一、策略概述

本策略是一种基于多种技术指标的复杂交易策略，包括自定义指标计算、过滤平滑处理以及交易信号生成。

该策略通过不同的交易平台代码段实现，旨在通过分析历史价格数据来预测未来价格走势，并据此生成交易信号。  

 

二、主要技术指标与计算方法  

自定义指标计算  输入参数：价格，回溯期。

变量与数组：定义多个变量和数组用于存储中间计算结果和历史数据。

 

计算步骤：

遍历不同长度的窗口，计算每个窗口内的最高价、最低价及相关的波动率指标。

根据波动率指标计算Dimen和H值，进一步得到平滑后的HAvg值。

使用HAvg值生成热力图，通过RGB颜色表示不同的HAvg值范围。  

 

过滤与平滑处理  

通过滑动平均（如三期简单平均）对原始数据进行过滤和平滑处理，以减少噪声影响。 使用不同的时间窗囗，来计算并平滑特定指。  

 

交易信号生成  

Fisher变换：将标准化后的价格变化进行Fisher变换，得到fisher值。

 

交易逻辑：

当fisher值上穿上界时，生成做空信号。

当fisher值下穿下界时，生成做多信号。  

 

三、策略实现细节  

代码结构：策略通过多个代码段实现，每个代码段负责计算特定的技术指标或执行特定的数据处理任务。

文件输出：部分代码段将计算结果输出到CSV文件中，便于后续分析和验证。

热力图显示：通过RGB颜色将HAvg值转换为热力图形式，直观展示市场波动性状态。  

 

四、注意事项  

策略中的参数对策略性能有显著影响，需根据实际市场情况进行调整优化。

交易信号的生成依赖于历史数据计算得到的技术指标，因此在实际交易中可能存在滞后性。 在使用策略进行交易前，应进行充分的回测和模拟交易，以评估策略的有效性和稳定性。  

 

本策略包含了一系列复杂的计算逻辑和步骤，主要用于生成交易信号。

该策略的关键步骤和逻辑解析：  

1. 计算统计指标:    

- 首先，策略对历史价格数据进行处理，通过计算不同周期内的价格极值（最高价和最低价），并利用这些极值来估计市场的波动性。    

- 然后，基于这些波动性的测量值计算出一个维度系数，进而得到一个标准化的价格变化值。    

- 这些值经过平滑处理（例如，通过移动平均）后存入数组HAvg，以获得更稳定的信号，并确保其在0到1之间。   

 - 计算过程还涉及将HAvg转换为颜色编码，可能用于可视化市场状态，如通过热力图展示。  

2. RSI相关计算:    

- 计算累积上涨量和累积下跌量，基于这些量计算相对强弱指数。    

- RSI值进一步平滑处理，并分配到不同的区间，可能是为了概率分布或频谱分析，以辅助决策。  

3. 价格标准化和Fisher变换:    

- 计算标准化的价格变化值，该值反映了当前价格与最近价格区间的关系。    

- 对Value应用Fisher变换，将价格变化映射到(-1, 1)区间，这样的变换有助于增强信号的敏感度和区分度。    

- 根据Fisher变换后的值(fisher)，当其穿过预设的上界或下界时，触发相应的交易信号，即在下一个开盘价时卖出或买入。  

4. 输出和记录:    

- 计算结果被绘制成图表，并且在策略运行结束时，会将某些统计数据写入CSV文件，便于后续分析。  

 

综上所述，本策略是一个融合了价格波动性分析、RSI指标和平滑处理、以及Fisher变换的复杂交易逻辑。它旨在通过多重数据分析来捕捉市场趋势或反转点，并据此生成交易信号。

 

策略的实施涉及细致的历史数据分析、动态价格区间的划分以及对信号触发条件的精确设定，体现了技术分析和量化交易的结合。

策略思维导图: