कुछ समय पहले, किसी ने कहा था कि मैं हर दिन टर्की कुत्तों की रणनीति विकसित कर रहा हूं, और हां, टर्की कुत्तों की रणनीति खत्म हो गई है। आज मैं आपको टर्की कुत्तों द्वारा हाल ही में उपयोग की जाने वाली एक रणनीति साझा करने जा रहा हूं।

1. पूर्वधारणा
   ● चलो विषय में गंभीरता से आते हैं, क्लासिक समय रणनीति वास्तव में कई श्रेणियों में विभाजित हैः अल्पकालिक घटना-संचालित (जैसा कि मुद्रा क्षेत्र में प्रदर्शन बड़े एक्सचेंजों की घोषणाओं और ट्वीट्स की निगरानी के लिए है, जिसमें पाठ विश्लेषण शामिल है), सांख्यिकीय अर्थों में वापसी और पूर्वानुमान (जैसे कि सांख्यिकीय लीवरेज, जोड़ी ट्रेडिंग, विभिन्न प्रकार के एमएल और डीएल मॉडल, छिपे हुए मार्कोव, आदि), जीएसआईएसआई प्रकार के निवेशकों की भावना का चयन, और पारंपरिक क्लासिक तकनीकी संकेतकों का चयन। तकनीकी संकेतकों का चयन अधिकांश निवेशकों द्वारा उपयोग किया जाता है, जिसमें विभिन्न प्रकार के जटिल मॉडलों की तुलना में अति-अनुकूलन का जोखिम कम है, लेकिन कमियां भी स्पष्ट हैं।

            
            
            
N日移动平均线=N日收盘价之和/N

● इस चीज़ को आम तौर पर आम निवेशकों द्वारा औसत रेखा (MA) कहा जाता है, एक औसत रेखा, जो क्रैश-बाय, क्रैश-बैक और अनगिनत*नाई ने एक्सचेंज के लिए अपनी फीस का योगदान दिया।
● औसत रेखा अच्छी तरह से कीमतों के आंदोलन का वर्णन कर सकती है, और इस प्रवृत्ति को बारीकी से ट्रैक कर सकती है, परिवर्तन आसान नहीं है। फ्यूचर्स सीटीए के विकास में, औसत रेखा को एक बहुत ही महत्वपूर्ण संदर्भ संकेतक कहा जा सकता है। हालांकि, औसत रेखा के उपयोग के लिए सामान्य निवेशक के पास निम्नलिखित कुछ समस्याएं हैंः पहला, औसत रेखा का विलंबता गंभीर है, अक्सर जब संकेत होता है तो प्रवृत्ति लगभग पूरी हो चुकी होती है, और वापस आ जाती है; दूसरा, चक्र के सामान्य मुद्रा निवेशक अक्सर मिनट के स्तर के संकेतक पर संचालन करते हैं, 15min, 5min और यहां तक कि 1min, इस तरह की छोटी अवधि में, मुद्रा चक्र की 80% से अधिक विशेषताएं कंपन हैं (मार्टिन की तरह), प्रवृत्ति बहुत कम होती है, निवेशक औसत रेखा के आधार पर वापस आकर बड़ी संख्या में प्रसंस्करण शुल्क और स्लाइड अंक खो देते हैं।
● इस आलेख का उद्देश्य एक समान रैखिक प्रकार के संकेतक के लिए फ़िल्टर करने और इसकी विलंबता को कम करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का निर्माण करना है।

