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  2. アクティベーション関数を持つスケール化された標準化ベクトル戦略,ver.4

アクティベーション関数を持つスケール化された標準化ベクトル戦略,ver.4

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2024-01-22 09:02:30
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概要

これはdrkhodakaramiのスケール標準化ベクトル戦略の改善であり,主に戦略のパフォーマンスを向上させるためにアクティベーション機能を追加している.この戦略は,タイムフレームの違いに基づいて市場の変化率を計算し,値に基づいて長短信号を決定する.一方,スウィッシュ,ReLU,ステップアクティベーション機能が導入され,差異配列を滑らかにし,信号判断の精度を向上させる.

戦略の論理

  1. 設定されたタイムフレームで閉じる%の価格変化 x を計算する
  2. 処理された配列 p を取得するために,アクティベーション関数に x を渡す
  3. ポジティブとネガティブの値を設定します. pがthを超えると長くなって, -thを下回ると短くなります.
  4. 偽信号を避けるために再塗装を無効にする

利点分析

  1. アクティベーション機能はノイズをフィルタリングし,信号判断を改善します
  2. 新しいエントリーと緊密な論理が自動取引を可能にします
  3. より多くのパラメータのカスタマイゼーションは,より多くの市場に適応します
  4. 優れたビジュアライゼーションは,直感的に取引信号を提示します

リスク分析

  1. 不適切な値設定は,取引機会を逃す可能性があります.
  2. 不適切なアクティベーション機能が市場情報を過濾する可能性があります.
  3. 再塗りによって引き起こされる信号歪みは 試験が必要です

解決策:

  1. 極限パラメータを調整して,最適な値を見つける
  2. 最適なマッチを見つけるために異なるアクティベーション機能を試してください
  3. 正確な信号を確認するために再塗装検出ロジックを追加する

オプティマイゼーションの方向性

  1. 調整可能な値設定を追加する
  2. アクティベーション機能のパラメータを最適化
  3. 自動ストップ損失を組み込む
  4. より多くの要素でシグナルをフィルターする

結論

この戦略は,drkhodakaramiの研究に基づいて,パフォーマンスを向上させるアクティベーション機能を導入している.拡張されたパラメータカスタマイゼーションは市場の変化により良く適応する.一方,優れたビジュアライゼーションは直感的に取引機会を提示する.次のステップは,アクティベーション機能と値設定をさらに最適化し,ストップ損失論理とより多くの信号フィルタリングを組み込み,さらに優れた戦略効率を達成することである.

/*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)
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