Kalman-Filter (KF)

Die Kalman-Filter ist ein mathematischer Ansatz, der häufig in der Technik und im Finanzwesen verwendet wird, um glatte, adaptive Schätzungen des Zustands eines Systems zu erstellen - in diesem Fall des Preises eines Finanzinstruments. Durch die Kombination vergangener Schätzungen und neuer Messungen hilft der Kalman-Filter, Rauschen zu reduzieren und sowohl den Preis als auch seine Geschwindigkeit (oder Steigung) im Zeitverlauf zu verfolgen.

Wichtige Parameter

• ProcessNoise
  • Standard: 0.001
  • Steht für die angenommene Unsicherheit in der internen Vorhersage des Modells (Preis und Geschwindigkeit). Niedrigere Werte deuten auf ein größeres Vertrauen in die Vorhersage des Modells hin, während höhere Werte eine schnellere Anpassung des Filters an neue Daten ermöglichen.
• MessungGeräusch
  • Standard: 0.1
  • Steuert, wie viel Gewicht neuen Marktdaten beigemessen wird (die "Messung"). Ein niedriger Wert bedeutet ein größeres Vertrauen in die eingehenden Preisdaten, während ein höherer Wert eine größere Skepsis gegenüber verrauschten Marktbewegungen impliziert.
• Verfall
  • Standard: 1.0
  • Wendet einen Skalierungsfaktor auf die Geschwindigkeit (Steigung) an, der sie im Laufe der Zeit schrittweise reduziert, wenn er unter 1,0 liegt. Dies kann dazu beitragen, Schwungkraft-Effekte in sich schnell verändernden Märkten zu steuern.

Verwendung in der Praxis

• Rauschunterdrückung: Der Kalman-Filter erzeugt eine glattere Preisschätzung, die Ihnen helfen kann, echte Trends oder Umkehrungen deutlicher zu erkennen, da er kleinere Marktschwankungen herausfiltert.
• Trend- und Momentum-Analyse: Durch die Beibehaltung einer separaten Geschwindigkeitsschätzung misst der Filter implizit die Rate der Preisänderung. Dies kann in Strategien einfließen, die darauf abzielen, stabile Trends zu erfassen oder die Volatilität zu steuern.

Integrieren mit StrategyQuant

• Adaptive Indikatoren
  • Verwenden Sie die geglättete Ausgabe des Kalman-Filters als Ersatz für herkömmliche gleitende Durchschnitte, um Verzögerungen und Rauschen in Ihren Signalen zu reduzieren.
• Ein- und Ausstiegslogik
  • Kombinieren Sie den geschätzten Preis des Filters mit den Bedingungen in StrategyQuant (z. B. Kreuze über/unter einem anderen Indikator), um glattere, robustere Handelsregeln zu erstellen.
• Optimierung der Parameter
  • Experimentieren Sie mit verschiedenen ProcessNoise, MessungGeräuschund Verfall Einstellungen in StrategyQuant können Sie festlegen, wie schnell (oder langsam) der Filter auf Marktveränderungen reagiert.

Die Fähigkeit des Kalman-Filters, mathematische Präzision mit Echtzeit-Anpassungsfähigkeit zu verbinden, macht ihn zu einem flexiblen Werkzeug in jedem automatisierten Handelsaufbau. Durch die Feinabstimmung seiner Parameter können Sie beeinflussen, wie viel Gewicht der Filter auf neue Daten legt
gegenüber bestehenden Trends und bietet damit eine vielseitige Methode zur Bewältigung des inhärenten Rauschens auf den Finanzmärkten.

Der Indikator ist implementiert für: MT4/MT5/Tradestation/ Multicharts.

Sie können Ihre Bedingungen einfach in benutzerdefinierten Blöcken erstellen. Weitere Informationen finden Sie hier:

• https://strategyquant.com/doc/strategyquant/custom-blocks/
• https://strategyquant.com/doc-category/strategy-templates-custom-blocks/
• https://www.youtube.com/watch?v=CGkn5kh_etc

In diesem Modul können Sie auch die benutzerdefinierten Blöcke ändern - die Zeiträume ändern, die Schritte ändern usw.

Wie importiert man benutzerdefinierte Indikatoren in SQX:

• https://strategyquant.com/doc/programming-for-sq/import-export-custom-indicators-and-other-snippets/