Strategi Perdagangan Kuantitatif Tren Crossover Filter Butterworth Tiga Kutub Ehlers

Butterworth Filter TREND FOLLOWING Crossover Signals Divergence Detection TPF TA
Tanggal Pembuatan: 2025-06-13 14:54:24 Akhirnya memodifikasi: 2025-06-13 14:54:24
menyalin: 0 Jumlah klik: 328
avatar of ianzeng123 ianzeng123
2
fokus pada
319
Pengikut

Strategi Perdagangan Kuantitatif Tren Crossover Filter Butterworth Tiga Kutub Ehlers Strategi Perdagangan Kuantitatif Tren Crossover Filter Butterworth Tiga Kutub Ehlers

Ringkasan

Ehlers Tripole Batworth Filter Cross-Trend Quantified Trading Strategy adalah metode analisis teknis yang didasarkan pada teori pemrosesan sinyal yang mengaplikasikan algoritma gelombang Batworth Tripole John Ehlers ke data pasar keuangan. Strategi ini menghasilkan sinyal perdagangan dengan meratakan fluktuasi harga filter, mengidentifikasi tren pasar potensial, dan memanfaatkan titik persilangan antara nilai fluktuasi dan nilai pemicu. Selain itu, strategi ini juga mengintegrasikan mekanisme deteksi dispersi yang digunakan untuk menangkap sinyal pasar polygonal biasa dan tersembunyi, meningkatkan akurasi keputusan perdagangan.

Prinsip Strategi

Inti dari strategi perdagangan kuantitatif Ehlers Tripole Batworth filter cross-trend adalah model matematisnya yang unik. Filter Batworth adalah filter low-throughput yang banyak digunakan dalam bidang pemrosesan sinyal, yang ditandai dengan respons frekuensi yang paling rata dalam band. Dalam pasar keuangan, karakteristik ini memungkinkan untuk menyaring fluktuasi harga jangka pendek secara efektif dan mempertahankan informasi tren jangka panjang.

Implementasi strategi ini didasarkan pada beberapa langkah utama:

  1. Perhitungan filterDiambil:calculateButterworthFilterFungsi ini menggunakan rumus matematika untuk mengubah data harga awal menjadi nilai filter yang halus dan nilai pemicu yang sesuai. Fungsi ini melibatkan operasi matematika yang rumit, termasuk fungsi indeks, fungsi segitiga, dan penghitungan resesi.

  2. Pembuatan sinyalStrategi menghasilkan sinyal perdagangan dengan dua cara utama:

    • Sinyal silang: Ketika nilai riak di atas melewati nilai pemicu, menghasilkan sinyal multisignal; Ketika nilai riak di bawah melewati nilai pemicu, menghasilkan sinyal kosong.
    • Deteksi ScatterIdentifikasi ketidakcocokan pergerakan harga dengan pergerakan indikator, termasuk spread reguler dan spread tersembunyi, yang biasanya mengindikasikan kemungkinan pembalikan tren.

  3. Eksekusi transaksi: Melakukan operasi perdagangan sesuai dengan sinyal yang dihasilkan:

    • Strategi masuk ke posisi multihead ketika sinyal multihead muncul.
    • Saat muncul sinyal keluar dari multipel, strategi untuk melonggarkan posisi multipel.
    • Ketika sinyal shorting muncul, strategi masuk ke posisi shorting.
    • Saat muncul sinyal keluar dari posisi kosong, maka strategi tersebut adalah posisi kosong.

Kode untuk menggunakan strategistrategy.entryDanstrategy.closeFungsi melakukan operasi transaksi, dan melaluiplotshapeFungsi untuk memvisualisasikan titik sinyal perdagangan pada grafik.

