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CCI 指标。 三个变换步骤

在前一篇文章里,我曾研究过传统的商品通道指数指标的可能变化。 它们涉及计算方法,但不影响该指标的实质。 在本文中,我将研究改良指标的计算逻辑,期望指标从略微不同的角度来观察。 我们来看看这些变化将如何影响指标结果。 当然,我将尝试评估所实现修改的有效性。

在前一篇文章里,我曾研究过传统的商品通道指数指标的可能变化。 它们涉及计算方法,但不影响该指标的实质。 在本文中,我将研究改良指标的计算逻辑,期望指标从略微不同的角度来观察。 我们来看看这些变化将如何影响指标结果。 当然,我将尝试评估所实现修改的有效性。

步骤一

CCI 基于简单直观的计算。 首先,计算当前价格与平均值之间的差值。 然后将该差值除以标准偏差。 换言之,我们取价格和样本中间值之间的差值,并与样本标准偏差相比,估算高出(或低出)的倍数。

CCI 指标。 三个变换步骤

一切都简单明了。 但也有一点缺陷,可能会导致错误的决定。 我们以两个序列为例:2, 1, 121, 11, 1。 如果我们将这些序列翻译成交易语言,那么第一个是横盘,第二个则是清晰而强劲的趋势。

CCI 指标。 三个变换步骤

这两个序列中的哪一个能给出更高的 CCI 值? 尝试根据您的直觉回答,并证明您的答案。 同时,我将进行必要的计算。

第一个序列

CCI 指标。 三个变换步骤

第二个序列

CCI 指标。 三个变换步骤

正如我们所看到的,两个序列产生的结果相同。 主要原因是我们使用了标准偏差。 对于第一个序列,当期值和平均值之间的差值很小。 但标准偏差也很小。 对于第二个序列,差值增加了,但标准偏差也增加了。 这就是为何两个不同的序列却导致相同的结果。

如果我们向任何交易者询问他们对技术指标的需求,那么他们很可能会说:特殊的情况应该导致特殊的指标值。 这对于 CCI 而言,是否有可能实现这样的愿望? 答案是肯定的。 但要达成这一点,我们需要摒弃除法,转而用乘法代替它。 然后指标公式将如下所示:

CCI 指标。 三个变换步骤

依据这样的变化,当差值和标准偏差都很大时,指标理应足够高亮示意价格走势趋势。 但这种方式有其自身的特点。 我们无法(甚至近似地)估算指标值的范围及其水平。 然而,这个缺点很容易克服。 让指标本身计算它需要什么值,以及多久需要。 收集此类数据后,我们就可以设置指标等级。 略微偏离零轴的指标读数会更频繁地出现。 较大的值不太会频繁地出现。 按出现的频率分隔指标值,我们就能够设置指标等级。 我们考虑到指标的正值和负值的统计数据也许彼此不同。 因此,我们要分别收集正等级和负等级的数据。

各种级别值能便利地设置为百分比。 例如,如果级别等于 70,那么这正是指标值在水平线和零轴之间的比例。 只有 30% 的值会超出级别。

为了计算级别,我们将进行如下操作。 我们创建两个数组来存储指标值(正值和负值彼此分开)。

int array_dn[],         // array for storing positive values      array_up[],         // array for storing negative values      size_dn=0,size_up=0;// array sizes  

我们先要为数组设置大小。

ArrayResize(array_up,size_up,rates_total);  ArrayResize(array_dn,size_dn,rates_total);  

当历史数据可用时,我们设置获得的结果。 请注意,我们在数组里把负值转换为正值。 这样做是为了方便后续处理。

if(cci>0)    {     ArrayResize(array_up,size_up+1);     array_up[size_up]=(int)MathRound(cci/_Point);     size_up++;    }  if(cci<0)    {     ArrayResize(array_dn,size_dn+1);     array_dn[size_dn]=(int)MathRound(-cci/_Point);     size_dn++;    }  

