Seleção de estratégias de seleção de tempo ((1) Indicador técnico clássico de seleção de tempo Z construção da linha de tendência de baixo atraso na perspectiva de transformação

Recentemente, alguém disse que eu desenvolvia uma estratégia para cães de pelúcia todos os dias, e sim, a estratégia para cães de pelúcia acabou.I. A premissa ● Vamos começar a sério, as estratégias clássicas de tempo são divididas em várias categorias: impulsionadas por eventos de curto prazo (que se manifestam no círculo monetário como o monitoramento de anúncios e tweets de grandes mercados, envolvendo análise de texto), regresso e previsão em sentido estatístico (apropriações estatísticas, parcerias, modelos ML e DL de vários tipos, estratificação de Markov, etc.), GSISI, quando se escolhe o sentimento dos investidores, e quando se escolhe o indicador técnico clássico.

N日移动平均线=N日收盘价之和/N

● O que os investidores geralmente chamam de linha média (MA), é uma linha média, quebrando compras, quebrando vendas e inúmeras colheitas contribuindo com suas próprias taxas de transação para a bolsa. ● A linha uniforme pode descrever muito bem o movimento dos preços e acompanhar de perto a tendência e não é fácil de mudar. No desenvolvimento do CTA de futuros, a linha uniforme pode ser considerada um indicador de referência muito importante. No entanto, os investidores comuns têm alguns problemas com o uso da linha uniforme: primeiro, o atraso da linha uniforme é grave, muitas vezes a tendência já terminou a metade do sinal quando o sinal aparece e volta; segundo, os investidores comuns do círculo monetário costumam operar com o indicador em escala decimal, 15, 5 minutos, 5 minutos ou mesmo 1 minuto, em um período tão curto, com mais de 80% de oscilações características do círculo monetário (o tipo de tendência que Martin gosta), raramente ocorrem, e os investidores perdem uma grande quantidade de taxas de procedimento e pontos de deslizamento para abrir a posição de acordo com a linha uniforme. ● Este artigo visa construir um algoritmo para filtrar indicadores de classe uniforme e reduzir seu atraso para referência e uso.

2. Z transformação, função de transmissão ● Antes deste artigo, eu aprendi sobre alguns algoritmos de filtragem de indicadores em vários sites, como o mais comum filtragem de folhas de silicio (que aparece em vários CTAs do Squirrel Wide Web), e o método de filtragem de Kalman, estudado pelo autor no joinquant, que escapou com sucesso do desastre de ações de 2015 em testes de retrospectiva. O módulo de filtragem ER no TB é extremamente conveniente de usar. ● A conversão Z vem de Laplace e é frequentemente usada no campo do processamento de sinais matemáticos. Para uma sequência de tempo discreta f ((k) e z definida no campo de múltiplas frequências, a fórmula é definida da seguinte forma:

● A EMA tem um menor atraso em relação ao MA (o que é essencialmente o resultado obtido após o processamento de séries de MA usando o algoritmo EWMA), portanto, usamos séries de EMA em vez de MA para melhorar o efeito de filtragem. Definimos a entrada como o preço da moeda (preço de fechamento), escrito como p (z), a saída como o indicador EMA correspondente ao preço, escrito como EMA (z) e, portanto, a função de transmissão é essencialmente a EMA da moeda e o seu respectivo valor de intensidade para o preço de fechamento, que é um sistema de natureza reflexiva, com a função de transmissão em Hz (z):

● Introduza esta fórmula no algoritmo da EWMA e obtém a função de transmissão inicial da EMA:

● onde a é um parâmetro variável e segue o mesmo.

C. Análise de funções de transmissão ● Na função de transmissão, o sinal de entrada não está associado ao valor da função. Por meio da análise da função, é possível saber que, quando z**-1=-1, H(z) é o valor máximo, que é atingido na maior frequência, e a função de transmissão é H(z) = a/(2-a), o ruído dos dados de alta frequência recentes é diminuído no máximo; quando z**-1=1, H(z) é uma constante, em que a frequência do sistema é 0, a entrada e a saída são exatamente iguais, se a sequência de tempo é uma sequência constante, então o EMA estará presente. ● Quando H (((z) é um filtro de baixa frequência e H (((z) = 1, o sinal de saída contém todos os componentes do sinal de entrada, ou seja, de todo o sinal de saída, subtraindo todos os sinais de baixa frequência, 1 - H ((z) pode ser construído em um novo filtro, escrito como H ((z), o oposto de H ((z), que é um filtro de alta frequência. ● Para gravar o preço de P (T) como a linha da raiz k, tomamos o preço do dia e o preço do dia anterior para suavizar esta relação funcional, modificando ainda mais o EMA de saída. Isso ocorre porque, quando a função de transmissão original H (z) = a/ (a) - 2 não foi filtrada de forma eficaz, o sinal de alta freqüência não foi filtrado e, portanto, um valor foi escolhido para suavizar.● Esta é a expressão para filtros de baixa passagem e filtros de alta passagem, basta subtraí-la por 1:● Agora, a expressão do filtro está construída! Com a transformação Z, podemos construir uma linha de tendência de baixo atraso, e ela tem apenas um parâmetro a, e quanto maior for o a, menor o atraso, melhor o suavidade. Para diferentes variedades, há diferentes parâmetros de ótima adequação.

4. Resumo e observações ● O filtro construído nos passos acima é apenas de um estágio, e o efeito de filtragem não é ideal devido ao longo período de transição. Após o aumento do estágio, o grau de complexidade da expressão da função H ((z) apresenta um aumento exponencial, e estágios excessivos também são propensos a saltos irregulares da linha uniforme do filtro. ● Este algoritmo de filtragem baseado na transformação Z não é apenas aplicável a indicadores de classe uniforme, todos os indicadores com sinais falsos, comoboll eatr, podem obter um certo efeito de filtragem através do algoritmo de filtragem, determinando o tamanho do limiar de ruptura do mercado, reduzindo assim a hipótese de que o atraso do indicador original seja grave. ● O artigo termina com um parágrafo onde não há tempo para fornecer código de algoritmos, mas apenas uma idéia para que os leitores interessados possam experimentar por conta própria.

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