Dual-Zeitachsen-Neuronales-Netzwerk-Strategie
Strategieprinzip
Diese Strategie nutzt ein neuronales Netzvorhersagemodell, um Preisbewegungen in zwei verschiedenen Zeitrahmen zu bewerten und Trades auszuführen, wenn die Signale beider Zeitachsen gleichgerichtet sind.
Die konkrete Logik ist:
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Ermittlung der Preisbewegungen der beiden Zeitachsen, z. B. Tageskerzen und 1‑Stunden‑Kerzen.
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Einspeisung der Preisbewegungen in das neuronale Netz zum Training, um die Vorhersageausgabe für jede Achse zu erhalten.
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Wenn die Vorhersageausgaben beider Achsen gleichgerichtet sind (d. h. einen Schwellenwert überschreiten), wird ein Handelssignal generiert.
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Bei Long‑Vorhersage der Tageskerze und gleichzeitiger Long‑Vorhersage der 1‑Stunden‑Kerze wird ein Long‑Trade ausgeführt.
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Bei Short‑Vorhersage der Tageskerze und gleichzeitiger Short‑Vorhersage der 1‑Stunden‑Kerze wird ein Short‑Trade ausgeführt.
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Bei unterschiedlichen Vorhersagen der beiden Achsen wird die Position geschlossen.
Die Strategie nutzt die Informationen beider Zeitachsen voll aus, bewertet die Trendrichtung auf mehreren Ebenen und handelt entsprechend, wodurch Fehlsignale wirksam reduziert werden.
Vorteile der Strategie
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Vorhersage mittels doppelter Zeitachse verbessert die Genauigkeit der Beurteilung.
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Das neuronale Netz modelliert komplexe Daten.
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Gleichgerichteter Handel vermeidet Verlustfallen.
Risiken der Strategie
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Erfordert eine große Datenmenge für das Netzwerktraining.
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Die Netzwerkarchitektur muss wiederholt getestet werden.
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Die kombinierte Signalhäufigkeit beider Achsen ist relativ gering.
Zusammenfassung
Die Strategie verwendet ein neuronales Netz, um Preisbewegungen anhand von zwei Zeitachsen zu beurteilen, und handelt unter der Voraussetzung einer gesicherten Beurteilungsgenauigkeit. Allerdings müssen die Netzparameter optimiert und eine sinnvolle Handelsfrequenz festgelegt werden. Insgesamt kann sie eine relativ robuste Richtungsvorgabe für den Handel bieten.
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start: 2023-08-14 00:00:00
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basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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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