在零号柱线开盘之前,您首先需要在数组里进行排序。 然后查找数组元素的索引。这些单元格将包含级别值。 不要忘记对于负值返回一个减号。

ArraySort(array_up);  IndicatorSetDouble(INDICATOR_LEVELVALUE,0,array_up[size_up*level/100]*_Point);  ArraySort(array_dn);  IndicatorSetDouble(INDICATOR_LEVELVALUE,1,-array_dn[size_dn*level/100]*_Point);  

 

现在我们来看一下我们的新指标。

CCI 指标。 三个变换步骤

正如我们所看到的,所有计算选项都产生了类似的画面。 主要区别在于级别的数值。 有趣的是,所有选项的正值和负值的级别彼此不同。 这意味着从指标的角度来看,价格上涨和下跌的走势并不对称,我们的假设,及单独收集统计数据被证明是合理的。

然而,我们的新指标与传统 CCI 进行比较更有趣。 在此,我们可以遇到指标看起来非常相似的领域

 

CCI 指标。 三个变换步骤

以及指标显示出不同行为的部分。 如果我们注意指标线与其级别的交叉,这种差异变得特别明显。

CCI 指标。 三个变换步骤

现在我们来测试新指标的实际效果。 开发一个 EA 来依据其信号进行交易。 鉴于指标级别可能会发生变化,我们将按如下方式设置开仓规则。 如果指标的当期值低于负级别,并且指标的前期值低于当期值,则将开立多头仓位。 而如果指标的当期值高于正级别,并且指标的前期值高于当期值,则将开立空头仓位。 开仓类型会导致相反类型平仓。

测试参数:EURUSD H1, 2021.01.01 – 2021.12.31。

每次测试的主要结果如表所示

类型 净利润总额 毛利 毛损失 总交易
经典 248.21 1 361.74 -1 113.53 823
平方 -304.83 2 993.08 -3 297.91 3581
新式 -567.15 2 540.88 -3 108.03 3251

有趣的是,计算标准偏差的经典方法立即产生了正面的结果。 在最后两个选项中,交易数量明显增加。 这可能表明需要提高指标触发级别。 之后交易数量就会降低,且可能提高其效率。 经典版本的余额曲线示例如下所示。

CCI 指标。 三个变换步骤

步骤二

到目前为止,我是利用标准偏差来计算指标。 仅当数值分布符合正态定律时,才能证明使用标准偏差进行数值常规化是合理的。 针对 CCI 的情况下,初始数据是价格和平均值之间的差值。 我们来看看它们实际上是如何分布的。

CCI 指标。 三个变换步骤

为了强调所得结果的特征,我减少了样本量,并从中删除了零值。 如您所见,该图形结果相当奇特,甚至看起来都不像正态分布图。

如果差值根据某种经验定律分布,我们应当放弃标准偏差。 那么我们的指标就变成 CCI 的一半。

CCI 指标。 三个变换步骤

我们考虑一下这一步的后果。 显然,如果未经平滑,指标值的分布将非常大,看起来会有些不寻常。 此外,较大的价格走势会影响指标的视觉感知。 但这些缺点不能压倒一个巨大的优势。

当计算 CCI 指标值时,我们用到一个简单的均化。 这是一个众所周知的等式,但我仍然会在这里展示它:

CCI 指标。 三个变换步骤

这个公式背后是什么? 这可以是算术中间值、随机变量的数学期望、和矩形窗口。 我们盯上最后一个选项。 为什么是矩形窗口? 毕竟,我们还有其它可用的窗口函数。

我知道大约有五十个窗口函数有自己的名字。 而没有专有名称的窗口函数的数量数不胜数。

出于实验目的,我们将采用一个矩形窗口、一个三角形窗口、和平顶窗口。 最后一个窗口函数相当不寻常,因为它的某些权重采用负值。 我们也取三个不对称的窗口 – 线性、幂、和指数权重。 拥有线性和指数权重的平均值可在 MetaTrader 的移动平均线菜单中找到。
所有选项的一般视图如图所示(最低指标是经典 CCI)。

