周期指标

周期指标使用希尔伯特变换来识别价格数据中的主导周期。这些指标基于 John Ehlers 的工作，对于识别周期性模式和趋势与周期模式非常有用。

HT_DCPERIOD - 主导周期周期

主导周期周期使用希尔伯特变换识别价格数据中主导周期的长度（以K线数表示）。

公式

希尔伯特变换应用于价格数据以提取主导周期周期。算法：

应用希尔伯特变换创建同相和正交分量
从相位关系计算周期
平滑周期估计值

特性

属性	值
输入	收盘价
输出	单个值（周期，以K线数表示）
回看期	63
内存	O(1)

API 用法

Python

from techkit import HT_DCPERIOD

dcperiod = HT_DCPERIOD()
result = dcperiod.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"Dominant Cycle Period: {result.value:.1f} bars")

Node.js

const tk = require('techkit');

const dcperiod = tk.htDcperiod();
const result = dcperiod.update(close);

C++

#include <techkit/techkit.hpp>

techkit::HT_DCPERIOD dcperiod;
auto result = dcperiod.update(close);

C

tk_indicator dcperiod = tk_ht_dcperiod_new();
tk_result r = tk_update(dcperiod, close);
tk_free(dcperiod);

交易用法

周期长度：典型值范围从 10-50 根K线
自适应指标：使用周期来设置自适应移动平均周期
入场时机：在周期极值处入场交易
趋势与周期：结合 HT_TRENDMODE 来确定市场状态

HT_DCPHASE - 主导周期相位

主导周期相位返回主导周期的当前相位（以度为单位，0-360）。

公式

相位从同相和正交分量计算：

\[\text{phase} = \arctan2(\text{Quadrature}, \text{InPhase}) \times \frac{180}{\pi}\]

相位归一化到 0-360 度。

特性

属性	值
输入	收盘价
输出	单个值（相位，以度为单位，0-360）
回看期	63
内存	O(1)

API 用法

from techkit import HT_DCPHASE

dcphase = HT_DCPHASE()
result = dcphase.update(close_price)
if result.valid:
    phase = result.value
    if phase < 90:
        print("Early cycle")
    elif phase < 180:
        print("Mid cycle up")
    elif phase < 270:
        print("Late cycle")
    else:
        print("Mid cycle down")

交易用法

周期位置：
- 0-90°：周期早期（潜在买入）
- 90-180°：周期中期上升
- 180-270°：周期后期（潜在卖出）
- 270-360°：周期中期下降
入场/出场时机：使用相位极值进行入场
周期确认：结合 HT_SINE 进行周期确认

HT_PHASOR - 相量分量

HT_PHASOR 返回希尔伯特变换的同相和正交分量，它们以复数形式表示周期。

公式

希尔伯特变换提取：

同相 (I1)：周期的实部分量
正交 (Q1)：周期的虚部分量

这些分量相位相差 90 度。

特性

属性	值
输入	收盘价
输出	两个值（同相，正交）
回看期	63
内存	O(1)

API 用法

from techkit import HT_PHASOR

phasor = HT_PHASOR()
result = phasor.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"InPhase: {result.inphase:.4f}")
    print(f"Quadrature: {result.quadrature:.4f}")
    
    # Calculate amplitude
    amplitude = (result.inphase**2 + result.quadrature**2)**0.5
    print(f"Amplitude: {amplitude:.4f}")

交易用法

周期振幅：从 I1² + Q1² 计算
周期相位：从 atan2(Q1, I1) 计算
高级分析：用于自定义周期指标
滤波：用于从价格数据中过滤噪声

HT_SINE - 正弦波

HT_SINE 返回主导周期相位的正弦和领先正弦。领先正弦比正弦提前 45 度。

公式

\[\text{Sine} = \sin(\text{phase})\]

\[\text{LeadSine} = \sin(\text{phase} + 45°)\]

其中相位从 HT_PHASOR 分量计算。

特性

属性	值
输入	收盘价
输出	两个值（正弦，领先正弦）
回看期	63
内存	O(1)

API 用法

from techkit import HT_SINE

sine = HT_SINE()
result = sine.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"Sine: {result.sine:.4f}")
    print(f"LeadSine: {result.leadsine:.4f}")
    
    # Buy signal: Sine crosses above LeadSine
    if result.sine > result.leadsine:
        print("Bullish signal")
    # Sell signal: Sine crosses below LeadSine
    elif result.sine < result.leadsine:
        print("Bearish signal")

交易用法

买入信号：正弦上穿领先正弦
卖出信号：正弦下穿领先正弦
周期极值：
- 正弦接近 +1：周期峰值（潜在卖出）
- 正弦接近 -1：周期谷值（潜在买入）
趋势跟踪：在趋势市场中使用（由 HT_TRENDMODE 确认）

