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Estratégia invertida do filtro de banda

Autora:ChaoZhang, Data: 2024-01-24 15:28:26
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Resumo

A Estratégia de Filtragem de Passagem de Banda é uma estratégia de negociação de ações baseada em filtros de passagem de banda. Ela constrói uma função cos e seno para simular um filtro de passagem de banda e gera sinais de compra e venda.

Princípio da estratégia

O núcleo desta estratégia é construir um filtro de bandapass BP, que consiste em dois parâmetros: frequência central e largura de banda. A frequência central determina o ciclo principal passado pelo filtro e a largura de banda determina a faixa de ciclos passados. Estes parâmetros determinam a característica de transferência do filtro.

Em especial, a estratégia constrói as seguintes variáveis:

  • Comprimento: ciclo central do filtro
  • Delta: Parâmetro de largura de banda
  • Beta: coeficiente relacionado com a frequência central
  • Gamma: coeficiente relativo à largura de banda
  • Alfa: variável intermédia relacionada com Beta e Gamma

De acordo com estas variáveis, a estratégia constrói um filtro IIR (Infinite Impulse Response) de primeira ordem:

BP = 0,5*(1 - alfa) *(xPrice - xPrice[2]) + beta*(1 + alfa) *nz(BP[1]) - alfa*nz(BP[2])

Quando a BP está acima ou abaixo do TriggerLevel, a estratégia tomará medidas na direção oposta.

Análise das vantagens

As principais vantagens desta estratégia são:

  1. O uso de um filtro de passagem de banda pode remover o ruído de alta e baixa frequência e apenas extrair sinais úteis de ciclo de frequência média para melhorar a relação sinal-ruído.
  2. É relativamente simples e intuitivo, sendo necessário ajustar apenas alguns parâmetros para adaptar-se aos diferentes ciclos e ambientes de mercado.
  3. A adoção de uma estratégia de reversão pode capturar a tempo a reversão de preços a curto prazo e fechar rapidamente posições após lucro para reduzir os riscos de detenção.

Análise de riscos

Esta estratégia tem também alguns riscos:

  1. As configurações dos parâmetros do filtro de passagem de banda precisam ser ajustadas de acordo com diferentes ciclos e ambientes de mercado.
  2. As estratégias de reversão são propensas a reversões ilusórias. Se a reversão falhar e o preço continuar na direção original, causará perdas.
  3. A frequência de negociação pode ser elevada. É necessário evitar a otimização excessiva e controlar os custos de negociação.

Para reduzir estes riscos, podem ser considerados os seguintes métodos de otimização:

  1. Usar filtros adaptativos para ajustar automaticamente os parâmetros com base nas alterações do mercado.
  2. Combinar filtros de tendência para evitar a abertura de posições contra a tendência.
  3. Otimizar as combinações de parâmetros para tornar as estratégias parametrizadas para se adaptarem a mais condições de mercado.

Orientações de otimização

Os principais aspectos que podem ser otimizados nesta estratégia incluem:

  1. Auto-adaptação do ciclo e dos parâmetros: ajuste dinâmico de parâmetros como comprimento e delta de acordo com diferentes ciclos e movimentos recentes dos preços em uma janela de tempo, de modo que o filtro se adapte às mudanças do ambiente de mercado em tempo real.

  2. Combinar com o julgamento da tendência: com base no filtro de passagem de banda, são adicionados indicadores técnicos como MACD e MA para determinar a direção da tendência e evitar a abertura de posições contra a tendência.

  3. Combinação de vários prazos: Implemente estratégias em vários prazos (como 5 minutos, 15 minutos, 30 minutos, etc.).

  4. Mecanismo de stop loss: definir posições de stop loss razoáveis.

Através das otimizações acima referidas, a estabilidade, a adaptabilidade e a rentabilidade da estratégia podem ser consideravelmente melhoradas.

Resumo

A estratégia de reversão do filtro de passagem de banda extrai sinais de média frequência úteis através da construção de um filtro de passagem de banda e realiza operações reversas quando a saída do filtro aciona o nível para capturar oportunidades de reversão de preços de curto prazo. A estratégia é relativamente simples. Através da otimização de parâmetros, pode se adaptar a vários ambientes de mercado. As principais direções de otimização incluem filtros adaptativos, julgamentos de tendências, combinações de vários prazos, mecanismos de stop loss, etc.

/*backtest
start: 2024-01-16 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
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strategy(title="Bandpass Filter Reversed Strategy")
Length = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
TriggerLevel = input(0)
xPrice = hl2
hline(TriggerLevel, color=blue, linestyle=line)
beta = cos(3.14 * (360 / Length) / 180)
gamma = 1 / cos(3.14 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
BP = 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(BP[1]) - alpha * nz(BP[2])
pos = iff(BP > TriggerLevel, -1,
	   iff(BP <= TriggerLevel, 1, nz(pos[1], 0))) 
if (pos == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (pos == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	    
barcolor(pos == -1 ? red: pos == 1 ? green : blue )
plot(BP, color=red, title="Bandpass Filter Strategy")
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