ianzeng123
¿Por qué los indicadores tecnológicos tradicionales no funcionan en un mercado complejo?
En el campo de las transacciones cuantitativas, a menudo nos enfrentamos a un problema central: un solo indicador técnico es propenso a generar falsas señales en el ruido del mercado, lo que provoca un alto y un alto frecuente y retiros de capital. Entonces, ¿cómo construir un sistema de transacciones que capte las tendencias y filtre el ruido de manera efectiva?
La estrategia de filtración múltiple del canal de Gauss que analizamos hoy, nos ofrece una solución que merece la pena estudiar en profundidad, mediante la combinación ingeniosa de cuatro indicadores técnicos de diferentes dimensiones.
Arquitectura de tecnología central: ¿Cómo funcionan los cuatro filtros?
1. Gaussian Channel - El núcleo de la identificación de tendencias
La base de la estrategia es un filtro de Gauss de 4 niveles con una ventana de muestreo de 144 ciclos. A diferencia de la media móvil tradicional, el filtro de Gauss elimina la mayor parte del ruido del mercado mediante la modelación matemática, mientras que mantiene la sensibilidad a los cambios de precios.
Configuración de los parámetros clave:
- Número de polos de Gauss: 4 (equilibrio entre retraso y suavidad)
- Ciclo de muestreo: 144 (para capturar tendencias a mediano plazo)
- Multiplicador de las ondas de filtro: 1.414 (multiplicador de la diferencia estándar para controlar el ancho del canal)
2. Línea Kijun-Sen (periodo 130) - Confirmación de tendencias a medio y largo plazo
Aquí se utiliza una línea de Kijun-Sen de 130 ciclos como filtro de tendencia, en lugar de los tradicionales 26 ciclos. ¿Qué significa este ajuste?
La configuración de ciclo más largo permite:
- Reducción de las señales falsas
- Asegurarse de que la dirección de las transacciones coincida con las tendencias dominantes
- Mejorar la calidad de las señales y reducir la frecuencia de las transacciones
3. Indicador VAPI - Análisis de los precios de las transacciones
VAPI (Volume Adjusted Price Indicator) analiza la relación entre el volumen de transacciones y los cambios en los precios para determinar la verdadera intención de los participantes en el mercado. Cuando el VAPI es > 0, apoya el exceso de compras, y cuando es < 0, apoya la baja.
4. Detención dinámica del ATR - Mecanismo de control de riesgo
Utilizando 4.5 veces el ATR de 11 ciclos como distancia de parada, esta configuración tiene en cuenta la volatilidad del mercado y evita que los paros sean demasiado apretados por el ruido del mercado.
Innovación en la gestión de fondos: la sabiduría de una estrategia de división de 75⁄25
Lo que más merece la pena aprender de esta estrategia es su manera única de administrar el dinero:
Logía de la distribución:
- Posiciones del 75%: fijación de 3,5 veces el riesgo de retorno en comparación con el stop loss
- 25% de las posiciones: Dinámica de seguimiento de pérdidas
¿Por qué fue diseñado así?
- Asegurar el ingreso básicoEl bloqueo fijo del 75% de las posiciones garantiza que la mayor parte de los fondos obtendrán un rendimiento estable.
- Captura de ganancias excedentesLa pérdida de seguimiento de la posición del 25% permite obtener mayores ganancias si la tendencia continúa
- Descentralización del riesgoLa diversidad de mecanismos de salida reduce el riesgo de que una sola estrategia no funcione
Sistemas de control de riesgos: mecanismos de protección en varios niveles
1. Control de riesgo de entrada
- El riesgo de cada transacción se limita al 3% de los fondos de la cuenta.
- Cálculo de posiciones dinámicas basado en ATR
2. Gestión del riesgo de las posiciones
- El principal se detiene: 4.5 veces el ATR
- Detener el seguimiento de pérdidas: ajuste dinámico, bloqueo de flotación
- Cubierta adicional: 10% de protección de los ingresos fijos
3. Mecanismo de filtración de la señal Los cuatro indicadores técnicos al mismo tiempo confirman que la probabilidad de señales falsas se ha reducido considerablemente.
Análisis de las ventajas y limitaciones de la estrategia
Ventajas principales:
- La calidad de la señal es altaEl sistema de filtración múltiple mejora significativamente la fiabilidad de las señales de transacción.
- El riesgo está bajo controlSistema de gestión de pérdidas y posiciones
- Altamente adaptableATR: Dinámica de ajuste para adaptarse a las diferentes condiciones de mercado
- Optimización de los ingresosLa estrategia de reparto de posiciones equilibra las ganancias estables con las ganancias excedentes
Limites potenciales:
- Dependencia de las tendenciasEl mercado de la bolsa de valores está en crisis, y el mercado de la bolsa de valores está en crisis.
- Parámetros sensiblesVarios parámetros necesitan ser optimizados para diferentes variedades:
- El retrasoLa filtración múltiple puede causar retrasos en la entrada
Recomendaciones para aplicaciones en combate
1. Selección de variedades Se prefieren las variedades con una fuerte tendencia, como los principales pares de divisas, los futuros de índices de acciones, etc.
