Энтропия Шеннона V2

Автор:Чао Чжан, Дата: 23 мая 2022 года 15:07:54
Тэги:stdevWMA

Версия 2, Энтропия Шеннона Это обновление включает как мертвую полосу (Plotting Optional), так и показатель PercentRank.

Вот уникальный способ посмотреть на информацию о цене и объеме. Используйте рассчитанное значение энтропии Шеннона. Это мера сюрприза в данных, чем больше движение или отклонение от наиболее вероятного значения, тем выше новое получение информации. Что мне кажется таким интересным в этом значении, так это плавность, с которой оно отображает информацию без использования скользящих средних.

H = -sum(prob(i) * log_base2(prob(i)))

Я включил типичный способ, которым я экспериментировал с этим, который заключается в разнице между информацией о объеме и информацией о цене. Я включил опцию отключения данных о цене или объеме, чтобы увидеть значение энтропии Шеннона любого значения. Есть куча сложных скриптов, которые пытаются сделать то, что делает этот расчет в 3 строках. Как и в любом случае, нет бесплатных обедов, поэтому вы можете хорошо видеть, что при снижении длины вы быстро узнаете, где ваши частоты nyquist, вы захотите работать примерно в два раза больше шума, как минимум.

Использование этого сценария основано на Информации и выделяет места, которые нуждаются в вашем внимании, либо потому, что есть большое количество изменений (новая информация), либо есть минимальная новая информация (самодовольство, институциональные движения).обратная проверка

/*backtest
start: 2022-04-22 00:00:00
end: 2022-05-21 23:59:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © kocurekc

//@version=4
//
// @author Kocurekc
// Rev-3, Added STDev bands and Precent Rank
// Rev-2, Shannon entropy
// Rev-1, new picture for moderators
// Rev-0, added colors, flipped delta to clean up view
//
// Live a little, publish your scripts...be a John Elhers
//

study(title="Shannon Entropy V2", shorttitle="Info-S", precision=2)
src = input(close, title="source", type=input.source)
len = input(9, title="Entropy Length", type=input.integer)
range = input(0.025, title="color level", type=input.float)
avg = input(44, title="Averaging Length", type=input.integer)
vPR = input(2, title="Percent Rank Limit", type=input.integer)
bc = input(true, title="Include Source", type=input.bool)
vc = input(true, title="Include Volume", type=input.bool)
pb = input(true, title="Print Bands", type=input.bool)

//Shannon Entropy, for source (close) or for Volume or both
cr = src/sum(src,len)
vr = log(volume)/sum(log(volume),len)
info = ((vc ? sum(vr*log10(vr)/log10(2),len) : 0) - (bc ? vc ? sum(cr*log10(cr)/log10(2),len) : sum(cr*log10(cr)/log10(2),len) : 0))

//coloring for Shannon Entropy using both source and volume
hc1 = info > range ? #4caf50 : info > range * -1 ? #ffeb3b : info <= range * -1 ? #f44336 : na

//Plotting 
plot(info, style=(bc and vc ? plot.style_columns :plot.style_line ), color=hc1 )
plot((bc and vc ? 0 : na), color=color.gray)


//Top/Bottom STDev
value = wma(info,avg)
top = value+stdev(info,len)
btm = value-stdev(info,len)
plot(pb ? top:na)
plot(pb ? btm:na)

//Percent Rank and ploting
hvp = percentrank(info,avg)
plotshape(hvp>(100-vPR) ? info : na, location=location.absolute, style=shape.triangledown, color=color.red, size=size.tiny, transp=30, offset=0)
plotshape(hvp<vPR ? info : na, location=location.absolute, style=shape.triangleup, color=color.green, size=size.tiny, transp=30, offset=0)

if hvp<vPR
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if hvp>(100-vPR)
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)

Связанные

Больше