Fisher Transform Indicator Backtesting-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Fisher-Transformations-Rückmessstrategie berechnet die Fisher-Transformationen des Preises, indentifiziert die Preisumkehrpunkte und erzeugt daraus ein Handelssignal. Die Strategie verwendet die Fisher-Transformations-Formel, um die Preise zu verarbeiten und die nicht-Gaussianischen Merkmale der Preise zu entfernen, um standardisierte Indikatoren zu erzeugen, die der Gaussianischen Verteilung ähneln. Die Strategie beurteilt die Preisumkehrpunkte anhand der Wendepunkte der Fisher-Transformations-Kurve und erzeugt Kauf- und Verkaufssignale.
Strategieprinzip
Der Kern der Strategie ist die Verwendung der Fisher-Transformationsformel, um die Preise zu behandeln und die nicht-Gostnerischen Merkmale der natürlichen Preisverteilung zu entfernen. Die Fisher-Transformationsformel lautet:
y = 0.5 * ln((1+x)/(1-x))
Hierbei wird x als verarbeiteter Preis bezeichnet, der durch die Funktion “highest” und “lowest” den höchsten und niedrigsten Preis der letzten Langzeitperiode ermittelt und dann standardisiert wird. Die Formel lautet:
x = (Preis - Minimalpreis) / (Maximalpreis - Minimalpreis) - 0,5
Die Preise, die so behandelt werden, entsprechen annähernd der Gauss-Verteilung. Sie werden dann in die Fisher-Transformationsformel übertragen und erhalten die Fisher-Transformations-Kurve. Der Wendepunkt der Fisher-Transformations-Kurve ist das Signal für eine Preisumkehr.
Wenn die Fisher-Transformationskurve von positiv zu negativ wechselt, erzeugt sie ein Verkaufssignal; wenn sie von negativ zu positiv wechselt, erzeugt sie ein Kaufsignal.
Analyse der Stärken
Die Fisher-Transformation entfernt die nicht-Gaussianischen Eigenschaften des Preises, um die Preise zu regulieren und falsche Signale zu reduzieren.
Der Preiswechsel ist ein wichtiger Schritt, um die Preise zu erfassen und nicht zu verfolgen.
Flexibilität bei der Parameter-Anpassung und Anpassung der Umkehrempfindlichkeit
Anpassungsfähig für verschiedene Marktumgebungen
Die Strategie ist einfach zu verstehen und leicht umzusetzen.
Risikoanalyse
Unkorrekt eingestellte Parameter können einen Preiswendepunkt verpassen oder ein falsches Signal erzeugen
Festplatten sind anfällig für Schlupfpunkte und können die Signalvorgabe nicht perfekt ausführen.
Wenn die Preise stark schwanken, kann die Fisher-Kurve kaum einen Wendepunkt erkennen.
Nach dem Umdrehen muss der Eintritt bestätigt werden, die Festplatte ist schwierig zu bedienen.
Die Lösung:
Anpassung der Größe des Length-Parameters und Optimierung des Parameters
angemessene Erleichterung der Zugangsbedingungen, um sicherzustellen, dass die Signale ausgeführt werden können;
In Kombination mit anderen Indikatoren filtern falsche Signale
Die Strategie ist streng zu befolgen und die Risiken zu kontrollieren.
Optimierungsrichtung
Optimieren Sie die Größe des Length-Parameters, um die beste Kombination zu finden
Erhöhen Sie die Filterbedingungen, um falsche Signale zu vermeiden, wie z. B. die Kombination von Durchschnittslinien und Schwankungsraten.
Erhöhung der Stop-Loss-Mechanismen zur Bekämpfung von Einzelschäden
Eintritt in den Wiedereintrittsmechanismus, um den anhaltenden Trend zu verfolgen
Zusammenfassen
Die Fisher-Conversion-Retracing-Strategie ist eine leicht umsetzbare Wertstrategie, die die Nicht-Gausseterie des Preises entfernt und den Preisumkehrpunkt ermittelt. Der Vorteil der Strategie besteht darin, dass die Parameter flexibel angepasst und leicht umgedreht werden können. Der Nachteil besteht darin, dass der Betrieb im realen Bereich schwierig ist und die Einstiegsregeln streng befolgt werden müssen.
/*backtest
start: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version = 2
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// Copyright by HPotter v2.0 22/12/2016
// Market prices do not have a Gaussian probability density function
// as many traders think. Their probability curve is not bell-shaped.
// But trader can create a nearly Gaussian PDF for prices by normalizing
// them or creating a normalized indicator such as the relative strength
// index and applying the Fisher transform. Such a transformed output
// creates the peak swings as relatively rare events.
// Fisher transform formula is: y = 0.5 * ln ((1+x)/(1-x))
// The sharp turning points of these peak swings clearly and unambiguously
// identify price reversals in a timely manner.
//
// For signal used zero.
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy(title="Fisher Transform Indicator by Ehlers Backtest", shorttitle="Fisher Transform Indicator by Ehlers")
Length = input(10, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue)
xHL2 = hl2
xMaxH = highest(xHL2, Length)
xMinL = lowest(xHL2,Length)
nValue1 = 0.33 * 2 * ((xHL2 - xMinL) / (xMaxH - xMinL) - 0.5) + 0.67 * nz(nValue1[1])
nValue2 = iff(nValue1 > .99, .999,
iff(nValue1 < -.99, -.999, nValue1))
nFish = 0.5 * log((1 + nValue2) / (1 - nValue2)) + 0.5 * nz(nFish[1])
pos = iff(nFish > 0, 1,
iff(nFish < 0, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nFish, color=green, title="Fisher")
plot(nz(nFish[1]), color=red, title="Trigger")