ianzeng123
Почему традиционные технические показатели не работают на сложных рынках?
В области количественного трейдинга мы часто сталкиваемся с ключевой проблемой: один технический показатель может создавать ложные сигналы в рыночном шуме, что приводит к частым остановкам и отводу средств. Как же создать торговую систему, которая может одновременно улавливать тенденции и эффективно фильтровать шум?
Анализ сегодняшней стратегии многократной фильтрации Гаосского канала, с помощью хитрого сочетания четырех различных измерений технических показателей, дает нам решение, которое стоит более глубокого изучения.
Основные технологии: как работают четыре фильтра?
1. Gaussian Channel - ключевое место для определения тенденций
В основе стратегии лежит 4-ступенчатый коксовый фильтр, использующий 144-циклическое выборочное окно. В отличие от традиционных движущихся средних, коксовый фильтр устраняет большую часть рыночного шума с помощью математического моделирования, сохраняя при этом чувствительность к изменениям цен.
Настройки ключевых параметров:
- Количество полярных точек Гаусса: 4 ((балансирует отсталость и гладкость)
- Цикл выборки: 144 (схватывает среднесрочные тенденции)
- Умножение фильтра: 1.414 ((умножение стандартного отклонения, контролирующее ширину канала)
2. Линия Киджун-Сен ((130 циклов) - подтверждение средне- и долгосрочной тенденции
Здесь в качестве фильтра тренда используется 130-циклическая линия Киджун-Сен, а не традиционная 26-циклическая линия.
Более длинные циклы позволяют:
- Снижение ложных сигналов прорыва
- Обеспечение согласованности с основными тенденциями
- Повышение качества сигналов и снижение частоты транзакций
3. Индекс VAPI - анализ цен на объемы сделок
VAPI (Volume Adjusted Price Indicator) используется для определения истинных намерений участников рынка путем анализа взаимосвязи между объемом сделок и изменениями цен. Когда VAPI > 0, поддерживается лишний объем, а когда < 0, поддерживается лишний объем.
4. Динамическая остановка ATR - механизм управления рисками
При использовании в 4,5 раза больше 11-циклического ATR в качестве стоп-дистанции эта настройка учитывает волатильность рынка и избегает слишком плотной стоп-дистанции, вызванной рыночным шумом.
Инновации в управлении капиталом: мудрость стратегии 75⁄25
Самый важный урок, который можно извлечь из этой стратегии, заключается в ее уникальном методе управления деньгами:
Логика размещения:
- 75% позиции: фиксированная доходность в 3,5 раза выше риска, чем остановка
- 25% позиции: динамический отслеживающий стоп-убыток
Почему именно так?
- Обеспечение базовых доходовНаконец, мы получили новость о том, что в течение последнего года мы наблюдали, как в Китае и Китае увеличивается количество банковских счетов, а в других странах - рост.
- Поймать лишний доходСледующая остановка на 25% позволяет получить более высокую прибыль при продолжении тренда
- Распределение рискаРазнообразие механизмов выхода снижает риск провала единой стратегии
Система управления рисками: многоуровневые механизмы защиты
1. Контроль за риском входа
- Риск каждой сделки ограничивается 3% от суммы счета.
- Расчет динамических позиций на основе ATR
2. Управление рисками
- Основная остановка: 4,5 ATR
- Следить за остановкой: динамическая коррекция, блокировка волатильности
- Дополнительная предосторожность: 10% фиксированной прибыли
3. Система фильтрации сигнала В то же время четырехкратные технические показатели позволяют значительно снизить вероятность ложного сигнала.
Анализ преимуществ и недостатков стратегии
Основные преимущества:
- Сигнал высокого качестваНапример, в одном из своих выступлений в Twitter он отметил, что многочисленные фильтры значительно повышают надежность торговых сигналов.
- Риски под контролем: Усовершенствованная система хранения и управления позициями
- Высокая степень адаптацииATR динамично адаптируется к различным рыночным колебаниям
- Оптимизация доходовПолитика разделения позиций позволила сбалансировать стабильную прибыль с избыточной.
Потенциальные ограничения:
- Трендозависимость“Мы не можем позволить, чтобы это произошло, и мы не можем позволить, чтобы это произошло”.
- Параметры чувствительныНекоторые параметры должны быть оптимизированы для разных сортов:
- ОтсталостьПоздное вхождение может быть вызвано многочисленными фильтрами.
Рекомендации по применению
1. Выбор сортов Предпочтительно выбирайте более тенденциозные варианты, такие как основные валютные пары, фондовые индексы и т. д.
2. Оптимизация параметров Рекомендуется оптимизировать обратную связь с историческими данными по конкретным торговым видам, уделяя особое внимание:
- Пробный цикл в канале Гаос
- Продолжительность цикла Киджун-Сен
- Коэффициент остановки ATR
3. Адаптация к рыночным условиям В явно колеблющихся рынках можно рассмотреть возможность приостановки стратегии или корректировки параметров.
