Puncak dan kemiringan

Puncak dan kemiringan

• Kurtosis dan skewness

  Diunggah oleh: EasyTrader

  Ini adalah strategi trading yang diterapkan pada kurtosis dan skewness dari distribusi data statistik. Ketika data menunjukkan tren dan tren potensial positif, kita melakukan lebih banyak. Ketika data menunjukkan tren dan tren potensial negatif, kita melakukan kosong. Ketika tren terjadi pembalikan, kita menyamar.

  Jadi, bagaimana kita menentukan tren dan intensitas tren? Mari kita lihat kembali definisi puncak dan kemiringan.

  Pertama, mari kita lihat definisi distribusi normal.

  Distribusi: kasus distribusi di mana semua nilai dalam variabel muncul berkali-kali, dengan sumbu transversal sebagai nilai variabel, sumbu vertikal sebagai koordinat grafik frekuensi yang muncul. Distribusi normal: juga disebut distribusi Gaussian

  Distribusi normal standar: grafik distribusi normal yang digambarkan sebagai unit dasar pada sumbu koordinat yang berpusat pada rata-rata dan standar deviasi.

  m ± 1 s mengandung 68.26% dari seluruh kelompok sampel.

  m ± 2 s mengandung 95.44% dari seluruh kelompok sampel.

  m ± 3 s mengandung 99.74% individu dari seluruh kelompok sampel.

  95% individu berada di antara m ± 1.96 s.

  99% dari individu jatuh antara m ± 2.58 s.

  

  Dalam statistik, puncak (Kurtosis) mengukur puncak distribusi peluang variabel acak dalam bilangan riil. Tinggi puncak berarti bahwa peningkatan perbedaan sudut disebabkan oleh perbedaan ekstrem pada frekuensi rendah yang lebih besar atau lebih kecil dari rata-rata.

  Kurtosis, adalah ukuran statistik dari tingkat ketegangan dalam mendeskripsikan bentuk distribusi dari satu set data. Jadi puncak distribusi normal adalah 3, sehingga kita menyebut puncak yang lebih besar dari 3 sebagai puncak, yang menunjukkan distribusi data yang lebih terkonsentrasi dan lebih kencang daripada distribusi normal. Kita menyebut puncak yang lebih kecil dari 3 sebagai puncak rata, yang menunjukkan distribusi data yang lebih halus dibandingkan dengan distribusi normal. Di sini kita menyebut puncak yang sebenarnya dikurangi nilai setelah 3. Di pasar keuangan, puncak yang lebih besar dari 0 ditunjukkan sebagai pasar tanpa tren (sideway market) dan puncak yang lebih kecil dari 0 ditunjukkan sebagai pasar tren (trending market).

  Skewness menggambarkan simetri distribusi data, atau posisi mode dalam data. Skewness sama dengan 0 adalah simetri sempurna. Statistik ini juga membutuhkan perbandingan dengan distribusi normal: skewness lebih besar dari 0 menunjukkan bahwa array menunjukkan bias ke kanan, menunjukkan ekor panjang di sebelah kanan dan nilai ekstrem lebih banyak di sebelah kanan, dibandingkan dengan distribusi normal. Sebaliknya, skewness yang lebih besar dari 0 dapat dijelaskan sebagai tren data yang cenderung ke arah kemunduran, skewness yang lebih kecil dari 0 dapat dijelaskan sebagai tren data yang cenderung ke arah kemunduran.

  Dalam probabilitas dan statistik, bias mengukur asimetri dalam distribusi peluang variabel acak riil. Nilai bias dapat positif, negatif, atau bahkan tidak dapat didefinisikan. Secara kuantitatif, bias negatif berarti bahwa pada sisi kiri fungsi kepadatan peluang yang panjang dari sisi kanan, sebagian besar nilai termasuk median berada di sisi kanan rata-rata.

