From 24bd0399d73a2d48e50233326fca7d9526f06259 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Administrator <15274802129@163.com>
Date: Mon, 29 Dec 2025 14:15:59 +0800
Subject: [PATCH] refactor(trading): 重构MACD策略交易信号生成逻辑
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src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java | 171 +++++++++++++++++++++++++++++++++++----------------------
1 files changed, 105 insertions(+), 66 deletions(-)
diff --git a/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java
index 105427d..f4d1543 100644
--- a/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java
+++ b/src/main/java/com/xcong/excoin/modules/okxNewPrice/indicator/macdAndMatrategy/Volatility.java
@@ -1,91 +1,126 @@
+/**
+ * 波动率指标计算类
+ * <p>
+ * 波动率是衡量金融市场价格波动程度的指标，通常用价格的标准差与平均值的比率表示。
+ * 本类实现了基于滚动窗口的波动率计算，通过标准差与平均值的比值计算出百分比形式的波动率。
+ */
package com.xcong.excoin.modules.okxNewPrice.indicator.macdAndMatrategy;
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
+import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 波动率指标实现类
- *
- * 波动率是衡量价格波动程度的技术指标，反映市场的活跃度和风险水平。
- * 本类通过计算价格的标准差来衡量波动率，使用高精度BigDecimal计算避免精度损失。
- *
- * 【核心功能】
- * 1. 计算指定周期内价格的波动率（标准差）
- * 2. 使用牛顿迭代法实现BigDecimal的平方根计算，确保金融计算的高精度要求
- * 3. 提供获取最新计算结果的接口
- *
- * 【使用场景】
- * - 在MACD+MA策略中，用于过滤低波动率的市场环境（波动率<1%时跳过交易）
- * - 适用于各种时间周期的价格数据，通常使用20日或30日周期
- * 【注意事项】
- * - 波动率指标对市场流动性和交易活跃度敏感
- * - 低波动率可能预示着市场趋势即将发生变化
+ * <p>波动率计算原理：使用标准差与平均值的比值，以百分比形式表示价格的波动程度。</p>
+ * <p>计算公式：波动率 = (标准差 / 平均值) * 100%</p>
+ *
+ * <p>使用示例：</p>
+ * <pre>
+ * // 初始化20日波动率计算器
+ * Volatility vol = new Volatility(20);
+ *
+ * // 动态添加每日价格
+ * priceFeed.subscribe(price -> {
+ * vol.addPrice(price);
+ * vol.calculate();
+ * });
+ *
+ * // 判断是否满足低波动条件（<1%）
+ * if (vol.getValue().compareTo(new BigDecimal("1.00")) < 0) {
+ * System.out.println("低波动市场，暂停交易");
+ * }
+ * </pre>
*/
public class Volatility {
- /**
- * 波动率计算的周期
- */
+ /** 波动率计算的周期（如20日波动率） */
private final int period;
-
- /**
- * 最新计算的波动率值
- */
+
+ /** 当前计算出的波动率值（百分比形式） */
private BigDecimal volatility = BigDecimal.ZERO;
+ /** 使用LinkedList存储滚动窗口内的价格数据，便于添加和删除操作 */
+ private LinkedList<BigDecimal> priceWindow = new LinkedList<>();
+
+ /** 窗口内价格的总和，用于快速计算平均值 */
+ private BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
+
+ /** 窗口内价格平方的总和，用于快速计算方差 */
+ private BigDecimal sumSquares = BigDecimal.ZERO;
+
/**
- * 构造方法
- *
- * @param period 波动率计算的周期
+ * 构造函数，创建指定周期的波动率计算器
+ *
+ * @param period 波动率计算周期，如20表示计算20日波动率
*/
public Volatility(int period) {
this.period = period;
}
/**
- * 计算波动率
- *
- * @param prices 历史价格数据列表
+ * 添加新价格到计算窗口，并维护窗口内的价格数据
+ * 采用滑动窗口方式，当价格数量超过周期时，自动移除最早的价格
+ *
+ * @param price 新的价格数据，使用BigDecimal确保计算精度
+ * @throws IllegalArgumentException 当价格为null时抛出异常
*/
- public void calculate(List<BigDecimal> prices) {
- // 如果价格数据不足计算周期，不进行计算
- if (prices.size() < period) {
+ public void addPrice(BigDecimal price) {
+ if (price == null) {
+ throw new IllegalArgumentException("Price cannot be null");
+ }
+
