图书名称：《股票和期货的控制论分析》【作者】约翰·F.埃勒斯（美）【丛书名】舵手证券图书【页数】269【出版社】太原：山西人民出版社,2019.06【ISBN号】978-7-203-10913-6【价格】68.00【分类】数字信号处理-应用-股票交易-研究；数字信号处理-应用-期货交易-研究【参考文献】约翰·F.埃勒斯（美）.股票和期货的控制论分析.太原：山西人民出版社,2019.06.图书封面：图书目录：《股票和期货的控制论分析》内容提要：《股票和期货的控制论分析：提升交易水平的前沿DSP技术》中，约翰·F.埃勒斯通过引进全新的数字信号处理技术（DSP），开发出一些新型技术、指标和交易系统，如：费希尔变换、CG振荡指标、正弦波指标等，以期获得更加精确的计算结果。书稿每章均以一句幽默的双关语开始，以表明该章的主要内容。书中涉及的每项技术、指标、交易系统，又均附有EayLaguage代码和eSigal格式脚本代码，不仅向读者介绍了新技术和新工具，更是提供了获利性更高的交易方法。《股票和期货的控制论分析》内容试读第1章费希尔变换“我没有看到市场复苏的任何机会。”汤姆不自信地说。我这二十多年来研究的重点，就是把我的工程和信号处理背景知识应用于交易的艺术。本书的目的是与你分享我的研究成果。在本书当中，我将展示股票和期货技术分析的新方法，以及最有效的代码编制方法。我将讨论建立市场模型的方法，以帮助对市场行为分类。除了新指标和自动交易系统之外，我将阐述如何把表现良好的传统指标转变为杰出的自适应指标。从这些分析演化出的交易系统将向大多数商业交易系统的一致表现和获利能力提出挑战，通常是超过它们甚多。虽然本书大部分内容都是在新领域的突破，但并不仅仅是为了创新而创新。相反地，本书是想挑战传统智慧，并且阐明了许多流行的系统开发方法的缺陷。在本章当中，我们举了一个绝好的例子来挑战传统智慧。我知道至少有十几个基于统计学的指标参考：“1σ点”，“3σ点”，等等。σ是偏离平均值的标准偏差。为了获得偏离平均值的标准偏差，我们必须知道概率密度函数(roailitydeityfuctio,简称PDF)。高斯分布（正态分布）的概率密度函数几乎应用于各个领域。高斯PDF是大家熟悉的钟形曲线，用于描述人类的智商(IQ)分布，以及其他大量的统计学描述。高斯PDF一1一股票和期货的控制论分析有很长的“尾部”，表明远离平均值的事件发生的概率相对较低。对于高斯PDF,68.26%的事件都落在平均值加（减）一个标准偏差的区间内，95.44%的事件都落在平均值加（减）两个标准偏差的区间内，99.73%的事件都落在平均值加（减）三个标准偏差的区间内。换句话说，所有事件中的大多数都落在高斯PDF的1σ“界限”内。如果某个事件落在1σ区间之外，那么人们对未来发生的事就有了个推断。此处真正的问题在于高斯PDF是否能够可靠地描述市场行为。你自己便可以很容易地回答这个问题，只要想一想价格在图表上的分布便可以了。你看到只有68%的价格聚集在平均价格附近吗？也就是说，你看到32%的价格偏离平均值一个标准偏差以上吗？进而，你看到价格在5%的时间里偏离平均值两个标准偏差以上吗？你看到价格多长时间出现一个长钉形态呢？如果你没有看到这些偏离，那么高斯PDF便不是一个合理的假设。费希尔变换是一个简单的数学计算过程，用于把任意数据集(datat)修正为PDF近似于高斯PDF的数据集。一旦我们使用费希尔变换对数据集进行了处理，我们就能够使用偏离平均值的偏差来分析变换后的数据集。商品通道指标(CCI)是由唐纳德·兰伯特(DoaldLamert)开发的，它便是一个依靠高斯PDF假设的例子。