  Ada dua jenis bias:

  • Positif bias atau kiri bias: ekor kiri lebih panjang, dan subjek distribusi terkonsentrasi di sisi kanan.
  • Oposisi atau posisi kanan: ekor yang lebih panjang di sisi kanan, dan subjek distribusi terkonsentrasi di sisi kiri.
  • Jika distribusi simetris, maka rata-rata = median, dan kemiringan adalah nol (lebih lagi, jika distribusi adalah distribusi tunggal puncak, maka rata-rata = median = bilangan bulat).

  

• Dengan demikian, kita menyimpulkan hukum perdagangan berikut: Ketika puncaknya kurang dari 0 (pasar berada di pasar tren), biasnya lebih besar dari N (tren naik), lakukan lebih; Ketika puncak kurang dari 0 (pasar berada di pasar tren), kemiringan kurang dari M (tren menurun), kosong;

MATLAB Source Code: Jika Anda tertarik, Anda dapat mengubahnya menjadi uji coba bahasa JS.

input:ExitType(5) ;
input:NBarL(2),NBarS(2),TradeProfit(0.053),TradeStopLoss(0.023),ATRs_L(5.4),ATRs_S(10.9);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);

inputs:Length(20),Trigger(3),UpSkew(3.4),DownSkew(2.2) ;
vars:KurtValue(0),SkewValue(0),BuyPoint(0),SellPoint(0);

MP = MarketPosition ;
if DAYofMonth(Date) > 14 and DAYofMonth(Date) < 22 and DAYofWeek(Date)= 3 then isBalanceDay = True else isBalanceDay =False ;

PF = AvgPrice*TradeProfit ;
PL = AvgPrice*TradeStopLoss ;

{计算峰度 }
KurtValue = Kurtosis(Close,Length) ;
{计算偏度}
SkewValue = Skew(Close,Length) ;

{ 峰度向下跌破 Trigger 线 ,建立买卖点 }
if KurtValue Cross under Trigger then Begin
BuyPoint = High 3;
SellPoint = Low-3;
end;

{ 偏度大于某数值后 ,趋势确认进场作多 }
if  SkewValue > -UpSkew 2 then Buy next bar at BuyPoint stop ;
{ 偏度小于某数值后 ,趋势确认进场作空 }
if  SkewValue < -DownSkew 2 then Sell next bar at SellPoint Stop ;
end;

if ExitType = 1 then SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;

if ExitType = 2 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;
setProfitTarget(PF * BigPointValue) ;
end;

if ExitType = 3 then Begin
if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then ExitShort next bar at Market ;
end;

if ExitType = 4 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;
setProfitTarget(PF * BigPointValue) ;
if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then {Sell } ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then {Buy} ExitShort next bar at Market ;
end;

if ExitType = 5 then Begin
{*******************************************************************
Description : ATR Trailing Stop Long Exit
Provided By : Omega Research, Inc. (c) Copyright 1999
********************************************************************}
{Inputs: ATRs_L(3);}
Variables: PosHigh(0), ATRVal_L(0);

ATRVal_L = AvgTrueRange(10) * ATRs_L;
If BarsSinceEntry = 0 Then PosHigh = High;
If MarketPosition = 1 Then Begin
If High > PosHigh Then PosHigh = High;
ExitLong ("ATR") Next Bar at PosHigh - ATRVal_L Stop;
End else ExitLong ("ATR eb") Next bar at High - ATRVal_L Stop;

{*******************************************************************
Description : ATR Trailing Stop Short Exit
Provided By : Omega Research, Inc. (c) Copyright 1999
******************************************************************}
{Inputs: ATRs_S(3);}
Variables: PosLow(0), ATRVal_S(0);

ATRVal_S = AvgTrueRange(10) * ATRs_S;
If BarsSinceEntry = 0 Then PosLow = Low;
If MarketPosition = -1 Then Begin
If Low < PosLow Then PosLow = Low;
ExitShort ("ATR_1") Next Bar at PosLow ATRVal_S Stop;
End else ExitShort ("ATR_1 eb") Next bar at Low ATRVal_S Stop;
end;

if IsBalanceDay then setExitonClose ;

Dibaca dari blog faruto