1. 价格数据降噪处理的重要性

在金融市场中，商品期货的价格往往受到市场波动、噪声以及异常波动的影响。这些噪声可能源于市场的随机性、交易者行为、流动性不足等因素。降噪处理的目的是通过去除价格数据中的短期波动和随机噪声，揭示出价格的长期趋势，从而为投资决策提供更清晰的信号。

降噪处理的意义主要体现在：

• 提高分析的准确性：通过消除价格中的随机波动，投资者能够更加准确地分析市场趋势。

• 减少决策风险：降噪后数据的稳定性提高，有助于投资者减少因噪声引发的错误交易决策。

• 提供稳定的技术指标：许多技术分析指标依赖于平滑处理后的数据，降噪处理能够提高这些指标的有效性。

2. 常见的降噪处理方法

在金融数据处理中，常用的降噪方法可分为常规和复杂处理两类：

• 常规方法：

• 移动均线（SMA）：最简单且常见的降噪方法，通过取一定窗口内的数据均值来平滑波动，适合短期趋势分析，但滞后性强。

• 复杂方法：

• 傅立叶变换（Fourier Transform）：通过将时间序列转换为频域信号，并去除高频噪声，从而达到降噪目的。适合处理周期性信号。

• 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：动态优化每个时间点的估计值，通过引入过程方差和测量方差，能适应数据中的非线性变化，适合实时动态数据的降噪。

• 热方程处理：通过对数据的扩散效应模拟实现平滑效果，较为复杂，适合对多维数据进行处理。

在接下来的部分中，将展示三种典型的降噪方法，包括移动均线、傅立叶变换和卡尔曼滤波，并对其优缺点进行比较。

3. 三种降噪方法的展示

（1）移动均线（SMA）

移动均线通过计算固定周期内的平均值，来平滑原始价格数据，减小短期波动的影响。它的优点是简单易用，但缺点是会引入滞后性，导致对市场变化的响应较慢。

原理说明：移动均线对每个时间点的值取前N个点的平均，平滑短期波动，但引入滞后。

滞后性分析：随着周期的增加，滞后性也会增加，导致趋势信号的延迟。

（2）傅立叶变换（FFT）

傅立叶变换将价格数据从时域转换到频域，以便识别其中的周期性成分。通过设置频率阈值，可以过滤掉高频噪声，仅保留低频的趋势信息。

原理说明：傅立叶变换通过频域分析可以有效地分离噪声和趋势。较高的频率对应着噪声，较低的频率对应着长期趋势。傅立叶变换将数据从时间域转换到频域，保留低频信息，去除高频噪声，通过逆变换恢复平滑的时间序列。对周期性信号效果良好。而：对于非周期性信号，处理效果有限。

参数解释：阈值越低，保留的频率成分越多，数据的波动细节更多，降噪效果较弱。阈值越高，保留的频率成分越少，数据变得更加平滑，降噪效果更显著。

图像解释：从图中可以看出，随着阈值的增加，平滑程度增强，降噪效果更为显著。低阈值保留了更多细节，高阈值则更好地滤除了噪声。

（3）卡尔曼滤波（Kalman Filter）

卡尔曼滤波是一种自适应的降噪方法，能够通过动态调整状态估计来跟踪数据的真实趋势。

原理说明：卡尔曼滤波通过递归计算来估计当前时刻的真实状态，并且能够动态调整对噪声的敏感度。卡尔曼滤波通过动态更新状态估计值和误差协方差，适应价格数据的动态变化，能实现对数据实时降噪。它适合实时数据，能跟踪数据变化。但是参数设置复杂，对噪声特性敏感。

参数解释：过程方差（process_variance）越小，卡尔曼滤波对变化的敏感度越低，滤波效果更强。测量方差（measurement_variance）控制对测量数据的信任程度。

图像解释：不同的方差组合下，卡尔曼滤波会产生不同程度的平滑效果。较小的过程方差使得数据更加平滑，而较大的过程方差则保留了更多的原始波动信息。

4. 结论

通过对比移动均线、傅立叶变换和卡尔曼滤波，我们可以发现：

• 移动均线实现简单，但滞后性强；

• 傅立叶变换能够有效去除高频噪声，但选择适当的频率阈值很重要；

• 卡尔曼滤波能够自适应调整噪声的影响，效果较为灵活。

5. 数据获取的可靠性

有的同学可能会担心，使用这些降噪方法时是否会涉及未来数据。在优宽量化平台上，您完全可以放心，因为数据的获取是基于固定时间点逐步更新的，而不是一次性地进行更新。这种设计确保了策略在应用降噪处理时，仅依赖历史数据和实时更新的信息，而不会使用到未来数据，从而保持数据的真实性和策略的有效性。因此，您可以安心地在策略中运用这些降噪方法，以提高交易决策的准确性和稳健性。

6. 策略应用

文章最后放一个小彩蛋，使用降噪过后的数据进行双均线策略，对比原始的均线策略效果确实有所提升。大家可以以此为思路，开发更多应用。

注：策略需要点击交易和画图模版类库进行使用。

原始均线策略收益

降噪均线策略收益

转载自：优宽量化

作者：ianzeng123