计算CCI的公式是：CCI=价格一移动平均值(1.1)0.015*偏差偏差是由价格与某个时间段上的移动平均值之差计算得出的。计算移动平均值的时间段可以由用户自己选择。我们可以把CCI看作当前偏差向标准偏差(tadarddeviatio)的规格化。但0.015这一系数从何而来呢？-2第1章费希尔变换0.015的倒数是66.7，近似于高斯PDF的一个标准偏差，对于大多数技术分析工作，这已经足够了。我们假设，如果价格超出一个标准偏差，那么它们将向平均值回归。所以，常见规则是当CC大于+100时卖出，而当CCI小于-100时买入。不用说，采用费希尔变换之后，CCI的性能可以得到实质性的提高。假设价格行为可以用方波表示。如果你试图利用价格穿越移动平均线作为一套交易系统，那么你将注定失败，因为当检测到穿越信号时，价格已经向相反方向转变了，只有两个价格值。所以，价格出现一个值或另一个值的概率分布都是50%，没有其他可能性。方波的概率分布如图1.1所示。显然，这个概率分布函数与高斯概率分布函数相去甚远。图1.1只有两个值的方波的概率分布概率密度的含义及其计算一点都不神秘。它就是简单地表示价格将在给定值出现的可能性。请这样考虑：在一组平行的水平金属线上穿上一些珠子，根据你的意愿构建任意一个波形。当波形构建完毕以后，转动固定金属线的框架，使金属线由水平变为铅垂状态。所有的珠子将向底部滑落，每条金属线上的珠子总数显示的就是每条线上的概率值。我使用的计算机代码稍微有点复杂，但无论怎样，思想都是相同的，得出的正弦波概率分布如图1.2所示。在这个例子中，我总共使用了1万枚“珠子”。这个PDF可能有些奇怪，但是如果你仔细想一想，你将发现3第1章费希尔变换费希尔变换的传递函数如图1.3所示。输入值被限制在-1lt1的区间内。当输人数据靠近平均值时，费希尔变换的增益接近于单位1。如图1.3所示，当x=0.5时，y值只是略大于0.5。反之，当输入数据靠近区间的任意一端时，输出数据就被大大地放大了。这种放大作用增加了偏离平均值的最大偏差，提供了高斯PDF的“尾巴”。图1.4显示出费希尔变换输出的PDF,接近于大家熟悉的钟形曲线，可以与输入正弦波的PDF做一下对比。两者在平均值处都具有相同的概率。变换结果的PDF接近于高斯PDF,与正弦波PDF完全不同。图1.3费希尔变换是非线性的，把输入(x轴)变换为输出(y轴)，输出具有近似的高斯PDF-5-股票和期货的控制论分析450400350300款250景200150100500g的00990e8值图1.4费希尔变换后的正弦波具有近似于高斯PDF的形状我测量了美国长期国库券(U.S.TreauryBod)期货从1988年到2003年15年上的概率分布。为了进行测量，我建立了一个规格化的通道，该通道具有10条棒线的长度。这一规格化的通道基本上与10棒(10日)随机指标相同。然后我把通道宽度分为100等份，测量价格在那条通道内的位置，并且计算价格在每一等份内出现的次数。这次概率分布测量的结果见图1.5。这一实际的概率分布更接近于正弦波PDF,而非高斯PDF。然后我把规格化通道的长度增加至30日，目的是看一下类似于正弦波的概率分布是否只是一种短期价格行为的假象。所得概率分布见图1.6。图1.5和1.6的概率分布非常相似。对于这种概率分析，你可以将其推广到任意市场。我预言你将得到基本相同的结果。那么这对交易有什么用处吗？如果价格被规格化到-1到+1的区间之内，并且经过费希尔变换，那么极端的价格运动将成为相对稀少的事件。一6一···试读结束···...

2022-09-04 控制论 书籍 控制论著作