ChaoZhang
1
Подписаться
1617
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой комплексную торговую систему, которая объединяет алгоритм машинного обучения K-ближайшего соседа (KNN), распознавание свечных паттернов и анализ объема. Стратегия формирует трехмерную структуру анализа рынка с помощью методов многомерного анализа, включая каналы скользящих средних, проверку пороговых значений объема и статистику вероятностей, тем самым выявляя потенциальные торговые возможности.
Стратегический принцип
Основная логика стратегии основана на следующих ключевых элементах:
- Используйте скользящую среднюю (SMA) и стандартное отклонение для построения ценовых каналов с целью определения зон перекупленности и перепроданности.
- Определите девять классических моделей свечей с помощью программно заданных условий, включая молот, падающую звезду, поглощение и т. д.
- Внедрение алгоритма KNN для изучения исторических ценовых тенденций и прогнозирования возможных будущих ценовых тенденций.
- Использование объема торговли в качестве индикатора подтверждения сигнала требует, чтобы объем торговли превышал установленный порог при срабатывании сигнала.
- Рассчитайте распределение вероятностей подъема и спада и используйте его как одно из условий фильтрации сигнала.
Стратегические преимущества
- Многоуровневый механизм подтверждения сигналов значительно повышает надежность транзакций.
- Внедрение алгоритма KNN обеспечивает перспективу машинного обучения для традиционного технического анализа.
- Механизм проверки объема эффективно предотвращает ложные прорывы
- Динамическое построение линий поддержки и сопротивления помогает определить важные ценовые уровни
- Комплексная система оповещений гарантирует, что вы не упустите важные торговые возможности.
- Параметры стратегии легко настраиваются и могут адаптироваться к различным рыночным условиям.
Стратегический риск
- Алгоритм KNN может отставать на нестабильных рынках
- Слишком много условий фильтрации сигналов могут привести к упущению некоторых торговых возможностей.
- Фиксированные пороговые значения объема могут потребовать динамической корректировки в различные периоды.
- Во время боковых фаз может генерироваться слишком много ложных сигналов. Рекомендуется:
- Динамически настраивать параметры алгоритма
- Внедрение механизма идентификации рыночной среды
- Установите максимальный лимит потерь
- Внедрение системы управления складом
Направление оптимизации стратегии
- Внедрение механизма адаптивной настройки параметров, позволяющего стратегии автоматически настраивать параметры в соответствии с рыночными условиями.
- Интеграция алгоритмов глубокого обучения для повышения точности прогнозов
- Добавление дополнительных индикаторов микроструктуры рынка
- Оптимизация динамического метода расчета порогового значения объема торгов
- Создать более полную систему контроля рисков
Подвести итог
Стратегия создает надежную торговую систему, сочетая традиционный технический анализ с современными методами машинного обучения. Многомерная структура анализа стратегии и строгий механизм подтверждения сигналов обеспечивают надежную основу для торговых решений. Ожидается, что благодаря постоянной оптимизации и контролю рисков стратегия будет поддерживать стабильную эффективность в различных рыночных условиях.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-01-17 00:00:00
end: 2025-01-16 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":49999}]
*/
//@version=6
strategy("Candle Pattern Analyzer with Volume", overlay=true)
// Input parameters
length = input.int(20, "Channel Length", minval=1)
mult = input.float(2.0, "Volatility Multiplier", minval=0.1)
candleLength = input.int(5, "Candle Length", minval=1)
k = input.int(5, "KNN Neighbors", minval=1)
volumeThreshold = input.int(100000, "Volume Threshold", minval=1)
// Calculate channel
basis = ta.sma(close, length)
dev = mult * ta.stdev(close, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Plot channel
plot(basis, color=color.blue)
plot(upper, color=color.green)
plot(lower, color=color.red)
// Identify candle patterns
isBullish = close > open
isBearish = close < open
// Pre-calculate SMAs
smaLow = ta.sma(low, candleLength)
smaHigh = ta.sma(high, candleLength)
smaClose = ta.sma(close, candleLength)
// Hammer pattern
isHammer = isBullish and
low < smaLow and
close > smaClose and
(close - low) / (high - low) > 0.6 and
low < low[1]
// Shooting Star pattern
isShootingStar = isBearish and
