量化交易系统信号挖掘核心算法2

前面的计算结果信号发掘是针对于一般情况行情的正常波动，当行情极端波动的时候，两种资产的价格表现可能就不同了。你比如说山寨币在行情好的时候价格暴涨，比方说ETH，相对于比特币价格暴涨，平时的时候价格还相对比较均衡的。嗯，他们价差是稳定的，但到某个时间点的时候，价格突然暴涨，连续暴涨好几天，但是比特币价格没没涨，它可能连续会暴涨一周，比特比特币价格没动，那这个时候就会出现一个问题。前面选择的统计周期，比方说是20天，那么20天算出来的价差的平均值是比价小的。


标准差呢，可能也会被，稍微拉大那么一点。

但是由于行情变化得比较快啊，当前最新的行情和过去 20 天的平均价差比起来，那可能偏离的幅度就比较大了，也就是说最新的价格可能远远超过了。它过去 20 天平均该有的价差水平，超过的程度非常高，而且这种超过的程度短期之内不会回归，持续好几天都是这种状态。

那这个时候你再用当前最新价格去和过去 2 最近 20 天。价差的平均值去比较，然后再除以它的标准差，得到的这个标准差偏离幅度，它可能就会变得极大，而且这种极大它不回归这种极大值，它会呈现出一种趋势特征，一直保持在这样一个极大值，有可能持续递增。有可能保持不变啊，但是它始终维持在一个极大值的水平，维持一天，两天的时间。

那这时候信号就失真了，本质上是你在追求价差稳定的背景下，你选择了一个较长的较长的统计周期的这个窗口期，那它稳定，但会有劣势，这个劣势就是滞后性，当价格快速变动的时候，当行情暴涨暴跌的时候，这个时候这种稳定性反而成为了一种劣势，那就是这个过去的时间序列得出来的这个值，平均值和标准差可能是不合理的啊，滞后的，你最新的价格去和它相对滞后的这个平均值去比较，那可能就显得不合理不合适啊这种状态，这种他们之间的。之间的这个相关性的这个关系，没有，没没有，没有跟进啊，没有把它拉到最近的距离。

如果是做超短线交易的啊，持仓时间控制在一个小时左右，快进快出，那这个时候所有的开仓信号都没有意义，因为短期之内都平不了仓，因因因为这种偏离会持续很长时间啊，可能会持续好几天的时间，又意味着好几天都平不了仓，好几天可能持续发出的都是开仓信号，还没有平仓信号。

当然最终这种偏离依然会回归到均值水平啊，这个偏离依然会回来。但是那可能是两天或者三天之后了，你所有的开仓的仓位都要蒙在里面，等待两三天，等待两三天之后回归，那和那和既定的系统设计的背景原则超短线交易就相违背了，那这个系统就崩溃了，就失灵了，就没有意义了。虽然说最终还是会回归，那不就相当于扛单了吗？那这是原则性的问题，就就就没有办法调和了，那肯定是不行了

甚至这个时候，你所有的开仓都会触发止损线，被止损掉，那就是蒙受比较大的亏损，比较大的回撤

而解决方案呢，也是有的，就是缩短采样的周期，将这个窗口尽可能的贴近当前。比方说从最近2天的采样周期缩短到最近10天或者是5天，那它就能更能真切而真实的反映出当前的价差水平。而基于当前最新的价差水平，它是一个合理的值，再去计算当前最新价格偏离标准差的程度有多大，那这时候得出来的值，那可能才是真实的值，才是能够真正反映当前系统它变化的值

而另外一种情况也是相同的原理，就是长期的偏离标准差，处在一个非常小的区间，极小。为什么极小呢？就是过去的价差很大，但是最新的当前的价差呢，又很小。也就是说价差它呈现出一种趋势性回落的走势。

价差已经趋势性回落了，但是呢，它的平均值其实还是停留在高位的，那这个时候最新的价格减去它的平均值，这个时候就偏小了，也就是分子偏小，但是它这个标准差呢，其实可能反而可能会变大啊。那这个时候呢，分子在变小，分母在变大，那就会导致计算出来的值很小。如果这个价差趋势一直保持持续，呈现出趋势性的下跌，那计算出来的标准差偏离平方会持续的保持在一个一个很小的区间。 但是实际上呢，其实标准差对于计算的影响，对计算结果的影响并不大，最重要的影响还是分子，分子的影响巨大。

所以当价差序列出现趋势性上涨或者趋势性下跌的时候，其实对于标准差偏离评分的影响。都比较大嗯，也就是说，分子的影响会很大，这个时候计算出来的标准差偏离平方就失真了