CCI 指标。 三个变换步骤

所有选项都非常相似,但它们的级别可能相差很大。 这取决于所采用的窗口函数 — 其中一些有滞后,指标值相对较大的可能会更频繁地出现。 其它窗口函数跟随价格,因此小偏差更常见。

此外,为防万一,指标添加了两个平滑选项。 它们不会改变计算的本质,但它们可令指标在视觉上更具魅力。

 

我们开发另一个 EA,来测试这个 hCCI 指标。 开仓和平仓的信号则与之前的 EA 完全相同。 测试参数及其时间间隔也与前一种情况相同。

主要测试结果如表所示。

窗型 净利润总额 毛利 毛损失 总交易
矩形 224.57 1 745.03 -1 520.46 726
三角形 94.17 1 532.10 -1 437.93 696
平顶 236.54 1 354.67 -1 118.13 643
LWMA 243.62 1 444.48 -1 200.86 639
44.57 1 175.79 -1 131.22 561
指数 -317.41 725.11 -1 042.52 359

    在所有窗口函数中,只有指数窗口产生了负结果。 这并不意味着它不适合交易。 这意味着需要对其参数进行微调。 平仓规则也应改进。 (这适用于所有 EA 版本)。 示意图展示了 LWMA 窗口函数的 EA 余额曲线。

    CCI 指标。 三个变换步骤

    步骤三

    到目前为止,我们将 CCI 指标视为振荡器。 但是将其移至主图表,并查看它如何显示会更有趣。 我们看看如何达成这一目标。

    大多数振荡指标都基于一个简单的原理 — 抑制主要信号,同时突出微妙的价格走势。 因此,要将指标转移到主图表,我们需要在其值中添加一个参考信号。 针对 CCI 的情况下,当前价格或平均值可以作为参考信号。 那么计算指标值的公式如下:

    CCI 指标。 三个变换步骤

     

    这两个选项都不稳定。 它们的数值可能严重偏离价格线。 但这两个指标都可以很好地突出价格走势的趋势,而这一事实弥补了上述缺点。

    CCI 指标。 三个变换步骤

     

    结束语

    拟议指标的开发原则则根基于经典 CCI 指标之上。 新指标的优势无可置疑,它能够根据交易者的选择对其进行自定义。

    指标参数:

    pCCI 指标

     

    • TypeInd – 设置计算指标值的方法;
    • iPeriod – 指标周期,最小值 2;
    • iLevel – 指标级别值,有效值 1 – 99。

       hCCI 指标

    • Window – 采用的窗口函数类型;
    • Smoothing – 所应用的平滑方法;
    • iPeriod – 指标周期,最小值 2;
    • iLevel – 指标级别值,有效值 1 – 99。

      lCCI 指标

    • Window – 采用的窗口函数类型;
    • Direct – 参考信号类型;
    • iPeriod – 指标周期,最小值 2;

      差值分布脚本

    • Length – 移动均化周期;
    • Level – 最大样品值;
    • ViewDuration – 持续显示时间;
    • ScreenShot – 如果启用了该参数,则图表截图将保存在 “Files” 文件夹当中。

    EA pCCI

    其所有参数均与 pCCI 指标的参数相同。在新柱线开立时,生成开仓和平仓信号。

      EA hCCI

      其主要设置与 hCCI 指标的设置相对应。 

      本文由MetaQuotes Ltd译自俄文
      原文地址: https://www.mql5.com/ru/articles/8860

      附加的文件 |

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      pCCI.mq5 (5.11 KB)
      hCCI.mq5 (4.68 KB)
      lCCI.mq5 (6.77 KB)
      Difference_Distribution.mq5 (2.42 KB)
      EA_pCCI.mq5 (8.8 KB)
      EA_hCCI.mq5 (8.6 KB)
      pCCI.mq4 (6.51 KB)
      hCCI.mq4 (5.69 KB)
      lCCI.mq4 (4.39 KB)
      EA_pCCI.mq4 (7.64 KB)
      EA_hCCI.mq4 (7.44 KB)

       


       

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