सक्रियण फ़ंक्शन अनुकूलन के साथ स्केल सामान्यीकृत वेक्टर ट्रेडिंग रणनीति


निर्माण तिथि: 2024-01-22 09:02:30 अंत में संशोधित करें: 2024-01-22 09:02:30
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सक्रियण फ़ंक्शन अनुकूलन के साथ स्केल सामान्यीकृत वेक्टर ट्रेडिंग रणनीति

अवलोकन

यह रणनीति drkhodakarami के स्केल एकीकरण वेक्टर रणनीति में सुधार है, मुख्य रूप से रणनीति की दक्षता बढ़ाने के लिए सक्रियण फ़ंक्शन को जोड़ना। रणनीति समय-अक्ष अंतर का उपयोग बाजार में परिवर्तन की दर की गणना करने के लिए करती है, और थ्रेड मूल्य निर्णय के माध्यम से अधिक शून्य संकेत करती है। साथ ही, रणनीति में स्विस, ReLU और कदम सक्रियण फ़ंक्शन की शुरुआत की गई है, जो सिग्नल निर्णय की सटीकता को बढ़ाने के लिए क्रमबद्धता को समतल करता है।

रणनीति सिद्धांत

  1. गणना बंद मूल्य सेट समय पर भिन्नता का प्रतिशत परिवर्तन दर x
  2. सक्रियण फ़ंक्शन के लिए एक्स को पास करें, और संसाधित सीक्वेंस p प्राप्त करें
  3. सकारात्मक-नकारात्मक थ्रेसहोल्ड सेट करें, जब पी ऊपर-थ्रू के लिए अधिक है, और नीचे-थ्रू के लिए खाली है
  4. गलत संकेतों से बचने के लिए रीमैप बंद करें

श्रेष्ठता विश्लेषण

  1. एक सक्रियण फ़ंक्शन जो शोर को फ़िल्टर करता है, सिग्नल निर्णय की गुणवत्ता में सुधार करता है
  2. नए पोजीशन क्लियर पोजीशन लॉजिक, स्वचालित ट्रेडिंग
  3. अधिक बाजारों के लिए पैरामीटर कस्टम स्पेस जोड़ना
  4. व्यापारिक संकेतों को दर्शाने के लिए उत्कृष्ट दृश्य डिजाइन

जोखिम विश्लेषण

  1. गलत मूल्य निर्धारण से व्यापार के अवसरों की कमी हो सकती है
  2. सक्रियण फ़ंक्शन का गलत चयन बाजार की जानकारी को फ़िल्टर कर सकता है
  3. सिग्नल विरूपण के कारण परीक्षण की आवश्यकता है

समाधान:

  1. सबसे अच्छा मान खोजने के लिए थ्रेशोल्ड पैरामीटर को समायोजित करें
  2. विभिन्न सक्रियण फ़ंक्शंस का प्रयास करें और सबसे अच्छा मिलान करें
  3. सिग्नल की वैधता की पुष्टि करने के लिए रीमैप डिटेक्शन लॉजिक जोड़ें

अनुकूलन दिशा

  1. अनुकूलन थ्रेशोल्ड सेट करें
  2. सक्रियण फ़ंक्शन पैरामीटर का अनुकूलन करें
  3. ऑटो स्टॉप लॉजिक जोड़ें
  4. अधिक कारक फ़िल्टर सिग्नल के साथ

संक्षेप

यह रणनीति drkhodakarami के आधार पर है, सक्रियण कार्य को शुरू करने के लिए प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, पैरामीटर अनुकूलन अंतरिक्ष के विस्तार के माध्यम से बाजार में परिवर्तन के लिए बेहतर अनुकूलन। साथ ही, यह एक उत्कृष्ट दृश्य डिजाइन है, जो व्यापार के अवसरों को स्पष्ट रूप से दर्शाता है। इसके बाद सक्रियण कार्य और थ्रेशोल्ड सेटिंग को अनुकूलित करना जारी रखा जा सकता है, और स्टॉप लॉजिक और अधिक सिग्नल फ़िल्टरिंग को जोड़कर बेहतर रणनीति प्रभाव प्राप्त किया जा सकता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// author: capissimo
strategy("Scaled Normalized Vector Strategy, ver.4", precision=2, overlay=false)
// This is a modification of my Scaled Normalized Vector Strategy  
// original: Drkhodakarami (https://www.tradingview.com/script/Fxv2xFWe-Normalized-Vector-Strategy-By-Drkhodakarami-Opensource/)