Optimización de parámetros 2. Se recomienda la optimización de la retrospectiva en función de los datos históricos de las variedades de transacción específicas, con especial atención a:
- Ciclo de muestreo en el Canal de Gauss
- La duración del ciclo de Kijun-Sen
- El multiplicador de pérdidas de ATR
3. Adaptarse a las condiciones del mercado En un mercado con una agitación evidente, se puede considerar suspender la estrategia o ajustar la configuración de los parámetros.
Resumen: El pensamiento sistémico de las transacciones cuantitativas
El valor de esta estrategia no está solo en su implementación técnica, sino en el pensamiento sistemático que refleja:
- Verificación multidimensionalVerificación de señales de comercio desde múltiples perspectivas, como tendencias, volumen de transacciones y volatilidad.
- Prioridad a los riesgosLa base de la estrategia es un buen sistema de control de riesgos.
- Optimización de los ingresosLa estrategia de dividir las posiciones para equilibrar los diferentes objetivos de ganancias
La clave no está en los parámetros, sino en entender su diseño y hacer los ajustes adecuados según su variedad de operaciones y sus preferencias de riesgo.
Recuerde, la mejor estrategia no es la más compleja, sino la que mejor se adapte a su estilo de negociación y a su entorno de mercado.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":500000}]
*/
// @version=6
strategy("Gaussian Channel Strategy – GC + Kijun (120) + VAPI Gate + ATR(4.5x) + 75/25 TP-TRAIL + Extra %TP",
overlay=true)
// =============================
// ======= INPUTS ==============
// =============================
N_poles = input.int(4, "Gaussian Poles", minval=1, maxval=9)
per = input.int(144, "Sampling Period", minval=2)
mult = input.float(1.414, "Filtered TR Multiplier", step=0.001)
src = input.source(hlc3, "Source")
modeLag = input.bool(false, "Reduced Lag Mode")
modeFast = input.bool(false, "Fast Response Mode")
kijunLen = input.int(130, "Kijun-Sen Period")
vapiLen = input.int(10, "VAPI Length")
vapiThresh= input.float(0.0, "VAPI Threshold (0 = zero line)")
atrLen = input.int(11, "ATR Length (RMA)")
slATRmul = input.float(4.5, "SL = ATR ×", step=0.1)
rr_fixed = input.float(3.5, "Fixed TP RR (Leg A)", step=0.1)
allocA = input.float(75, "Allocation %: Fixed TP Leg", minval=1, maxval=99)
riskPct = input.float(3.0, "Risk % of Equity per Trade", step=0.1, minval=0.1, maxval=10)
tpEnable = input.bool(true, "Enable Extra % Take Profit")
tpPctLong = input.float(10.0, "Extra Long TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
tpPctShort = input.float(10.0, "Extra Short TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
// =============================
// ===== CORE COMPONENTS =======
// =============================
atr = ta.rma(ta.tr(true), atrLen)
donchian_avg(len) => (ta.highest(high, len) + ta.lowest(low, len)) / 2.0
kijun = donchian_avg(kijunLen)
// --- VAPI_LB (LazyBear) ---
rs(x, len) => ta.cum(x) - nz(ta.cum(x)[len])
v_x = (2*close - high - low) / math.max(high - low, syminfo.mintick)
v_tva = rs(volume * v_x, vapiLen)
v_tv = rs(volume, vapiLen)
v_va = 100 * (v_tva / v_tv)
// =============================
// ===== Gaussian Channel ======
// =============================
f_filt9x(_a, _s, _i) =>
int _m2 = 0, int _m3 = 0, int _m4 = 0, int _m5 = 0, int _m6 = 0,
int _m7 = 0, int _m8 = 0, int _m9 = 0, float _f = 0.0, _x = (1 - _a)
_m2 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 6 : _i == 3 ? 3 : _i == 2 ? 1 : 0
_m3 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 20 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 4 : _i == 3 ? 1 : 0
_m4 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 70 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 5 : _i == 4 ? 1 : 0
_m5 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 6 : _i == 5 ? 1 : 0
_m6 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 7 : _i == 6 ? 1 : 0
_m7 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 8 : _i == 7 ? 1 : 0
_m8 := _i == 9 ? 9 : _i == 8 ? 1 : 0
_m9 := _i == 9 ? 1 : 0
_f := math.pow(_a, _i) * nz(_s) +
_i * _x * nz(_f[1]) - (_i >= 2 ?
_m2 * math.pow(_x, 2) * nz(_f[2]) : 0) + (_i >= 3 ?
_m3 * math.pow(_x, 3) * nz(_f[3]) : 0) - (_i >= 4 ?
_m4 * math.pow(_x, 4) * nz(_f[4]) : 0) + (_i >= 5 ?
_m5 * math.pow(_x, 5) * nz(_f[5]) : 0) - (_i >= 6 ?
_m6 * math.pow(_x, 6) * nz(_f[6]) : 0) + (_i >= 7 ?
_m7 * math.pow(_x, 7) * nz(_f[7]) : 0) - (_i >= 8 ?
_m8 * math.pow(_x, 8) * nz(_f[8]) : 0) + (_i == 9 ?