常见策略

# Combined cycle strategy
sine = HT_SINE()
trendmode = HT_TRENDMODE()

for price in prices:
    sine_result = sine.update(price)
    trend_result = trendmode.update(price)
    
    if sine_result.valid and trend_result.valid:
        # Only trade in cycle mode (not trending)
        if trend_result.value == 0:  # Cycle mode
            if sine_result.sine > sine_result.leadsine:
                # Buy signal
                pass
            elif sine_result.sine < sine_result.leadsine:
                # Sell signal
                pass

HT_TRENDLINE - 瞬时趋势线

HT_TRENDLINE 返回基于主导周期的瞬时趋势线。它比简单移动平均更平滑，并能适应周期。

公式

趋势线从同相分量计算，经过滤波以去除周期分量，仅保留趋势。

特性

属性	值
输入	收盘价
输出	单个值（趋势线价格）
回看期	63
内存	O(1)

API 用法

from techkit import HT_TRENDLINE

trendline = HT_TRENDLINE()
result = trendline.update(close_price)
if result.valid:
    print(f"Trendline: {result.value:.2f}")
    
    # Price above trendline = uptrend
    if close_price > result.value:
        print("Uptrend")
    else:
        print("Downtrend")

交易用法

趋势识别：价格高于趋势线 = 上升趋势
支撑/阻力：趋势线充当动态支撑/阻力
入场信号：当价格上穿趋势线时买入
比较：比 EMA 更平滑，能适应周期

HT_TRENDMODE - 趋势与周期模式

HT_TRENDMODE 确定市场是处于趋势模式（1）还是周期模式（0）。

公式

该指标比较趋势分量与周期分量的强度。如果趋势占主导，返回 1；如果周期占主导，返回 0。

特性

属性	值
输入	收盘价
输出	单个值（1 = 趋势，0 = 周期）
回看期	63
内存	O(1)

API 用法

from techkit import HT_TRENDMODE

trendmode = HT_TRENDMODE()
result = trendmode.update(close_price)
if result.valid:
    if result.value == 1:
        print("Market is trending - use trend-following indicators")
    else:
        print("Market is cycling - use cycle indicators")

交易用法

指标选择：
- 趋势（1）：使用趋势跟踪指标（MA、ADX）
- 周期（0）：使用周期指标（HT_SINE、振荡器）
策略适应：根据模式切换策略
过滤：在趋势模式下过滤周期信号

组合策略示例

from techkit import HT_TRENDMODE, HT_SINE, HT_TRENDLINE, ADX

trendmode = HT_TRENDMODE()
sine = HT_SINE()
trendline = HT_TRENDLINE()
adx = ADX(period=14)

for bar in bars:
    mode = trendmode.update(bar.close)
    sine_result = sine.update(bar.close)
    trend_result = trendline.update(bar.close)
    adx_result = adx.update_ohlcv(bar)
    
    if all results valid:
        if mode.value == 1:  # Trending
            # Use trend-following logic
            if bar.close > trend_result.value and adx_result.adx > 25:
                # Strong uptrend
                pass
        else:  # Cycling
            # Use cycle logic
            if sine_result.sine > sine_result.leadsine:
                # Cycle buy signal
                pass

希尔伯特变换概述

希尔伯特变换是一种数学技术，它：

将趋势与周期分量分离
识别主导周期周期
计算周期相位和振幅
确定市场模式（趋势与周期）

优势

自适应：自动适应变化的周期长度
无滞后：瞬时计算（无前瞻偏差）
模式检测：识别何时使用趋势与周期策略

局限性

需要预热：在有效输出之前需要 63 根K线
噪声敏感性：可能受到市场噪声的影响
复杂：需要理解周期分析

延伸阅读

Ehlers, J. F. (2001). Rocket Science for Traders: Digital Signal Processing Applications
Ehlers, J. F. (2004). Cybernetic Analysis for Stocks and Futures

周期指标

HT_DCPERIOD - 主导周期周期

公式

特性

API 用法

交易用法

HT_DCPHASE - 主导周期相位

公式

特性

API 用法

交易用法

HT_PHASOR - 相量分量

公式

特性

API 用法

交易用法

HT_SINE - 正弦波

公式

特性

API 用法

交易用法

常见策略

HT_TRENDLINE - 瞬时趋势线

公式

特性

API 用法

交易用法

HT_TRENDMODE - 趋势与周期模式

公式

特性

API 用法

交易用法

组合策略示例

希尔伯特变换概述

优势

局限性

相关指标

延伸阅读