デジタルフィルタを用いた売買アルゴリズム開発の原則。
- 遅行性トレンドラインSATLで指定されたトレンドの方向にのみ取引を行う。
- FTLMとSTLMで表される "速い "と "遅い "トレンドの動的特性を考慮する。
- 周波数範囲スペクトル分析によって選択された市場サイクル(RBCI指数)の合計が、どの領域の値(中立、買われすぎ、売られすぎ、局所最大、局所最小)であるかについての情報を使用すること。
- トレンド・インジケータが弱気または強気の傾向を示している場合、オシレーター・シグナルを二次的なシグナルとすること。
- トレンド・インジケータが非常に顕著な傾向の不在を示唆する場合、オシレーター信号を主な信号とすること。
- RBCI、PCCIインデックスと「速い」市場の振動のボラティリティ値に基づく保護ストップ注文の 柔軟なシステムを使用すること。
上記の商品の解釈の主なルールは以下の通りです。
- SATLが上昇することは、市場の強気トレンドの 証拠である。弱気トレンドの反転開始点は、SATLのローカル・ミニマムのポイントとみなされます。STLMの符号がマイナスからプラスに変化した点が、弱気トレンドの反転終了点です。
- SATLの下降は、弱気トレンドの証拠です。強気トレンドの反転開始点は、ローカルSATLが最大となった地点と考えられます。STLMの符号がプラスからマイナスに変化した点が、トレンドの反転を終えた点です。
- SATLが水平に近いほど、中立的であることを示しています。
- STLMの解釈には特に注意が必要です。STLMの値がプラスであれば強気、マイナスであれば弱気の証拠です。STLMは先行指標です。STLMの最小値は、常にSATLの最小値より上位にあります。STLMの最大値は、SATLの最大値より常に上位にあります。STLMの極値達成は、SATLの極値達成の必要条件ではあるが、不十分な条件である。SATLが上昇しているときにSTLMが上昇することは、強気トレンドが加速している証拠である。SATLが上昇しているときに、STLMが水平で正の値であれば、強気トレンドが形成されている証拠である。STLMの絶対値が大きいほど、強気トレンドの可能性が高い。SATLが下がっている時にSTLMが下がれば、弱気トレンドが加速している証拠です。
SATLが上昇し、STLMが横ばい、陰転した場合、弱気のトレンドが 形成される。STLMの絶対値が大きいほど、弱気トレンドの可能性が高い。
- FATLの「速い」トレンドラインがSATLの「遅い」トレンドラインで伸びているのは、市場に強い強気トレンド がある証拠です。
- FATLの速いラインとSATLの遅いラインの下降は、市場に強い弱気トレンドがある証拠です。
- FATLがSATLの下降線上にある場合、弱気トレンドが強気トレンドに転換するか、または弱気トレンドが強気トレンドに転換することを意味します。
- FATL線がSATL線の延長線上にある場合、弱気のトレンドが修正されるか、強気のトレンドが修正される可能性があります。
- FATL線とSATL線の一方向への移動の開始または再開は、トレンドの反転または修正を終えてSATL方向への移動を再開するシグナルとなります。
バンドパス(インジケータKGBP、RBCI)およびバンドストップフィルタ(インジケータKGBS)の計算を行います。
そのようなフィルターには、3つの追加入力値が必要です(写真参照)。
追加のパラメーターが 使用される。
- パスバンド カットオフ周波数、P2。
- ストップバンド周波数、D2
- ストップバンド領域での減衰量、A2。
その他のパラメータは、前述のフィルタと同じです。
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フィルタとは?
信号処理において、フィルタの機能は、ランダムなノイズのような信号の不要な部分を取り除いたり、ある周波数範囲にある成分のような信号の有用な部分を抽出することである。
分かった。なぜデジタルなのですか?
デジタル・フィルタは、デジタル・プロセッサを使用して、サンプリングされた信号の値に対して数値計算を実行します。プロセッサーはPCのような汎用コンピュータであったり、専用のDSP(Digital Signal Processor)チップであったりします。
複雑すぎる。フィルタを知っていればいいのですか?
はい、もちろんです。
- 単純移動平均(SMA)は、一連のデータの最後のシーケンスの平均値です。これは有限インパルス応答FIRフィルタを使ったDFの例で、非回帰性フィルタとも呼ばれます。
- 三角移動平均と加重移動平均はSMAと同じように計算されますが、系列内の要素の重みが異なります。三角移動平均(TMA)は、真ん中の重みが最大です。加重移動平均(WMA)は、中央のウェイトが最小です。
- 指数MAは次のように計算されます。Y = Y + (X - Y) * Alpha ここで、X は入力データです。Yは出力データです。アルファは指標となる直線の滑らかさを定義する係数です。これは、IIRフィルタとしてのDFの例です。
- Momentum、ROC、MACD、TRIXなど - デジタルフィルタも同様です。
では、何の話をしているのか!私たちはこれらのフィルタを知っている!
テクニカル分析(TA)で使われる指標のほとんどは、通常の線形デジタル・フィルタ(DF)です。そのほとんどが、移動平均のパーツ(ローパスフィルタ)を内蔵しています。つまり、DFはどのTAにも含まれているのです。DFはよく研究されている。DFを計算で求める方法、重み係数で求める方法、インパルス応答で求める方法などがある。