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Stratégie inversée du filtre à bande passante

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 24 janvier 2024
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Résumé

La stratégie inverse du filtre à bande passante est une stratégie de négociation d'actions basée sur des filtres à bande passante. Elle construit une fonction cos et sine pour simuler un filtre à bande passante et génère des signaux d'achat et de vente. Lorsque la sortie du filtre dépasse ou tombe en dessous d'un certain niveau de déclenchement, la stratégie prendra des opérations inverses, c'est-à-dire achat ou vente.

Principe de stratégie

Le noyau de cette stratégie est de construire un filtre de bande passante BP, qui se compose de deux paramètres: la fréquence centrale et la bande passante.

Plus précisément, la stratégie construit les variables suivantes:

  • Longueur: cycle central du filtre
  • Delta: paramètre de bande passante
  • Beta: Coefficient lié à la fréquence centrale
  • Gamma: Coefficient lié à la bande passante
  • Alpha: variable intermédiaire liée à Beta et Gamma

Selon ces variables, la stratégie construit un filtre IIR (Infinite Impulse Response) de premier ordre:

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

Lorsque BP est au-dessus ou en dessous du niveau de déclenchement, la stratégie prendra des mesures dans la direction opposée.

Analyse des avantages

Les principaux avantages de cette stratégie sont les suivants:

  1. L'utilisation d'un filtre à bande passante peut éliminer le bruit à haute et basse fréquence et n'extraire que des signaux de cycle de fréquence moyenne utiles pour améliorer le rapport signal-bruit.
  2. Il est relativement simple et intuitif, et il suffit d'ajuster quelques paramètres pour s'adapter aux différents cycles et environnements du marché.
  3. L'adoption d'une stratégie inverse permet de détecter rapidement l'inversion des prix à court terme et de fermer rapidement les positions après avoir réalisé des bénéfices afin de réduire les risques de détention.

Analyse des risques

Cette stratégie comporte également des risques:

  1. Les paramètres du filtre à bande passante doivent être ajustés en fonction des différents cycles et environnements du marché.
  2. Les stratégies d'inversion sont sujettes à des inversions illusoires. Si l'inversion échoue et que le prix continue dans la direction initiale, cela causera des pertes.
  3. La fréquence de négociation peut être élevée. Il est nécessaire d'éviter une optimisation excessive et de contrôler les coûts de négociation.

Pour réduire ces risques, les méthodes d'optimisation suivantes peuvent être envisagées:

  1. Utilisez des filtres adaptatifs pour ajuster automatiquement les paramètres en fonction des changements du marché.
  2. Combinez les filtres de tendance pour éviter d'ouvrir des positions contre la tendance.
  3. Optimiser les combinaisons de paramètres pour faire des stratégies paramétrées pour s'adapter à plus de conditions de marché.

Directions d'optimisation

Les principaux aspects qui permettent d'optimiser cette stratégie sont les suivants:

  1. Auto-adaptation du cycle et des paramètres: ajustez dynamiquement des paramètres tels que la longueur et le delta en fonction de différents cycles et des mouvements de prix récents dans une fenêtre de temps, de sorte que le filtre s'adapte aux changements de l'environnement du marché en temps réel.

  2. Combiner avec le jugement de tendance: sur la base du filtre à bande passante, des indicateurs techniques tels que MACD et MA sont ajoutés pour déterminer la direction de la tendance et éviter d'ouvrir des positions contre la tendance.

  3. Combinaison de plusieurs délais: déployer des stratégies sur plusieurs délais (comme 5 minutes, 15 minutes, 30 minutes, etc.).

  4. Mécanisme de stop loss: définir des positions de stop loss raisonnables. Prendre l'initiative de fermer des positions lorsque les pertes atteignent les bits de stop loss pour contrôler efficacement la taille des pertes individuelles.

Grâce aux optimisations susmentionnées, la stabilité, l'adaptabilité et la rentabilité de la stratégie peuvent être considérablement améliorées.

Résumé

La stratégie d'inversion du filtre à bande extrait des signaux utiles à moyenne fréquence en construisant un filtre à bande et effectue des opérations inverses lorsque la sortie du filtre déclenche le niveau pour capturer des opportunités d'inversion de prix à court terme.

/*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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