 변환 필터링은 더 간단한 대안입니다. ● Z 변환은 라프라스로부터 왔으며, 종종 수학 신호 처리 분야에서 사용됩니다.

● EMA 평선은 MA보다 낮은 지연을 가지고 있습니다. (물질은 EWMA 알고리즘을 사용하여 MA 순서를 처리한 결과입니다.) 따라서 우리는 여기서 EMA 순서를 MA 대신 사용하여 필터링 효과를 향상시킵니다. 우리는 입력을 통화 가격으로 정의합니다. (폐쇄 가격) p (z) 로 기록됩니다. 출력은 가격에 대응하는 EMA 지표로 기록됩니다. (z) 그래서 전달 함수는 여기서 본질적으로 통화 EMA와 그에 대응하는 접전 가격의 강도 비율입니다. 그것은 반응성 성질의 시스템이며 전송 함수는 Hz입니다.

● 이 수식을 EWMA의 알고리즘에 입력하면 EMA의 초기 전달 함수를 얻을 수 있습니다:

● a는 변수변수, 다음은 같은 a는 변수변수, 다음은 변수변수, 다음은 변수변수

3. 전달 함수의 분석 ● 전달함수에서 입력신호와 함수값은 상관이 없다. 이 함수의 분석을 통해 알 수 있듯이, z**-1=-1 때 H(z) 가 최대값을 취하면 최대 주파수가 도달하고, 전달함수 H(z) = a/(2-a이며, 최근 고주파 데이터의 노이즈는 최대 감소한다. z**-1=1 때 H(z) 가 상수일 때 시스템 주파수는 0이고, 입력과 출력은 완전히 동일하며, 이 시기의 시퀀스가 상수일 경우 EMA가 여기에 있을 것이다. 이 시기의 값은 입력된 코인의 가격 H(z) 에 들어서면 EMA 신호가 생성되며, 이 시기의 H(z) 는 단순한 한 단계 파동기로 간주될 수 있다. ● H (((z) 이 낮은 통통의 필터이고, H (((z) = 1일 때, 출력 신호는 입력 신호의 모든 분자를 포함하고, 즉 모든 출력 신호의 모든 낮은 통통의 신호를 빼면, 1-H ((z) 는 새로운 필터로 구성될 수 있으며, H ((z) 로 기록된다. H ((z) 의 정반대, 그것은 높은 통통의 필터이다. ● P(T) 를 원자 k 라인 값으로 기록하면, 우리는 당일의 가격과 전날의 가격을 받아서 이 함수 관계식을 평형화하여 출력 EMA를 추가 수정한다. 이것은 원래 전달 함수 H(z) = a/(2-a 때, 고주파 신호가 효과적으로 필터링되지 않았기 때문에, 먼저 한 값을 선택하여 평형화하기 때문에, 효과가 여전히 좋지 않으면 몇 가지 추가 가중을 취할 수 있습니다. 따라서 당일 입력된 EMA 수정 표현식은:● 이 표현은 낮은 통통 필터와 높은 통통 필터에 대해 1으로 빼면 됩니다:● 이제 필터의 표현식이 완성되었습니다! Z 변환을 통해 우리는 낮은 지연의 경향 라인을 만들 수 있으며, 그것은 하나의 매개 변수 a, a가 커질수록 지연이 낮아지고 매끄러운 것이 좋습니다.

4. 요약 및 주의 사항 ● 위의 단계에서 구성된 필터는 단 단계에 불과하며, 과도기 띠가 너무 길기 때문에 필터 효과는 이상적이지 않으며, 단계 수를 높이면 H ((z) 함수 표현식의 복잡도가 지수적으로 증가하고, 너무 높은 단계도 필터 평면이 불규칙하게 뛰는 경우가 발생할 수 있습니다. 과거 경험에서 볼 때, 2 또는 3 단계가 더 적합한 단계이며, 독자는 또한 선형 조합을 사용하여 여러 동일한 또는 다른 단계의 필터를 연속적으로 연결하여 효과를 관찰 할 수 있습니다. ● 이 Z 변환에 기반한 필터링 알고리즘은 평선형 지표에만 적용되는 것이 아니라, 모든 거짓 신호가 있는 지표들, 예를 들어,boll 및atr은 필터링 알고리즘을 통해 특정 필터링 효과를 얻을 수 있으며, 오픈 포스 브루크의 크기를 결정하여 원 지표의 지연성이 심각한 후유증을 줄일 수 있다. ● 이 글은 이 부분에서 끝을 맺고, 관련 알고리즘 코드를 제공 할 여유가 없으며, 관심있는 독자가 직접 시도 할 수있는 아이디어를 제공합니다.

●Promise Quant 미노는 마틴을 중심으로 한 다양한 멋진 토양 개 전략을 개발하는 데 중점을두고 있습니다. 예를 들어 임대 필요 또는 큰 자금 관리 필요에 대해 vx:15001733415에 문의하십시오.