Z रूपांतरण, संचरण फ़ंक्शन
● इस लेख से पहले, मैंने कई प्रमुख वेबसाइटों पर सूचकांक के बारे में कुछ लहर एल्गोरिदम के बारे में पढ़ा, जैसे कि सबसे आम तिलहन लहर ((जो स्क्वायर ब्रोकर के कुछ सीटीए में दिखाई देती है), और जोइनक्वांट पर एक लेखक द्वारा अध्ययन की गई कार्लमैन लहर विधि जो 2015 के शेयरों की तबाही से बचने में कामयाब रही। टीबी पर ईआर फिल्टर मॉड्यूल का उपयोग करना बहुत सुविधाजनक था, लेकिन जब लेखक ने पाया कि जोइनक्वांट पर उपलब्ध कार्लमैन लहर मॉड्यूल सर्वर पर स्थापित नहीं किया गया था, और यह खुले स्रोत कोड की हजारों पंक्तियों के साथ था, तो उन्होंने इसे सिक्के के घेरे में ले जाने का प्रयास छोड़ दिया। Z की लहर एक अधिक परिवर्तनशील विकल्प है - मैं तकनीकी शिक्षा से नहीं आया हूं, इसलिए तर्क और त्रुटि से बचने के लिए, कृपया अपने पाठकों को देखें जो जमीनी कुत्तों की रणनीति के बारे में पढ़ रहे हैं।
●Z रूपांतरण लैप्लस से आता है, जिसे अक्सर गणितीय संकेत प्रसंस्करण के क्षेत्र में उपयोग किया जाता है। एक अलग-अलग समय अनुक्रम f ((k) के साथ-साथ पुनरावृत्ति क्षेत्र में परिभाषित z के लिए, इसका सूत्र निम्नानुसार हैः

● ईएमए की औसत रेखा में एमए की तुलना में कम विलंबता होती है ((वास्तविकता ईएमए एल्गोरिथ्म का उपयोग करके एमए अनुक्रमों के लिए प्रसंस्करण के बाद प्राप्त परिणाम है), इसलिए हम यहां एमए के बजाय ईएमए अनुक्रमों का उपयोग करते हैं, जिससे फ़िल्टर के प्रभाव को बढ़ाया जा सकता है। हम इनपुट मात्रा को मुद्रा की कीमत के रूप में परिभाषित करते हैं ((क्लोजिंग प्राइस), जिसे p (((z) के रूप में चिह्नित किया गया है, और आउटपुट मात्रा और मूल्य के अनुरूप ईएमए सूचक, जिसे ईएमए (z) के रूप में चिह्नित किया गया है। इसलिए, इस प्रकार के मामले में, ट्रांसमिशन फ़ंक्शन मुद्रा ईएमए और उसके अनुरूप है।

● इस सूत्र को EWMA के एल्गोरिथ्म में डालकर, ईएमए का प्रारंभिक पास फ़ंक्शन प्राप्त किया जा सकता हैः

● जहाँ a एक परिवर्तनीय पैरामीटर है, नीचे देखें <unk>

3. संचरण फ़ंक्शन का विश्लेषण
   ● फ़ंक्शन के पास होने पर, इनपुट सिग्नल फ़ंक्शन के मान से जुड़ा नहीं होता है। फ़ंक्शन के विश्लेषण से पता चलता है कि जब zH{\displaystyle H{\displaystyle z} अधिकतम मान लेता है जब -1 = -1 होता है, यानी इस समय अधिकतम आवृत्ति प्राप्त होती है, और प्रसारण फ़ंक्शन H{\displaystyle z} = a/{\displaystyle H{\displaystyle z} 2-a होता है, हाल के उच्च आवृत्ति डेटा के शोर को अधिकतम क्षय किया जाता है; जब z-1 = 1, H ((z) स्थिर है, इस समय सिस्टम आवृत्ति 0 है, इनपुट और आउटपुट परिणाम बिल्कुल समान हैं, यदि इस समय अनुक्रम एक स्थिर अनुक्रम है, तो ईएमए मूल्य यहां समापन होगा। जब इनपुट सिक्का की कीमत H ((z) में प्रवेश करती है, तो ईएमए सिग्नल उत्पन्न होता है, इस समय H ((z) को एक साधारण एक-स्तरीय वेक्टर के रूप में देखा जा सकता है।
   ● जब H ((z) एक निम्न फ़िल्टर है, और H ((z) = 1 है, तो आउटपुट सिग्नल में इनपुट सिग्नल के सभी अंश होते हैं, यानी सभी आउटपुट सिग्नल में से, यदि सभी निम्न आवृत्ति सिग्नल को घटा दिया जाता है, तो 1-H ((z) को एक नया फ़िल्टर के रूप में बनाया जा सकता है, जिसे H' ((z) के रूप में लिखा जाता है, जो H ((z) के विपरीत है, यह एक उच्च फ़िल्टर है।
   ● P{\displaystyle P} को T{\displaystyle T} के रूप में लिखें, और हम इस फंक्शन को चिकना करने के लिए दिन की कीमत और पिछले दिन की कीमत लेते हैं, जिससे आउटपुट ईएमए को और अधिक संशोधित किया जा सकता है। यह इसलिए है क्योंकि मूल ट्रांसमिशन फ़ंक्शन H{\displaystyle z) = a/{\displaystyle H{\displaystyle z) =a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}/{\displaystyle H{\displaystyle H}/{\displaystyle H}/{\displaystyle H{\displaystyle H}=a/{\displaystyle H{\displaystyle H}/{\mathr
   