Keunggulan Strategis

Ehlers Tripolar Butterworth Filter cross-trend quantization trading strategi memiliki beberapa keuntungan yang signifikan:

  1. Kemampuan penyaringan suara yang kuatFilter Batworth Tri-pole memiliki kemampuan peredam sinyal yang luar biasa, yang dapat secara efektif menyaring fluktuasi pasar jangka pendek dan sinyal palsu, sehingga lebih mudah bagi pedagang untuk mengenali tren pasar yang sebenarnya. Penyaringan yang sangat efisien ini dicapai melalui koefisien yang dihitung dengan tepat dalam kode ((coef1 hingga coef4).

  2. Identifikasi Tren yang TepatFilter dan garis pemicu memberikan sinyal perubahan tren yang jelas, memungkinkan trader untuk menangkap titik-titik perubahan tren pasar tepat waktu.ta.crossoverDanta.crossunderFungsi, strategi untuk mengidentifikasi titik-titik penting ini dengan tepat.

  3. Intuisi visualStrategi: Menggunakan garis dan area pengisian dengan warna yang berbeda pada grafik untuk menunjukkan secara intuitif hubungan antara nilai tipping dan nilai pemicu, memudahkan pedagang untuk menilai dengan cepat kondisi pasar saat ini. Kuning menunjukkan tren bullish, dan ungu menunjukkan tren bearish.

  4. Fleksibel dan dapat disesuaikanStrategi menyediakan opsi untuk input harga dan parameter siklus yang dapat disesuaikan, sehingga pedagang dapat menyesuaikan parameter strategi sesuai dengan kondisi pasar yang berbeda dan preferensi pribadi.

  5. Sistem transaksi yang lengkapStrategi tidak hanya mencakup mekanisme pembuatan sinyal, tetapi juga mengintegrasikan logika perdagangan lengkap, termasuk aturan masuk dan keluar, sehingga menjadi sistem perdagangan yang tersedia secara mandiri.

  6. Visualisasi sinyalDiambil:plotshapeFungsi, strategi yang menandai titik sinyal jual beli pada grafik, memungkinkan pedagang untuk secara intuitif memahami kinerja sinyal historis, memudahkan evaluasi dan optimalisasi strategi.

Risiko Strategis

Meskipun Ehlers Tripole Butterworth filter cross-trend quantization trading strategi memiliki banyak keuntungan, ada beberapa risiko potensial:

  1. Risiko keterlambatanSebagai indikator filter, strategi ini pasti memiliki beberapa keterlambatan. Meskipun filter Batworth tripolar memiliki keterlambatan yang lebih rendah dibandingkan dengan rata-rata bergerak sederhana, dalam pasar yang berubah dengan cepat, sinyal masih dapat muncul setelah titik masuk yang ideal. Untuk mengurangi risiko ini, pertimbangan untuk mempersingkat parameter siklus dapat dilakukan, tetapi ini juga dapat menyebabkan sensitivitas sinyal yang terlalu tinggi.

  2. Risiko sinyal palsuDalam pasar yang bergejolak atau di lingkungan pasar tanpa tren yang jelas, strategi dapat menghasilkan lebih banyak sinyal palsu, yang menyebabkan perdagangan yang lebih sering dan kehilangan biaya yang tidak perlu. Risiko sinyal palsu dapat dikurangi dengan menambahkan kondisi penyaringan tambahan atau dengan mengkonfirmasi kombinasi dengan indikator lain.

  3. Parameter Sensitivitas: Kinerja strategi sangat bergantung pada pilihan parameter siklus. Lingkungan pasar yang berbeda mungkin memerlukan pengaturan parameter yang berbeda, dan pilihan parameter yang salah dapat menyebabkan kinerja strategi yang buruk.

  4. Risiko satu indikator: Mengandalkan satu indikator untuk membuat keputusan perdagangan dapat menyebabkan kinerja yang buruk dalam beberapa situasi pasar tertentu. Disarankan untuk menggunakan strategi ini sebagai bagian dari sistem perdagangan, dalam kombinasi dengan indikator atau metode lain untuk penilaian komprehensif.