high > smaHigh and
close < smaClose and
(high - close) / (high - low) > 0.6 and
high > high[1]
// Inverse Hammer pattern
isInverseHammer = isBullish and
high > smaHigh and
close < smaClose and
(high - close) / (high - low) > 0.6 and
high > high[1]
// Bullish Engulfing pattern
isBullishEngulfing = isBullish and
close > high[1] and
open < low[1]
// Bearish Engulfing pattern
isBearishEngulfing = isBearish and
close < low[1] and
open > high[1]
// Morning Star pattern
isMorningStar = isBullish and close[2] < open[2] and close[1] < open[1] and close > open[1]
// Evening Star pattern
isEveningStar = isBearish and close[2] > open[2] and close[1] > open[1] and close < open[1]
// Three Black Crows pattern
isThreeBlackCrows = isBearish and
close < close[1] and
close[1] < close[2] and
close[2] < close[3]
// Three White Soldiers pattern
isThreeWhiteSoldiers = isBullish and close > close[1] and close[1] > close[2] and close[2] > close[3]
// Compare previous candles
prevCandleUp = close[1] > open[1]
prevCandleDown = close[1] < open[1]
// Calculate probability
probUp = ta.sma(close > open ? 1 : 0, candleLength) / candleLength
probDown = ta.sma(close < open ? 1 : 0, candleLength) / candleLength
// Generate signals
buySignal = isHammer and prevCandleDown and probUp > probDown and volume > volumeThreshold
sellSignal = isShootingStar and prevCandleUp and probDown > probUp and volume > volumeThreshold
// Highlight patterns
color candleColor = na
if (isHammer)
candleColor := color.green
label.new(bar_index, high, "Hammer", color=color.green, style=label.style_label_up)
else if (isShootingStar)
candleColor := color.red
label.new(bar_index, low, "Shooting Star", color=color.red, style=label.style_label_down)
else if (isInverseHammer)
candleColor := color.blue
label.new(bar_index, high, "Inverse Hammer", color=color.blue, style=label.style_label_up)
else if (isBullishEngulfing)
candleColor := color.yellow
label.new(bar_index, high, "Bullish Engulfing", color=color.yellow, style=label.style_label_up)
else if (isBearishEngulfing)
candleColor := color.purple
label.new(bar_index, low, "Bearish Engulfing", color=color.purple, style=label.style_label_down)
else if (isMorningStar)
candleColor := color.orange
label.new(bar_index, high, "Morning Star", color=color.orange, style=label.style_label_up)
else if (isEveningStar)
candleColor := color.new(color.red, 80)
label.new(bar_index, low, "Evening Star", color=color.new(color.red, 80), style=label.style_label_down)
else if (isThreeBlackCrows)
candleColor := color.black
label.new(bar_index, low, "Three Black Crows", color=color.black, style=label.style_label_down)
else if (isThreeWhiteSoldiers)
candleColor := color.white
label.new(bar_index, high, "Three White Soldiers", color=color.white, style=label.style_label_up)
// Plot candles
barcolor(candleColor)
// KNN algorithm
var float[] knnData = array.new_float(k, na)
var float[] knnLabels = array.new_float(k, na) // Create an array to store KNN labels
array.set(knnLabels, 0, 1.0) // Label for "up" movement
// Shift KNN dataset to make room for new data point
for i = 1 to k-1
array.set(knnData, i, array.get(knnData, i-1))
array.set(knnLabels, i, array.get(knnLabels, i-1))
// Predict next movement using KNN algorithm
float prediction = 0.0
for i = 0 to k-1
float distance = math.abs(close - array.get(knnData, i))
prediction += array.get(knnLabels, i) / distance
prediction /= k
// Plot prediction
// line.new(bar_index, close, bar_index + 1, prediction, color=color.purple)
// Plot resistance and support lines
float resistance = ta.sma(high, length)
float support = ta.sma(low, length)
// line.new(bar_index, resistance, bar_index + 1, resistance, color=color.green, style=line.style_dashed)
// line.new(bar_index, support, bar_index + 1, support, color=color.red, style=line.style_dashed)
// Plot buy and sell signals with prices
if (buySignal)
// label.new(bar_index, low, "Buy at " + str.tostring(low), color=color.green, style=label.style_label_up)
strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="Buy at " + str.tostring(low))
if (sellSignal)
// label.new(bar_index, high, "Sell at " + str.tostring(high), color=color.red, style=label.style_label_down)
strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="Sell at " + str.tostring(high))
// Create alerts
alertcondition(buySignal, title="Buy Signal", message="Buy signal generated!")
alertcondition(sellSignal, title="Sell Signal", message="Sell signal generated!")