Резюме: Системный подход к количественным сделкам
Ценность этой стратегии заключается не только в ее технической реализации, но и в ее системном мышлении:
- Многомерная проверкаПроверка торговых сигналов с различных точек зрения: тренд, объем торгов, волатильность.
- Приоритет риска“Основой стратегии является хорошая система управления рисками”
- Оптимизация доходов“Стратегия разделения позиций позволяет сбалансировать различные цели прибыли”
Для квантовых трейдеров эта стратегия представляет собой хорошую рамку отсчета. Ключ не в том, чтобы переносить параметры, а в том, чтобы понять их дизайн и соответствующим образом адаптировать их в соответствии со своими торговыми типами и предпочтениями в отношении риска.
Помните, что лучшая стратегия - это не самая сложная, а та, которая лучше всего подходит для вашего стиля торговли и рыночной среды.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-04-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":500000}]
*/
// @version=6
strategy("Gaussian Channel Strategy – GC + Kijun (120) + VAPI Gate + ATR(4.5x) + 75/25 TP-TRAIL + Extra %TP",
overlay=true)
// =============================
// ======= INPUTS ==============
// =============================
N_poles = input.int(4, "Gaussian Poles", minval=1, maxval=9)
per = input.int(144, "Sampling Period", minval=2)
mult = input.float(1.414, "Filtered TR Multiplier", step=0.001)
src = input.source(hlc3, "Source")
modeLag = input.bool(false, "Reduced Lag Mode")
modeFast = input.bool(false, "Fast Response Mode")
kijunLen = input.int(130, "Kijun-Sen Period")
vapiLen = input.int(10, "VAPI Length")
vapiThresh= input.float(0.0, "VAPI Threshold (0 = zero line)")
atrLen = input.int(11, "ATR Length (RMA)")
slATRmul = input.float(4.5, "SL = ATR ×", step=0.1)
rr_fixed = input.float(3.5, "Fixed TP RR (Leg A)", step=0.1)
allocA = input.float(75, "Allocation %: Fixed TP Leg", minval=1, maxval=99)
riskPct = input.float(3.0, "Risk % of Equity per Trade", step=0.1, minval=0.1, maxval=10)
tpEnable = input.bool(true, "Enable Extra % Take Profit")
tpPctLong = input.float(10.0, "Extra Long TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
tpPctShort = input.float(10.0, "Extra Short TP % of Entry", step=0.1, minval=0)
// =============================
// ===== CORE COMPONENTS =======
// =============================
atr = ta.rma(ta.tr(true), atrLen)
donchian_avg(len) => (ta.highest(high, len) + ta.lowest(low, len)) / 2.0
kijun = donchian_avg(kijunLen)
// --- VAPI_LB (LazyBear) ---
rs(x, len) => ta.cum(x) - nz(ta.cum(x)[len])
v_x = (2*close - high - low) / math.max(high - low, syminfo.mintick)
v_tva = rs(volume * v_x, vapiLen)
v_tv = rs(volume, vapiLen)
v_va = 100 * (v_tva / v_tv)
// =============================
// ===== Gaussian Channel ======
// =============================
f_filt9x(_a, _s, _i) =>
int _m2 = 0, int _m3 = 0, int _m4 = 0, int _m5 = 0, int _m6 = 0,
int _m7 = 0, int _m8 = 0, int _m9 = 0, float _f = 0.0, _x = (1 - _a)
_m2 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 6 : _i == 3 ? 3 : _i == 2 ? 1 : 0
_m3 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 20 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 4 : _i == 3 ? 1 : 0
_m4 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 70 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 5 : _i == 4 ? 1 : 0
_m5 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 6 : _i == 5 ? 1 : 0
_m6 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 7 : _i == 6 ? 1 : 0
_m7 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 8 : _i == 7 ? 1 : 0
_m8 := _i == 9 ? 9 : _i == 8 ? 1 : 0
_m9 := _i == 9 ? 1 : 0
_f := math.pow(_a, _i) * nz(_s) +
_i * _x * nz(_f[1]) - (_i >= 2 ?
_m2 * math.pow(_x, 2) * nz(_f[2]) : 0) + (_i >= 3 ?
_m3 * math.pow(_x, 3) * nz(_f[3]) : 0) - (_i >= 4 ?
_m4 * math.pow(_x, 4) * nz(_f[4]) : 0) + (_i >= 5 ?
_m5 * math.pow(_x, 5) * nz(_f[5]) : 0) - (_i >= 6 ?
_m6 * math.pow(_x, 6) * nz(_f[6]) : 0) + (_i >= 7 ?
_m7 * math.pow(_x, 7) * nz(_f[7]) : 0) - (_i >= 8 ?
_m8 * math.pow(_x, 8) * nz(_f[8]) : 0) + (_i == 9 ?
