Umgekehrte Strategie des Bandpassfilters

Übersicht

Die Bandpass Filter Reversed Strategy ist eine Aktienhandelsstrategie, die auf Bandpassfiltern basiert. Sie konstruiert eine Cos und Sinus-Funktion, um einen Bandpassfilter zu simulieren und Kauf- und Verkaufssignale zu erzeugen.

Strategieprinzip

Der Kern dieser Strategie besteht darin, einen Bandpassfilter BP zu bauen, der aus zwei Parametern besteht: Zentrumsfrequenz und Bandbreite. Die Zentrumsfrequenz bestimmt den Hauptzyklus, den der Filter durchläuft, und die Bandbreite bestimmt den Bereich der durchläufigen Zyklen. Diese Parameter bestimmen die Übertragungscharakteristik des Filters.

Insbesondere konstruiert die Strategie folgende Variablen:

• Länge: Zentralzyklus des Filters
• Delta: Bandbreitenparameter
• Beta: Koeffizient bezogen auf die Mittelfrequenz
• Gamma: Koeffizient bezogen auf die Bandbreite
• Alpha: Zwischenvariable im Zusammenhang mit Beta und Gamma

Nach diesen Variablen erstellt die Strategie einen IIR-Filter (Infinite Impulse Response) erster Ordnung:

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

Wenn BP über oder unter dem Triggerlevel liegt, wird die Strategie in die entgegengesetzte Richtung gehen.

Analyse der Vorteile

Die wichtigsten Vorteile dieser Strategie sind:

1. Die Verwendung eines Bandpassfilters kann Hoch- und Niederfrequenzgeräusche entfernen und nur nützliche mittelfrequente Zyklussignale extrahieren, um das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern.
2. Es ist relativ einfach und intuitiv. Nur wenige Parameter müssen angepasst werden, um sich an verschiedene Zyklen und Marktumgebungen anzupassen.
3. Die Einführung einer Umkehrstrategie kann kurzfristige Preisumkehrungen rechtzeitig erfassen und Positionen nach Gewinnschluss schnell schließen, um das Risikopositionsrisiko zu reduzieren.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

1. Die Parameter-Einstellungen des Bandpassfilters müssen je nach verschiedenen Zyklen und Marktumgebungen angepasst werden.
2. Wenn die Umkehrung fehlschlägt und der Preis in der ursprünglichen Richtung weitergeht, wird dies zu Verlusten führen.
3. Es ist notwendig, eine Überoptimierung zu vermeiden und die Handelskosten zu kontrollieren.

Zur Verringerung dieser Risiken können folgende Optimierungsmethoden in Betracht gezogen werden:

1. Anpassungsfilter zur automatischen Anpassung von Parametern anhand von Marktveränderungen.
2. Kombination von Trendfiltern, um zu vermeiden, dass Positionen gegen den Trend eröffnet werden.
3. Optimierung von Parameterkombinationen, um Strategien zu parametrieren, um sich an mehr Marktbedingungen anzupassen.

Optimierungsrichtlinien

Zu den wichtigsten Aspekten, an denen diese Strategie optimiert werden kann, gehören:

1. Zyklus- und Parameter-Selbstanpassung: Dynamische Anpassung von Parametern wie Länge und Delta entsprechend verschiedenen Zyklen und jüngsten Kursbewegungen in einem Zeitfenster, so dass sich der Filter in Echtzeit an die Veränderungen des Marktumfelds anpasst.

2. Kombination mit Trendbeurteilung: Auf der Grundlage des Bandpassfilters werden technische Indikatoren wie MACD und MA hinzugefügt, um die Trendrichtung zu bestimmen und zu vermeiden, Positionen gegen den Trend zu eröffnen.

3. Multi-Timeframe-Kombination: Bereitstellung von Strategien für mehrere Zeitrahmen (z. B. 5 Minuten, 15 Minuten, 30 Minuten usw.) Durchführung der Signalüberprüfung zwischen verschiedenen Zeitrahmen zur Verbesserung der Signalgenauigkeit.

4. Stop-Loss-Mechanismus: Setzen Sie angemessene Stop-Loss-Positionen. Nehmen Sie die Initiative, Positionen zu schließen, wenn Verluste Stop-Loss-Bits erreichen, um die Größe einzelner Verluste effektiv zu kontrollieren.

Durch die oben genannten Optimierungen können die Stabilität, Anpassungsfähigkeit und Rentabilität der Strategie erheblich verbessert werden.

Zusammenfassung

Die Bandpass Filter Reversed Strategy extrahiert nützliche Mittelfrequenzsignale durch Konstruktion eines Bandpassfilters und führt umgekehrte Operationen durch, wenn die Filterleistung das Niveau auslöst, um kurzfristige Preisumkehrmöglichkeiten zu erfassen. Die Strategie ist relativ einfach. Durch Parameteroptimierung kann sie sich an verschiedene Marktumgebungen anpassen. Zu den wichtigsten Optimierungsrichtungen gehören adaptive Filter, Trendurteile, Multi-Timeframe-Kombinationen, Stop-Loss-Mechanismen usw.