Type/to search

Торговая стратегия на основе масштабированных нормализованных векторов с оптимизацией функции активации

Common strategy
Created: 2024-01-22 09:02:30
Last modified: 3 years ago
1
Follow
1802
Followers

img

Обзор

Данная стратегия является улучшением стратегии масштабно-нормализованного вектора от drkhodakarami, в основном за счёт добавления функции активации для повышения производительности. Стратегия использует дифференцирование по временной оси для вычисления скорости изменения рынка и через пороговые значения определяет сигналы на покупку и продажу. Кроме того, в стратегию введены функции активации swish, ReLU и step, которые сглаживают последовательность разностей и повышают точность определения сигналов.

Принцип стратегии

  1. Вычисляется процентное изменение цены закрытия (close) на заданном временном интервале — x.
  2. x передаётся в функцию активации, получается обработанная последовательность p.
  3. Устанавливаются положительный и отрицательный пороги th. Когда p пересекает th снизу вверх — открывается длинная позиция, когда пересекает -th сверху вниз — открывается короткая позиция.
  4. Отключается перерисовка для предотвращения ложных сигналов.

Анализ преимуществ

  1. Введение функции активации позволяет фильтровать шум и повышать качество определения сигналов.
  2. Добавлена логика открытия и закрытия позиций для автоматической торговли.
  3. Увеличено пространство для настройки параметров, что позволяет адаптироваться к большему числу рынков.
  4. Отличный визуальный дизайн, наглядно отражающий торговые сигналы.

Анализ рисков

  1. Неправильная настройка пороговых значений может привести к упущению торговых возможностей.
  2. Неподходящий выбор функции активации может отфильтровать рыночную информацию.
  3. Требуется тестирование искажения сигналов, вызванного перерисовкой.

Методы решения:

  1. Настройка параметров порогов для поиска оптимальных значений.
  2. Тестирование различных функций активации для выбора наиболее подходящей.
  3. Добавление логики обнаружения перерисовки для подтверждения достоверности сигналов.

Направления оптимизации

  1. Добавление адаптивной установки порогов.
  2. Оптимизация параметров функции активации.
  3. Внедрение автоматического стоп-лосса.
  4. Комбинирование дополнительных фильтров сигналов.

Заключение

Данная стратегия, основанная на работе drkhodakarami, вводит функции активации для улучшения производительности. Расширение пространства оптимизации параметров позволяет лучше адаптироваться к изменениям рынка. Визуальный дизайн отлично и наглядно отображает торговые возможности. В дальнейшем можно продолжить оптимизацию функций активации и пороговых значений, а также добавить стоп-лосс и дополнительные фильтры сигналов, что позволит добиться ещё лучших результатов.

Source
Pine
/*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  
Strategy parameters
Strategy parameters
Price Data
Timeframe
Threshold
Divisor
Minimax Lookback
Volume
Use Old System
Activation
Karobein Osc Lookback
Comment
All comments (0)
No data
No data
  • 1
Forums
PINE Language
Get the app
iPhone Download
© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)