信号処理でトレンドの強さを測る取引手法
記事 arXiv papers · 著者: Andreas A. Aigner et al.
サマリー
本資料は、デジタル信号処理で市場のシグナルとノイズを分離し、トレンドの強さを測る指標を構築する試みを説明します。トレンドが取引に十分な強さかを判断し、反転の可能性がある時点を見極めるという実務的な問いを扱います。提案指標を例と実市場データで示したうえで、J. Welles Wilder Jr.に帰属するボラティリティ指数ベースのトレンドフォロー・アルゴリズムについて、精度や損益パフォーマンスとの関連から評価します。
主なアイデア
- 提案指標はデジタル信号処理を用いてトレンドのパワーを推定します。
- 市場の有用なシグナルとノイズを区別することを目指します。
- トレンドの強さと反転の可能性を、実務的な取引課題として扱います。
- 指標を例と実データで評価し、ボラティリティ指数を用いたトレンドフォロー・アルゴリズムとの関連を調べます。
- 提示された説明には数値結果やデータ・検証の詳細がなく、頑健性の評価には限界があります。
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全文
# Power Assisted Trend Following # Power Assisted Trend Following 'The trend is your friend' is a common saying, the difficulty lies in determining if and when you are in a trend. Is the trend strong enough to trade? When does the trend reverse and how are you going to determine this? We will try and answer at least some of these questions here. We are deriving a novel indicator to measure the power of a trend using digital signal processing techniques, separating the Signal from the Noise. We apply these to examples as well as real data and evaluate the accuracy of these and the relation to PNL performance of the 'Volatility Index' trend following algorithm devised by J. Welles Wilder Jr. in 1978.
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