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多维度K近邻算法与烛台形态的量价分析交易策略
KNN
概述 该策略是一个结合了K近邻(KNN)机器学习算法、烛台形态识别和成交量分析的综合交易系统。策略通过多维度分析方法,包括移动平均通道、成交量阈值验证和概率统计,对市场形成立体化分析框架,从而捕捉潜在的交易机会。 策略原理 策略的核心逻辑建立在以下几个关键要素之上: 1. 使用移动平
KNN自适应参数化趋势跟踪策略
KNN
概述 本策略是一个基于机器学习算法K近邻(KNN)的自适应参数化趋势跟踪系统。该策略通过KNN算法动态调整趋势跟踪参数,结合移动平均线进行交易信号的生成。系统能够根据市场环境的变化自动调整策略参数,提高策略的适应性和稳定性。该策略采用了机器学习方法来优化传统的趋势跟踪策略,是定量投资领域技术与创
KNN 机器学习策略:基于 K 近邻算法的趋势预测交易系统
KNN
概述 该策略采用 K 最近邻(KNN)机器学习算法对价格趋势进行预测。通过选择不同的价格计算方法(如 HL2、VWAP、SMA 等)作为输入值,以及选择不同的目标值(如价格走势、VWAP、波动率等)作为评估对象,利用 KNN 算法找出最接近当前市场状态的 K 个历史数据点,并基于这 K 个数据点