  5. Risiko SistemikDalam kondisi pasar yang ekstrim, seperti fluktuasi besar atau kehabisan likuiditas, indikator teknis apa pun yang didasarkan pada data historis dapat gagal. Disarankan untuk mengatur langkah-langkah pengendalian risiko yang tepat, seperti stop loss dan manajemen skala posisi.

Arah optimasi

Berdasarkan analisis mendalam terhadap Ehlers-Tripoire Butterworth Filter cross-trend quantitative trading strategi, berikut adalah beberapa arah optimasi yang mungkin:

  1. Desain Parameter Adaptif: Strategi saat ini menggunakan parameter siklus tetap, dapat dipertimbangkan untuk mewujudkan mekanisme parameter adaptif, menyesuaikan parameter siklus secara otomatis sesuai dengan volatilitas pasar. Sebagai contoh, dapat secara dinamis menyesuaikan parameter siklus dengan menghitung rata-rata real amplitude ((ATR) harga, menggunakan periode yang lebih pendek di pasar yang berfluktuasi tinggi, menggunakan periode yang lebih lama di pasar yang berfluktuasi rendah.

  2. Konfirmasi multi-siklus: Memperkenalkan perhitungan filter untuk periode waktu yang berbeda, untuk memastikan keseragaman sinyal untuk periode waktu yang berbeda, untuk mengurangi sinyal palsu. Anda dapat menambahkan kode berikut:

   [butterLong, triggerLong] = calculateButterworthFilter(priceInput, periodInput * 2)
   longConfirmation = butter > trigger and butterLong > triggerLong

  1. Menambahkan indikator tambahanIntegrasi indikator teknis lainnya sebagai filter sinyal, seperti RSI (Relative Strength Index), Stochastic (Stochastic) atau Volume Indicator, melakukan perdagangan hanya jika ada konfirmasi dari indikator tambahan.

  2. Peningkatan manajemen risiko: Menambahkan mekanisme stop loss dan stop loss yang dinamis ke dalam strategi, menyesuaikan jarak stop loss secara otomatis berdasarkan volatilitas pasar. Selain itu, perhitungan skala posisi dapat dilakukan berdasarkan prinsip manajemen dana.

  3. Optimalkan deteksi dispersi: Kode saat ini menyebutkan deteksi dispersi, tetapi implementasi sebenarnya tidak menjelaskan secara rinci. Algoritma deteksi dispersi dapat disempurnakan, terutama untuk identifikasi dispersi tersembunyi, untuk meningkatkan kualitas sinyal lebih lanjut.

  4. Filter lingkungan pasar: Menambahkan mekanisme identifikasi lingkungan pasar, menggunakan aturan perdagangan yang berbeda dalam lingkungan pasar yang berbeda. Misalnya, indikator tren jangka panjang dapat digunakan untuk mengetahui apakah pasar saat ini sedang tren atau bergejolak, dan menyesuaikan strategi perdagangan sesuai.

  5. Pembelajaran MesinPertimbangkan untuk memperkenalkan metode pembelajaran mesin, seperti algoritma klasifikasi atau pembelajaran penguatan, untuk mengoptimalkan pilihan parameter dan proses pembuatan sinyal, meningkatkan kemampuan beradaptasi strategi.

Meringkaskan

Ehlers Tripole Batworth Filter Cross-Trend Quantification Trading Strategy menggabungkan teori pemrosesan sinyal dengan analisis teknis untuk memberikan metode ilmiah dan sistematis untuk mengidentifikasi tren pasar. Strategi ini mengurangi kebisingan pasar melalui algoritma penyaringan yang canggih, menangkap titik-titik perubahan penting dalam tren harga, dan memberikan dasar yang objektif dan terukur untuk keputusan perdagangan.