_m9 * math.pow(_x, 9) * nz(_f[9]) : 0)
f_pole(_a, _s, _i) =>
_f1 = f_filt9x(_a, _s, 1), _f2 = (_i >= 2 ? f_filt9x(_a, _s, 2) : 0), _f3 = (_i >= 3 ? f_filt9x(_a, _s, 3) : 0)
_f4 = (_i >= 4 ? f_filt9x(_a, _s, 4) : 0), _f5 = (_i >= 5 ? f_filt9x(_a, _s, 5) : 0), _f6 = (_i >= 6 ? f_filt9x(_a, _s, 6) : 0)
_f7 = (_i >= 7 ? f_filt9x(_a, _s, 7) : 0), _f8 = (_i >= 8 ? f_filt9x(_a, _s, 8) : 0), _f9 = (_i == 9 ? f_filt9x(_a, _s, 9) : 0)
_fn = _i == 1 ? _f1 : _i == 2 ? _f2 : _i == 3 ? _f3 : _i == 4 ? _f4 : _i == 5 ? _f5 : _i == 6 ? _f6 : _i == 7 ? _f7 : _i == 8 ? _f8 : _i == 9 ? _f9 : na
[_fn, _f1]
beta = (1 - math.cos(4*math.asin(1)/per)) / (math.pow(1.414, 2/N_poles) - 1)
alpha = - beta + math.sqrt(math.pow(beta, 2) + 2*beta)
lag = (per - 1) / (2.0 * N_poles)
srcdata = modeLag ? src + (src - nz(src[lag])) : src
tr_raw = ta.tr(true)
trdata = modeLag ? tr_raw + (tr_raw - nz(tr_raw[lag])) : tr_raw
[filt_n, filt_1] = f_pole(alpha, srcdata, N_poles)
[filt_n_tr, filt_1_tr] = f_pole(alpha, trdata, N_poles)
filt = modeFast ? (filt_n + filt_1)/2.0 : filt_n
filttr = modeFast ? (filt_n_tr + filt_1_tr)/2.0 : filt_n_tr
hband = filt + filttr * mult
lband = filt - filttr * mult
// =============================
// ===== Signals & Filters =====
// =============================
doLong = close > filt and close > kijun and v_va > vapiThresh
doShort = close < filt and close < kijun and v_va < -vapiThresh
// =============================
// ===== Position Sizing =======
// =============================
riskValue = strategy.equity * (riskPct/100.0)
slDist = atr * slATRmul
qtyTotal = slDist > 0 ? riskValue / slDist : 0.0
qtyA = qtyTotal * (allocA/100.0)
qtyB = qtyTotal * ((100 - allocA)/100.0)
// =============================
// ===== Order Execution =======
// =============================
var float trailStopL = na
var float trailStopS = na
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
entryPx = strategy.position_avg_price
// Entries
if doLong and not inLong and strategy.position_size <= 0
strategy.order("L-A", strategy.long, qty=qtyA)
strategy.order("L-B", strategy.long, qty=qtyB)
trailStopL := na
if doShort and not inShort and strategy.position_size >= 0
strategy.order("S-A", strategy.short, qty=qtyA)
strategy.order("S-B", strategy.short, qty=qtyB)
trailStopS := na
// LONG management
if inLong
slL = entryPx - slDist
tpA = entryPx + rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-LA", from_entry="L-A", limit=tpA, stop=slL)
// Leg B: 追踪止损
trailStopL := na(trailStopL[1]) or strategy.position_size[1] <= 0 ? slL : math.max(trailStopL[1], close - slDist)
strategy.exit("Trail-LB", from_entry="L-B", stop=trailStopL)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and high >= entryPx * (1 + tpPctLong/100.0)
strategy.close("L-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("L-B", comment="ExtraTP")
// SHORT management
if inShort
slS = entryPx + slDist
tpA = entryPx - rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-SA", from_entry="S-A", limit=tpA, stop=slS)
// Leg B: 追踪止损
trailStopS := na(trailStopS[1]) or strategy.position_size[1] >= 0 ? slS : math.min(trailStopS[1], close + slDist)
strategy.exit("Trail-SB", from_entry="S-B", stop=trailStopS)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and low <= entryPx * (1 - tpPctShort/100.0)
strategy.close("S-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("S-B", comment="ExtraTP")
// =============================
// ===== 图表绘制 ==============
// =============================
fcolor = filt > nz(filt[1]) ? color.new(color.lime, 0) : filt < nz(filt[1]) ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.gray, 0)
plotFilter = plot(filt, title="GC Filter", color=fcolor, linewidth=2)
plotH = plot(hband, title="GC High Band", color=fcolor)
plotL = plot(lband, title="GC Low Band", color=fcolor)
fill(plotH, plotL, color=color.new(fcolor, 80))
plot(kijun, "Kijun-Sen", color=color.new(color.maroon, 0))
// 信号标记
plotshape(doLong, title="Long Setup", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.lime, 0), size=size.tiny, text="ENTRY L")
plotshape(doShort, title="Short Setup", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.fuchsia, 0), size=size.tiny, text="ENTRY S")