price    = input(close,  "Price Data")
tf       = input(18,     "Timeframe", minval=1, maxval=1440)
thresh   = input(14.,    "Threshold", minval=.1, step=.1) 
div      = input(1000000,"Divisor", options=[1,10,100,1000,10000,100000,1000000,10000000,100000000])
mmx      = input(233,    "Minimax Lookback", options=[1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584])
showVol  = input(false,  "Volume")
useold   = input(true,   "Use Old System")
method   = input("Swish", "Activation", options=["Step", "LReLU", "Swish", "None"])

scaleMinimax(X, p, min, max) => 
    hi = highest(X, p), lo = lowest(X, p)
    (max - min) * (X - lo)/(hi - lo) + min

getdiff(prc, tf) =>
    prev  = scaleMinimax((useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc[1], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) 
                                 : security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc[1])), tf, 0, 1)
    curr  = scaleMinimax((useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), hlc3, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)  
                                 : security(syminfo.tickerid, tostring(tf), hlc3)), tf, 0, 1)
    (curr/prev) - 1

relu(x) => max(x, 0)
lrelu(x, alpha) => relu(x) - alpha * relu(-x)
step(x) => x >= 0 ? 1 : -1
log2(x) => log(x) / log(2)
sigmoid(x) => 1 / (1 + exp(-x))
swish(x) => x * sigmoid(x)

f(m) => method==m

vol  = useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), volume, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) 
              : security(syminfo.tickerid, tostring(tf), volume)
obv  = cum(change(price) > 0 ? vol : change(price) < 0 ? -vol : 0*vol)
prix = showVol ? obv : price
x    = getdiff(prix, tf)
p    = f("Swish") ? swish(x) : f("Step") ? step(x) : f("LReLU") ? lrelu(x, .8) : x
th   = thresh/div
long = crossover(p, th)
short= crossunder(p, -th)

lime  = color.new(color.lime, 10), fuchsia = color.new(color.fuchsia, 10), 
black = color.new(color.black, 100), gray = color.new(color.gray, 50)
bg    = long ? lime : short ? fuchsia : black
cl    = p > th ? color.green : p < -th ? color.red : color.silver

bgcolor(bg, editable=false)
plot(scaleMinimax(th, mmx, -1, 1), color=lime, editable=false, transp=0)
hline(0, linestyle=hline.style_dotted, title="base line", color=gray, editable=false)
plot(scaleMinimax(-th, mmx, -1, 1), color=fuchsia, editable=false, transp=0)
plot(scaleMinimax(p, mmx, -1, 1), color=cl, style=plot.style_histogram, transp=70, editable=false)
plot(scaleMinimax(p, mmx, -1, 1), color=cl, style=plot.style_linebr, title="prediction", transp=0, editable=false)

strategy.entry("L", true, 1, when=long)
strategy.entry("S", false, 1, when=short)

alertcondition(long, title='Long', message='Long Signal!')
alertcondition(short, title='Short', message='Short Signal!')

//*** Karobein Oscillator
per  = input(8, "Karobein Osc Lookback")

prix2 = ema(price, per)
a = ema(prix2 < prix2[1] ? prix2/prix2[1] : 0, per)
b = ema(prix2 > prix2[1] ? prix2/prix2[1] : 0, per)
c = (prix2/prix2[1])/(prix2/prix2[1] + b)
d = 2*((prix2/prix2[1])/(prix2/prix2[1] + c*a)) - 1

plot(scaleMinimax(d, mmx, -1, 1), color=color.orange, transp=0)