Skip to main content
Дорожка Spectral analysis
7 / 21
Библиотека

1995выпуск C101-10

Спектральные пределы випсау для средней, пересекающей цену

Когда торгуемый цикл уже задал длину простого скользящего среднего, оставшееся модельное препятствие — может ли более короткий остаточный цикл сместить моменты пересечения ценовой траектории. Архив оценивает сетап как бесполезный, если любое пересечение выходит за окно плюс-минус 10 процентов длины волны торгуемого цикла, затем проверяет фильтр шумовой полосы, который может остановить переворот, а не убрать остаток.

  • Когда торгуемый цикл уже задал длину простого скользящего среднего, оставшееся модельное препятствие — может ли более короткий остаточный цикл сместить моменты пересечения ценовой траектории.
  • Сетап оценивается как бесполезный, когда ненулевая величина випсау выводит любое пересечение за окно плюс-минус 10 процентов длины волны торгуемого цикла; комиссии и проскальзывание в этот тест не входят.
  • При фазе и линейном тренде, равных нулю, максимальные допустимые отношения B-over-A не зависели от длины волны торгуемого цикла; опорное B-over-A составляет 0.63 при отношении сигнал/шум 2, когда длина средней равна половине торгуемого цикла.
  • Принуждение средней выйти за оба края шумовой полосы останавливает среднюю длиной в половину цикла около отношения сигнал/шум 0.43; средние длиной в четверть цикла и в десятую часть цикла останавливаются при более высоком отношении сигнал/шум.
Записи этого разбора3 записи

Окно ретроспекции уже лицензировано

Когда торгуемый цикл уже задал длину простого скользящего среднего, оставшееся модельное препятствие — может ли более короткий остаточный цикл сместить моменты пересечения ценовой траектории. Доминирующий цикл — это выбранный спектральный пик, и он лицензирует длину усреднения правила пересечения.

Спектральный анализ — это преобразование упорядоченных цен, которое отделяет пики выше порога шума от более коротких остатков, рассматриваемых как загрязнители. Спектральные пики ниже шумового порога классифицируются как випсау-циклы, а моделируемый загрязнитель — пик сразу ниже выбранного торгуемого цикла.

Моделируемая средняя строится применением прямоугольного окна к синусоидальной ценовой траектории. Пересечение скользящего среднего переворачивает позицию в лонг, когда средняя лежит ниже траектории, и в шорт, когда средняя лежит выше неё. Этот переворот идёт против ценовой траектории, а не против другого построенного ряда.

Окно тайминга, а не тест издержек

Випсау-цикл — это следующий более низкий пик, моделируемый как величина B. B-over-A — отношение величины випсау-цикла к величине торгуемого цикла, и оно используется как бюджет загрязнения.

Сетап оценивается как бесполезный, когда ненулевая величина випсау выводит любое пересечение за окно плюс-минус 10 процентов длины волны торгуемого цикла, центрированное на пересечениях при нулевом випсау. Эта полоса и есть випсау-окно. Комиссии и проскальзывание в этот тест не входят.

На 500-дневном торгуемом цикле с 250-дневной средней самый длинный интервал, который остаётся вне этих окон в 10 процентов, захватывает 43.5 процента величины цикла.

Бюджет остатка не путешествует вместе с трендом

При фазе и линейном тренде, равных нулю, максимальные допустимые отношения B-over-A не зависели от длины волны торгуемого цикла. Опорная точка — B-over-A 0.63 при отношении сигнал/шум 2, когда длина средней равна половине торгуемого цикла. Отношение сигнал/шум — сила торгуемого цикла относительно шумовой полосы вокруг ценовой траектории в численной модели.

Проиллюстрированный спектр удовлетворяет опорному B-over-A 0.63 при отношении величин 0.588 на показании шума 0.381 и не проходит его при 0.778 на показании шума 0.78. Большинство других рассмотренных рядов лежало выше табличных максимумов.

Повтор того же окна в 10 процентов при коэффициенте линейного тренда 0.005 снижает допустимое B-over-A относительно случая нулевого тренда. Коэффициент линейного тренда — наклон добавленного линейного дрейфа, делённый на величину торгуемого цикла, записывается как b/A.

Ложные пересечения и шлюз шумовой полосы

Нулевая величина випсау даёт четыре пересечения на цикл. При 500-дневном торгуемом цикле, 10-дневном остатке и 250-дневной средней ложные пересечения растут, когда B-over-A приближается к 0.63 при отношении сигнал/шум 2 или к 0.18 при отношении сигнал/шум 0.5.

Фильтр шумовой полосы требует, чтобы средняя вышла за оба края шумовой полосы, прежде чем переворот будет принят. Принуждение средней выйти за оба края шумовой полосы останавливает среднюю длиной в половину цикла около отношения сигнал/шум 0.43. Фильтр шириной в четыре уровня шума пропускал бы только сигналы около удвоенного уровня шума, тогда как средние длиной в четверть цикла и в десятую часть цикла останавливаются при более высоком отношении сигнал/шум.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
7 из 21 в дорожке «Spectral analysis»
19961-5 с.Дальше про «Spectral analysis»Построение рыночной фазы из компонент dominant-cycleФаза — это угловое положение внутри окружности в 360 градусов; она строится корреляцией упорядоченных цен на длине одного dominant-cycle с синусом и косинусом и последующим разрешением арктангенса orthogonal-components.
Все разборы дорожки · 21 разбор
  1. 1982Построение трендовых фильтров на скользящих средних, начиная со спектра
  2. 1990Вопросы толпы, которые переключают циклические режимы
  3. 1993Антитетические близнецы для компенсации смещения прогноза, связанного с началом отсчёта
  4. 1994Построение частотной характеристики по каскаду из трёх фильтров
  5. 1994Стендовая проверка сглаживателей по фазе и мощности цикла
  6. 1995Построение минимальных торгуемых циклов из спектрального шума
  7. 1995Спектральные пределы випсау для средней, пересекающей цену
  8. 1996Построение рыночной фазы из компонент dominant-cycle
  9. 2000Построение Hilbert-сквелч вентиля доминирующего цикла
  10. 2007Когда циклический режим не срабатывает: режимные гейты для спектральных сделок
  11. 2008Построение прогнозных базовых линий сингулярного спектра
  12. 2008Наслоение циклического гейта средней полосы на трендовый фильтр с короткой памятью
  13. 2011Инженерное спектральное обнаружение циклов и гармония скользящих средних
  14. 2011Оценка фиксированных осцилляторов относительно подвижного доминантного цикла
  15. 2011Чек-лист построения синусоиды доминирующего цикла
  16. 2012Сборка тепловой карты режима рынка из последовательных полосовых фильтров
  17. 2012Адаптивное выявление тренда по спектрам доминантного цикла
  18. 2015Построение ценовых траекторий из циклов и поддержки
  19. 2018Форма распределения осциллятора для фильтров возврата к среднему
  20. 2020Построение цикла по косинусной корреляции и трендового фильтра на фазоре
  21. 2020Построение движка рыночного состояния на основе корреляционного цикла
Все 63 разбора с записью «Spectral analysis»
Тоже про «Spectral analysis»5 разборов