Strategie für neuronale Netzwerke mit zwei Zeitachsen
Strategieprinzip
Die Strategie nutzt Neural-Network-Prediction-Modelle, um die Preisentwicklung in zwei Zeiträumen zu ermitteln, und tritt auf zwei Zeitachsen ein.
Die Logik lautet:
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Erhalten Sie zwei Arten von Preisveränderungen auf Zeitlinien, z. B. die Tages- und die Stundenlinie
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Trainiert wird, Preisänderungen in ein neuronales Netzwerk einzugeben, um eine prognostizierte Ausgabe für jede Achse zu erhalten
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Wenn die beiden Achsen in die gleiche Richtung prognostizieren, d.h. die Schwelle überschreiten, wird ein Handelssignal erzeugt
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Die Tages- und Stundenvorhersage ist eine sehr interessante Methode, um mehrere Transaktionen durchzuführen.
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Kurzfristige Kurzfristige Kurzfristige Kurzfristige Kurzfristige Kurzfristige Kurzfristige
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Wenn die beiden Achsen nicht übereinstimmen, ist die Position gleich.
Die Strategie nutzt die doppelte Zeitleiste, um die Richtung der Trends in mehreren Dimensionen zu bestimmen und dann zu handeln, um falsche Signale effektiv zu reduzieren.
Strategische Vorteile
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Doppelte Zeitachse-Vorhersage, um die Genauigkeit zu verbessern
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Neuronale Netze, die komplexe Daten modellieren
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Einmalige Transaktionen, um nicht eingelegt zu werden
Strategisches Risiko
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Viele Daten sind für das Netzwerk erforderlich
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Netzwerkstrukturen müssen immer wieder getestet werden
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Doppel-Achs-Kombinationssignale treten weniger häufig auf
Zusammenfassen
Die Strategie nutzt ein neuronales Netzwerk, um die Preisentwicklung auf zwei Zeitlinien zu bestimmen und zu handeln, um die Genauigkeit der Beurteilung zu gewährleisten. Es erfordert jedoch die Optimierung der Netzwerkparameter und die Festlegung einer angemessenen Handelsfrequenz.
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("ANN 2 signals", overlay=false, precision=4, calc_on_every_tick=true)
threshold = input(title="Threshold", type=float, defval=0.006, step=0.001)- 1