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대역 패스 필터 역전 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-24 15:28:26
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전반적인 설명

밴드패스 필터 역전 전략 (Bandpass Filter Reversed Strategy) 은 밴드패스 필터를 기반으로 한 주식 거래 전략이다. 그것은 밴드패스 필터를 시뮬레이션하기 위해 코스 및 시노 함수를 구성하고 구매 및 판매 신호를 생성한다. 필터 출력이 특정 트리거 레벨을 초과하거나 아래로 떨어지면 전략은 역전 작업을 수행합니다. 즉 구매 또는 판매.

전략 원칙

이 전략의 핵심은 두 가지 매개 변수인 중앙 주파수와 대역폭으로 구성된 대역 통과 필터를 만드는 것입니다. 중앙 주파수는 필터가 통과하는 주기를 결정하고 대역폭은 통과되는 주기의 범위를 결정합니다. 이러한 매개 변수는 필터의 전송 특성을 결정합니다.

구체적으로, 전략은 다음 변수를 구성합니다:

  • 길이: 필터의 중심 주기
  • 델타: 대역폭 매개 변수
  • 베타: 중심 주파수와 관련된 계수
  • 감마: 대역폭과 관련된 계수
  • 알파: 베타와 감마와 관련된 중간 변수

이 변수들에 따라 전략은 1차 순위의 IIR (Infinite Impulse Response) 필터를 만듭니다.

BP = 0.5*(1 - 알파) *(xPrice - xPrice[2]) + 베타*(1 + 알파) *nz(BP[1]) - 알파*nz(BP[2])

BP가 트리거레벨 이상 또는 이하일 때, 전략은 반대 방향으로 행동합니다.

이점 분석

이 전략의 주요 장점은 다음과 같습니다.

  1. 대역 패스 필터를 사용하면 높은 주파수 및 낮은 주파수 소음을 제거하고 신호-소음 비율을 개선하기 위해 유용한 중기 주파수 신호만 추출 할 수 있습니다.
  2. 그것은 비교적 간단하고 직관적입니다. 다른 주기와 시장 환경에 적응하기 위해 몇 가지 매개 변수를 조정해야합니다.
  3. 역전략을 채택하면 단기적인 가격 전환을 적시에 파악하고 수익을 얻은 후에 빠르게 포지션을 닫을 수 있습니다. 보유 위험을 줄이기 위해.

위험 분석

이 전략에는 또한 몇 가지 위험이 있습니다.

  1. 대역 패스 필터의 매개 변수 설정은 다른 주기와 시장 환경에 따라 조정해야합니다. 잘못 설정되면 거래 기회를 놓칠 수 있거나 더 많은 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다.
  2. 반전 전략은 환상적 반전으로 유연합니다. 반전이 실패하고 가격이 원래 방향으로 계속되면 손실이 발생합니다.
  3. 거래 빈도는 높을 수 있습니다. 과도한 최적화를 방지하고 거래 비용을 제어해야합니다.

이러한 위험을 줄이기 위해 다음과 같은 최적화 방법을 고려할 수 있습니다.

  1. 적응 필터를 사용하여 시장 변화에 따라 매개 변수를 자동으로 조정합니다.
  2. 트렌드 필터를 조합하여 트렌드에 반대되는 포지션을 열지 않도록 합니다.
  3. 매개 변수 조합을 최적화하여 더 많은 시장 조건에 적응할 수 있도록 전략을 매개 변수화합니다.

최적화 방향

이 전략을 최적화 할 수 있는 주요 측면은 다음과 같습니다.

  1. 사이클 및 매개 변수 자체 적응: 시점의 다른 사이클 및 최근의 가격 움직임에 따라 길이 및 델타와 같은 매개 변수를 동적으로 조정하여 필터가 실시간 시장 환경 변화에 적응합니다.

  2. 트렌드 판단과 결합: 뱅드 패스 필터를 기반으로, 트렌드 방향을 결정하고 트렌드에 반대되는 포지션을 열지 않도록 MACD와 MA와 같은 기술적 지표가 추가됩니다.

  3. 멀티 타임프레임 조합: 여러 시간 프레임 (예를 들어 5 분, 15 분, 30 분, 등) 에 전략을 배치. 신호 정확성을 향상시키기 위해 다른 시간 프레임 사이에 신호 검증을 수행.

  4. 스톱 로스 메커니즘: 합리적인 스톱 로스 포지션을 설정합니다. 손실이 스톱 로스 비트에 도달하면 단일 손실의 크기를 효과적으로 제어하기 위해 포지션을 닫을 수 있습니다.

위의 최적화를 통해 전략의 안정성, 적응력 및 수익성이 크게 향상될 수 있습니다.

요약

대역폭 필터 역전 전략 (Bandpass Filter Reversed Strategy) 은 대역폭 필터를 구축하여 유용한 중기파 신호를 추출하고 필터 출력이 단기 가격 역전 기회를 포착하기 위해 수준을 유발할 때 역전 작업을 수행합니다. 전략은 비교적 간단합니다. 매개 변수 최적화를 통해 다양한 시장 환경에 적응 할 수 있습니다. 주요 최적화 방향에는 적응 필터, 트렌드 판단, 멀티 타임프레임 조합, 스톱 로스 메커니즘 등이 있습니다.

/*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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