   ● यह एक निम्न फ़िल्टर के लिए है, उच्च फ़िल्टर के लिए अभिव्यक्ति केवल 1 से घटाने की आवश्यकता हैः
   
   ● अब फ़िल्टर अभिव्यक्ति का निर्माण पूरा हो गया है! Z परिवर्तन के माध्यम से, हम एक कम विलंबता की प्रवृत्ति रेखा का निर्माण कर सकते हैं, और इसमें केवल एक पैरामीटर a है, a जितना बड़ा है, उतना ही कम विलंबता और बेहतर चिकनाई। विभिन्न किस्मों के लिए, अलग-अलग सबसे उपयुक्त पैरामीटर हैं।

4. सारांश और सावधानियां
   ● उपरोक्त चरणों में निर्मित फ़िल्टर केवल एक चरण का है, क्योंकि संक्रमण की लंबाई बहुत लंबी है, इसलिए फ़िल्टर प्रभाव बहुत आदर्श नहीं है, और चरणों की संख्या बढ़ाने के बाद, H' (z) फ़ंक्शन अभिव्यक्ति की जटिलता में वृद्धि हुई है, और उच्च स्तर पर फ़िल्टर समतुल्य रेखा में अनियमित कूद की स्थिति उत्पन्न होने की संभावना है। पिछले अनुभव के अनुसार, चरण 2 या 3 अधिक उपयुक्त चरण हैं, और पाठक स्वयं कई समान या अलग-अलग चरणों के फ़िल्टर पर्यवेक्षकों को एक पंक्ति में जोड़ने के लिए रैखिक संयोजन का उपयोग कर सकते हैं।
   ● इस Z-परिवर्तन आधारित फ़िल्टर वेव एल्गोरिथ्म न केवल औसत दर्जे के संकेतक के लिए लागू होता है, बल्कि सभी झूठे संकेतों वाले संकेतक, जैसे कि बॉल और एटीआर, फ़िल्टर वेव एल्गोरिथ्म के माध्यम से, एक निश्चित फ़िल्टरिंग प्रभाव प्राप्त कर सकते हैं, जो कि थ्रेशोल्ड को तोड़ने के थ्रेशोल्ड के आकार को निर्धारित करता है, जिससे मूल संकेतक की देरी की गंभीरता के बाद की स्थिति को कम किया जा सकता है।
   ● इस लेख के अंत में, हम केवल एक विचार देते हैं, जो कि रुचि रखने वाले पाठकों के लिए परीक्षण करने के लिए उपयुक्त है, जबकि हम एल्गोरिदम कोड प्रदान करने के लिए समय नहीं लेते हैं।

●Promise Quant Minno विभिन्न प्रकार के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है मार्टिन के मूल में अद्भुत टर्की रणनीति, उदाहरण के लिए यदि आपके पास किराये की जरूरत है या बड़ी पूंजी की आवश्यकता है तो vx: 15001733415 पर संपर्क करें