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研究北上资金和沪深300指数涨跌的新工具:埃勒斯环

SZSE:399300   沪深300
TASC 的 2022 年 6 月版 Traders' Tips 包括 约翰 埃勒斯 的一篇题为“Ehlers Loops. Part 1”的文章。 埃勒斯 开发了一种工具:埃勒斯环,用于可视化一个数据流与另一个数据流的性能,包括过滤和缩放。在他的文章中,作者运用埃勒斯环的概念通过利用逻辑与、逻辑或以证明教条原则"可靠的价格-数量对应关系"是错误的。

埃勒斯环在算法上:
第一个数据流(例如:价格) 和第二个数据流(例如:成交量) 都被过滤为带限信号。 这是通过将高通巴特沃斯滤波器与低通超顺滑滤波器结合使用来完成的。高通和低通滤波器的截止波长分别由输入参数 HPPeriod 和 LPPeriod 定义。这些值会改变埃勒斯环的外观,并且可以根据交易者的交易风格和两个数据流的特性进行定制。然后将过滤后的第一个数据流和第二个数据流的时间序列按标准差除以它们的均方根值进行缩放。最终处理后的两个数据流会被绘制为零均值振荡器或克罗克散点图。


埃勒斯环可以通过两种表达方式:
第一,振荡器(默认选项)
在这个技术实现中,过滤和缩放的第一个数据流与过滤和缩放的第二个数据流一起绘制为零均值振荡器。 观察两个数据流生成震荡指标的相对方向可以任意用于解释和预测市场状况。例如,通常假设交易量增加和价格上涨定义了看涨条件。 同样,数量减少和价格上涨通常被认为是看跌的。 数量减少和价格下跌被认为是看涨情况。 成交量的增加和价格的下跌通常被认为是看跌的。显然这样的交易规则是不正确的。以前交易者靠经验,盘感,主观来确认这些交易规则并不可靠。现在采用埃勒斯环可以直观看出两者并不可靠的对应关系和具体位置。

第二,散点图
这种克罗克风格的可视化显示过滤和缩放的第一个数据流与选定时间跨度的过滤和缩放的第二数据流。 第二数据流的波动沿 x 轴绘制,而第一数据流沿 y 轴变化。埃勒斯环的可视化方式允许你分析第一数据流相对于第二数据流的曲率和方向路径,提供不同的比较视角。 埃勒斯环克罗克图表上的第一数据流和第二数据流的边界以标准差表示。 偏差可用于预测未来可能的第一数据流或第二数据流波动。 在一个、两个和三个标准差下,潜在逆转的预期概率分别为 68%、95% 和 99.7%。

回到本文主题,如何借助埃勒斯环分析北上资金净流入和沪深300指数的关系,从而确定买卖点呢?

主要是指外资通过香港和沪深通道进来的资金,一般认为北向资金比较聪明,从历史来看,确实比A股大部分投资者聪明得多,不管是长线还是短线都是非常厉害的,主要原因可能是外资在资本市场游泳时间长了,经验要比A股投资者聪明很多,同时也有传言A股部分游资通过香港和沪深通道进来,也算得上是聪明资金了。北向资金很明显有短线和长线两种,平常说的主要是中短线流向。

观察北向资金流向和沪深300的走势及相关性,我们统计到:自2018年以来的514个交易日里,北向资金当日净流向与沪深300涨跌方向一致的有320个交易日,即有320个交易日如果北向资金当日净流入(净流出),则沪深300当日涨(当日跌),而194个交易日两者方向是不一致,其一致性为62.2%。而观察北向资金之后,再往后一个交易日沪深300的涨跌,有279个交易日方向是一致的,其一致性为54.2%。即使在2020年,从日涨跌幅和周涨跌幅来看,北向资金与市场涨跌并没有非常一致的走势。由此可见,北向资金流向有更多是跟随市场涨跌幅波动,而其资金的流入流出,对次日大盘涨跌预测的准确性,仅有54.2%,用其单一指标来看预测后市的胜率并不高。

下探到小周期,也就是分时周期,一些机会只发生在当北上资金和沪深300指数产生明显的背离的时候,构成一些买卖机会。但是直观观察这中背离,或者称之为“剪刀差”并不容易,因为北上资金流和沪深300指数数字并不在一个数量级上。这时候采用埃勒斯环进行分析,就能更清晰的在同一个坐标系下观察到这些背离,从而采取买卖措施了。如下图所示。

埃勒斯环振荡器用于沪深300指数vs北上资金净流入来自TradingView

埃勒斯环克罗克图用于沪深300vs北上资金净流入来自TradingView

埃勒斯环的脚本我已经公开发布在TradingView社区,感兴趣的朋友可以学习参考。


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