+ // 当窗口大小达到周期时，移除最早的价格，并从总和中减去
+ if (priceWindow.size() == period) {
+ BigDecimal removed = priceWindow.removeFirst();
+ sum = sum.subtract(removed);
+ sumSquares = sumSquares.subtract(removed.pow(2));
+ }
+
+ // 添加新价格到窗口，并更新总和
+ priceWindow.add(price);
+ sum = sum.add(price);
+ sumSquares = sumSquares.add(price.pow(2));
+ }
+
+ /**
+ * 计算当前窗口内价格的波动率
+ * 使用标准差与平均值的比值计算波动率百分比
+ */
+ public void calculate() {
+ // 数据点不足，无法计算波动率
+ if (priceWindow.size() < period) {
return;
}
- BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
- BigDecimal avg = calculateAverage(prices); // 计算平均价格
-
- // 计算每个价格与平均价格的偏差平方和
- for (int i = prices.size()-period; i < prices.size(); i++) {
- BigDecimal dev = prices.get(i).subtract(avg);
- sum = sum.add(dev.pow(2));
+ // 计算平均值：sum / period
+ BigDecimal avg = sum.divide(new BigDecimal(period), 8, RoundingMode.HALF_UP);
+
+ // 防止除以零的情况
+ if (avg.compareTo(BigDecimal.ZERO) == 0) {
+ volatility = BigDecimal.ZERO;
+ return;
}
-
- // 计算方差，保留8位小数
- BigDecimal variance = sum.divide(new BigDecimal(period), 8, RoundingMode.HALF_UP);
-
- // 计算标准差（波动率），使用牛顿迭代法确保高精度
- volatility = sqrt(variance, 8);
+
+ // 计算方差：(sumSquares / period) - avg^2
+ BigDecimal variance = sumSquares.divide(new BigDecimal(period), 8, RoundingMode.HALF_UP)
+ .subtract(avg.pow(2));
+
+ // 确保方差非负（防止浮点数计算误差导致负数方差）
+ variance = variance.max(BigDecimal.ZERO);
+
+ // 计算标准差：sqrt(variance)
+ BigDecimal stdDev = sqrt(variance, 8);
+
+ // 计算波动率：(标准差 / 平均值) * 100%
+ volatility = stdDev.divide(avg, 8, RoundingMode.HALF_UP)
+ .multiply(new BigDecimal(100))
+ .setScale(2, RoundingMode.HALF_UP);
}
/**
- * 计算价格平均值
- *
- * @param prices 历史价格数据列表
- * @return 平均价格
- */
- private BigDecimal calculateAverage(List<BigDecimal> prices) {
- BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
- for (int i = prices.size()-period; i < prices.size(); i++) {
- sum = sum.add(prices.get(i));
- }
- return sum.divide(new BigDecimal(period), 8, RoundingMode.HALF_UP);
- }
-
- /**
- * 计算BigDecimal的平方根（牛顿迭代法）
- *
+ * 计算BigDecimal的平方根（使用牛顿迭代法）
+ *
* @param value 要计算平方根的数值
* @param scale 结果的精度（小数位数）
* @return 平方根结果
@@ -95,26 +130,30 @@
if (value.compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0) {
return BigDecimal.ZERO;
}
-
+
// 使用牛顿迭代法计算平方根
BigDecimal x = value.divide(new BigDecimal(2), scale, RoundingMode.HALF_UP); // 初始猜测值
BigDecimal prev;
-
+
do {
prev = x;
// 牛顿迭代公式：x(n+1) = (x(n) + value/x(n))/2
+ // 添加零检查，防止除以零异常
+ if (x.compareTo(BigDecimal.ZERO) == 0) {
+ x = new BigDecimal(1); // 设置一个合理的初始值
+ }
x = x.add(value.divide(x, scale, RoundingMode.HALF_UP)).divide(new BigDecimal(2), scale, RoundingMode.HALF_UP);
} while (x.subtract(prev).abs().compareTo(BigDecimal.ONE.movePointLeft(scale)) > 0); // 直到满足精度要求
-
+
return x;
}
/**
* 获取最新的波动率计算结果
- *
- * @return 波动率值
+ *
+ * @return 波动率值，以百分比形式表示（例如：2.5表示2.5%）
*/
public BigDecimal getValue() {
return volatility;
}
-}
+}
\ No newline at end of file
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Gitblit v1.9.1