先日,私が毎日土犬の戦略を練っていると 周囲から言われましたが,そうですね,土犬の戦略は終わりです. 今日は土犬が最近使っている選択の戦略を皆さんと共有します.
1 前提
● 本題に少し入ってみましょう. クラシックなタイミング戦略は,実際にはいくつかのカテゴリーに分類されます. 短期イベント駆動 (文本分析を含む各大取引所の発表とツイートを監視する),統計学的帰結と予測 (統計的配当,配合取引,各種のMLとDLモデル,マルコフを分層するなど),GSISIタイプの投資家の感情選択,そして伝統的なクラシックな技術指標の選択.
N日移动平均线=N日收盘价之和/N
平均線 (MA) と呼ばれるもので, 平均線を突破して買ったり, 突破して売ったり, 数え切れないほど*菜は取引所に手数料を寄付した.
●均線は価格の動きをよく説明し,このトレンドを緊密に追跡し,変更が容易ではない. 期貨CTAの開発において,均線は非常に重要な参照指標であると言えます. しかし,平均線の使用に関して一般投資家は以下のいくつかの問題があります. 第一に,均線は遅延性があり,信号が出るときには傾向がほぼ終了し,反転します. 二つ目は,円の普通通貨投資家は,1分級の指標に操作する傾向があります.
● この論文は,均等線型指標をフィルターして,その遅延性を減らすアルゴリズムを,参考にして使用できるように構築することを目的としています.
- Z変換,伝送関数
●この記事の前に,私は各大サイトで,最も一般的な<unk>里葉<unk> (松鼠寛客のCTAのいくつかの期に登場する) と,joinquantで著者が研究したカルマン<unk>の方法など,指標に関するいくつかのアルゴリズムについて学びました.joinquantで提供されているカルマン<unk>のモジュールがサーバーにインストールされないことを発見したとき,それは非常に便利でした.しかし,それはオープンソースのコードの数千行であり,それはコインの円に移植する試みを断った.Zの交換の<unk>は,より単純な代替案です.私は理工学出身ではありませんので,論理の漏れや誤りがないので,土壌の犬の戦略の指針を見てください.
●Z変換はラプラスのもので,数学的な信号処理の分野でよく用いられる. 離散時間序列f ((k) と複頻域で定義されるzについて,公式は次のように定義される.
●EMA平均線はMAと比較して遅延が低い ((実質はEWMAアルゴリズムでMA列を処理した後に得られた結果である),したがって,ここでMAではなくEMA列を使用し,そのため<unk>波の効果を高めます. 輸入量を通貨の価格 ((收収価格),p ((pz) として定義し,輸出量を価格に対応するEMA指標として,p ((z)) として定義します. したがって,この実質における伝送関数は通貨のEMAとその対応する收収価格の強度比であり,反射的な性質を持つシステムであり,伝送関数はH ((z) として記されます.
● この式をEWMAのアルゴリズムに代入すると,EMAの初期転送関数が得られます:
● その中,a は変数で,下記のように。
- 伝送関数の解析
● 伝送関数では,入力信号は関数値と関連付けられていない. この関数に対する解析により,z−1=−1で,H(z) が最大値を取ると,つまりこの時点で最大周波数に達し,伝送関数はH(z) =a/(2-aであり,近期の高周波データのノイズが最大衰退される.zが−1=1で,H(z) が常数で,このときのシステム周波数は0で,入力と出力結果はまったく同じである.このときの時間序列が常数であるならば,EMA値はここで収束する.入力されたコインの価格がH(z) に入ると,EMA信号が生成され,このときのH(z) は単純な一段階の波器と見なすことができる.
● H(z) が低通量フィルターであり,H(z) = 1 のとき,出力信号は,入力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.つまり,出力信号の全分量を含んでいる.
●P (T) をコインの根k線としての価格として記し,当日の価格と前日の価格を取り,この関数関係式を平滑化して,その結果,出力EMAをさらに修正する.これは,原発伝送関数H (z) = a/ (−2) のとき,高周波信号が有効なフィルタリングされていないため,前回の値を取り,効果が良くない場合,複数の加重値を取ることができる.したがって,当日の出力EMAの修正は,次のように表される.
●これは低通量フィルターで,高通量フィルターの表現は1で減算するだけです:
● フィルターの表現は完成しました!Z変換により,低遅延のトレンドラインを構成できます.そして,それは1つのパラメータaしかありません.aが大きいほど,遅延性が低く,滑らかさが良いでしょう.異なる品種には,それぞれ異なる最適パラメータがあります.
4 結論と注意点
●上記のステップで構築されたフィルタは1段階のみであり,移行ベアが長すぎるため,フィルタ効果はあまり理想的ではなく,階数を上げると,H'(z) 函数式の複雑さは指数的に上昇し,過高な階層は,フィルタ均等線の不規則なジャンプが発生するケースも容易である.過去の経験から,2または3階層はより適切な階層であり,読者は,線形組を用い,複数の同じまたは異なる階層のフィルタオブザーを連結して,その効果を自分で証明することもできる.筆者は,業務に忙しくて,実験的に証明することができない.
●このZ変換に基づく<unk>波アルゴリズムは,均等線型指標だけでなく,偽信号を有するすべての指標,例えばbollとatrは,<unk>波アルゴリズムによって,ある種のフィルタリング効果を達成し,開仓突破<unk>値の大きさを決定し,その結果,原始指標の遅延性重度の後遺症を軽減する.
● この記事の終わりに,このアルゴリズムのコードを紹介する時間はありませんが,興味のある読者が自分で試すことができるアイデアを提示しています.
●Promise Quant ミノは,マルティンの中心に奇妙な土犬戦略の開発に専念しています. 例えば,あなたが賃貸のニーズや大きな資金の管理を必要とする場合は,vx:15001733415に連絡してください.
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