Keunggulan inti dari strategi ini adalah kemampuan penyaringan kebisingan yang kuat dan kemampuan identifikasi tren yang akurat, yang membuatnya berkinerja baik di lingkungan pasar yang jelas tren. Strategi ini juga memenuhi kebutuhan individu dari berbagai pedagang dengan menyediakan sinyal perdagangan yang terlihat dan opsi penyesuaian parameter yang fleksibel.

Namun, seperti semua indikator teknis, strategi ini juga menghadapi tantangan seperti keterlambatan, sinyal palsu, dan sensitivitas parameter. Stabilitas dan adaptasi strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut dengan menerapkan langkah-langkah optimasi seperti desain parameter adaptif, konfirmasi multi-siklus, dan integrasi indikator tambahan.

Pada akhirnya, Ehlers-Bartholomew’s-Filter-Bartwors-Cross-Trend-Quantitative Trading Strategy menyediakan pedagang kuantitatif dengan alat perdagangan yang didasarkan pada dasar matematika yang kuat, yang dapat digunakan sebagai sistem perdagangan independen atau sebagai bagian dari strategi perdagangan yang lebih kompleks, memberikan informasi referensi yang berharga untuk keputusan perdagangan. Dengan terus-menerus mengoptimalkan dan menyempurnakan, strategi ini diharapkan untuk mencapai kinerja perdagangan yang stabil dan berkelanjutan di berbagai lingkungan pasar.

Kode Sumber Strategi 
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-06-12 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Ehlers Three Pole Butterworth Filter Strategy", overlay=true)

// 输入参数
priceInput = input(hl2, title='Price')
periodInput = input(15, title='Period')

// Function to calculate Ehlers Three Pole Butterworth Filter
calculateButterworthFilter(price, period) =>
    a1 = 0.00
    b1 = 0.00
    c1 = 0.00
    coef1 = 0.00
    coef2 = 0.00
    coef3 = 0.00
    coef4 = 0.00
    butter = 0.00
    trigger = 0.00
    pi = 2 * math.asin(1)

    a1 := math.exp(-3.14159 / period)
    b1 := 2 * a1 * math.cos(1.738 * pi / period)
    c1 := a1 * a1
    coef2 := b1 + c1
    coef3 := -(c1 + b1 * c1)
    coef4 := c1 * c1
    coef1 := (1 - b1 + c1) * (1 - c1) / 8
    butter := coef1 * (price + 3 * nz(price[1]) + 3 * nz(price[2]) + nz(price[3])) + coef2 * nz(butter[1]) + coef3 * nz(butter[2]) + coef4 * nz(butter[3])
    butter := bar_index < 4 ? price : butter
    trigger := nz(butter[1])

    [butter, trigger]

// Calculate filter values
[butter, trigger] = calculateButterworthFilter(priceInput, periodInput)

// 绘制滤波器线
plotButter = plot(butter, 'Butter', color=color.new(color.yellow, 0), linewidth=3)
plotTrigger = plot(trigger, 'Butter Lag', color=color.new(color.fuchsia, 0), linewidth=3)
fill(plotButter, plotTrigger, color=butter > trigger ? color.yellow : color.fuchsia, transp=40)

// 定义交易信号
longCondition = ta.crossover(butter, trigger)
exitLongCondition = ta.crossunder(butter, trigger)
shortCondition = ta.crossunder(butter, trigger)
exitShortCondition = ta.crossover(butter, trigger)

// 执行交易
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (exitLongCondition)
    strategy.close("Buy")

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

if (exitShortCondition)
    strategy.close("Short")

// 绘制交易信号
plotshape(longCondition, "Buy Signal", shape.triangleup, location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(exitLongCondition, "Exit Long Signal", shape.triangledown, location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
plotshape(shortCondition, "Short Signal", shape.triangledown, location.abovebar, color=color.orange, size=size.small)
plotshape(exitShortCondition, "Exit Short Signal", shape.triangleup, location.belowbar, color=color.blue, size=size.small)
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)