Настройка индикаторов на измеренные рыночные циклы

Периоды расчёта как измеренные периоды

Периоды расчёта индикаторов можно выбирать из измеренных периодов циклов в данных, а не из фиксированного общепринятого значения по умолчанию, например типичной длины RSI. Доминирующий цикл — это период цикла с наибольшей пригодной спектральной амплитудой в заданном окне расчёта. Спектральный анализ — это оценка периодов циклических компонент и относительных амплитуд по упорядоченным рыночным наблюдениям.

Почему измерение циклов сложно

Рыночные циклы сложно измерять, потому что они появляются и исчезают, их периоды меняются, данные зашумлены, а амплитуда колебаний масштабируется с периодом. Спектральная дилатация — это тенденция амплитуды колебаний расти вместе с периодом цикла, что может смещать наивные оценки периода в сторону более длинных циклов.

Как оценивать метод измерения

Методы фазы от бара к бару выводят период из мгновенного фазового сдвига, но они не срабатывают, когда данные зашумлены. Более длинное усреднение улучшает отношение сигнал/шум, однако ряд оценщиков цифровой обработки сигналов всё равно не срабатывает. Некоторые не сходятся при изменении периодов, а оценки Фурье или вейвлетов на коротком окне имеют плохое разрешение. Ни один из перечисленных методов не корректирует спектральную дилатацию.

Периодограмма автокорреляции

Тест автокорреляции — это лаговое самосравнение отфильтрованных данных, преобразование Фурье которого даёт периодограмму циклического содержания. Периодограмма автокорреляции сначала автокоррелирует ряд. Эти корреляции нормализуются и ограничиваются, что устраняет спектральную дилатацию, сохраняя периодичность. Преобразование Фурье автокорреляции затем оценивает относительные амплитуды циклов без этого смещения.

Спектральный анализ максимальной энтропии

MESA, или спектральный анализ максимальной энтропии, настраивает фильтр на коротком сегменте так, чтобы остаточный шум был максимизирован, затем просматривает этот фильтр офлайн. Метод позволяет получать высокоразрешающие оценки циклов из коротких локально устойчивых выборок и извлекать циклический отклик независимо от длины данных.

Рабочий процесс измерения с roofing-фильтром

Roofing-фильтр — это пара high-pass плюс SuperSmoother, которая ограничивает полосу данных перед измерением цикла. Прилагаемая реализация пропускает ряд через roofing-фильтр, вычисляет корреляции Пирсона по диапазону лагов, формирует периодограмму по соответствующей полосе периодов, опционально подчёркивает более сильные пики в нормализованной мощности и принимает центр тяжести спектра как доминирующий цикл, когда пиковая мощность достигает минимального порога.

Что показало историческое сравнение

В историческом сравнении на согласованных блоках выборки периодограмма автокорреляции показала доминирующие периоды, которые менялись более одного раза, отрезок без полезного цикла, потому что спектр был размыт, более короткое показание после резкого падения и позднее возврат к пригодному показанию. MESA в тех же условиях дала более тонкие спектральные линии высокого разрешения и компоненту, присутствующую большую часть времени, причём более длинные циклы также были видны на некоторых отрезках.