_m9 * math.pow(_x, 9) * nz(_f[9]) : 0)
f_pole(_a, _s, _i) =>
_f1 = f_filt9x(_a, _s, 1), _f2 = (_i >= 2 ? f_filt9x(_a, _s, 2) : 0), _f3 = (_i >= 3 ? f_filt9x(_a, _s, 3) : 0)
_f4 = (_i >= 4 ? f_filt9x(_a, _s, 4) : 0), _f5 = (_i >= 5 ? f_filt9x(_a, _s, 5) : 0), _f6 = (_i >= 6 ? f_filt9x(_a, _s, 6) : 0)
_f7 = (_i >= 7 ? f_filt9x(_a, _s, 7) : 0), _f8 = (_i >= 8 ? f_filt9x(_a, _s, 8) : 0), _f9 = (_i == 9 ? f_filt9x(_a, _s, 9) : 0)
_fn = _i == 1 ? _f1 : _i == 2 ? _f2 : _i == 3 ? _f3 : _i == 4 ? _f4 : _i == 5 ? _f5 : _i == 6 ? _f6 : _i == 7 ? _f7 : _i == 8 ? _f8 : _i == 9 ? _f9 : na
[_fn, _f1]
beta = (1 - math.cos(4*math.asin(1)/per)) / (math.pow(1.414, 2/N_poles) - 1)
alpha = - beta + math.sqrt(math.pow(beta, 2) + 2*beta)
lag = (per - 1) / (2.0 * N_poles)
srcdata = modeLag ? src + (src - nz(src[lag])) : src
tr_raw = ta.tr(true)
trdata = modeLag ? tr_raw + (tr_raw - nz(tr_raw[lag])) : tr_raw
[filt_n, filt_1] = f_pole(alpha, srcdata, N_poles)
[filt_n_tr, filt_1_tr] = f_pole(alpha, trdata, N_poles)
filt = modeFast ? (filt_n + filt_1)/2.0 : filt_n
filttr = modeFast ? (filt_n_tr + filt_1_tr)/2.0 : filt_n_tr
hband = filt + filttr * mult
lband = filt - filttr * mult
// =============================
// ===== Signals & Filters =====
// =============================
doLong = close > filt and close > kijun and v_va > vapiThresh
doShort = close < filt and close < kijun and v_va < -vapiThresh
// =============================
// ===== Position Sizing =======
// =============================
riskValue = strategy.equity * (riskPct/100.0)
slDist = atr * slATRmul
qtyTotal = slDist > 0 ? riskValue / slDist : 0.0
qtyA = qtyTotal * (allocA/100.0)
qtyB = qtyTotal * ((100 - allocA)/100.0)
// =============================
// ===== Order Execution =======
// =============================
var float trailStopL = na
var float trailStopS = na
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
entryPx = strategy.position_avg_price
// Entries
if doLong and not inLong and strategy.position_size <= 0
strategy.order("L-A", strategy.long, qty=qtyA)
strategy.order("L-B", strategy.long, qty=qtyB)
trailStopL := na
if doShort and not inShort and strategy.position_size >= 0
strategy.order("S-A", strategy.short, qty=qtyA)
strategy.order("S-B", strategy.short, qty=qtyB)
trailStopS := na
// LONG management
if inLong
slL = entryPx - slDist
tpA = entryPx + rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-LA", from_entry="L-A", limit=tpA, stop=slL)
// Leg B: 追踪止损
trailStopL := na(trailStopL[1]) or strategy.position_size[1] <= 0 ? slL : math.max(trailStopL[1], close - slDist)
strategy.exit("Trail-LB", from_entry="L-B", stop=trailStopL)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and high >= entryPx * (1 + tpPctLong/100.0)
strategy.close("L-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("L-B", comment="ExtraTP")
// SHORT management
if inShort
slS = entryPx + slDist
tpA = entryPx - rr_fixed * slDist
// Leg A: 固定RR止盈 + 止损
strategy.exit("TP/SL-SA", from_entry="S-A", limit=tpA, stop=slS)
// Leg B: 追踪止损
trailStopS := na(trailStopS[1]) or strategy.position_size[1] >= 0 ? slS : math.min(trailStopS[1], close + slDist)
strategy.exit("Trail-SB", from_entry="S-B", stop=trailStopS)
// 额外百分比止盈
if tpEnable and low <= entryPx * (1 - tpPctShort/100.0)
strategy.close("S-A", comment="ExtraTP")
strategy.close("S-B", comment="ExtraTP")
// =============================
// ===== 图表绘制 ==============
// =============================
fcolor = filt > nz(filt[1]) ? color.new(color.lime, 0) : filt < nz(filt[1]) ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.gray, 0)
plotFilter = plot(filt, title="GC Filter", color=fcolor, linewidth=2)
plotH = plot(hband, title="GC High Band", color=fcolor)
plotL = plot(lband, title="GC Low Band", color=fcolor)
fill(plotH, plotL, color=color.new(fcolor, 80))
plot(kijun, "Kijun-Sen", color=color.new(color.maroon, 0))
// 信号标记
plotshape(doLong, title="Long Setup", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.lime, 0), size=size.tiny, text="ENTRY L")
plotshape(doShort, title="Short Setup", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.fuchsia, 0), size=size.tiny, text="ENTRY S")