【一定收藏！】76%胜率的洛伦兹分类策略，Tradingview有史以来最聪明的机器学习指标，这么用K线助手爽翻了！！#indicators #交易策略 #欧易k线助手

投机实验室

29 Aug 202406:03

Summary

TLDR本视频介绍了一个基于机器学习洛伦兹分类指标的交易策略，该策略在TradingView中表现出色，两年内交易胜率超过76%。策略通过设置特定的参数，如neighbors count、color Compression等，结合阳线和阴线的交易信号，以及EMA200的参考，进行交易决策。视频还展示了在英伟达、比特币和欧元日元交易对上的回测结果，以及如何使用OKX平台的K线交易助手功能来优化交易体验。

Takeaways

📈 发现了一个高胜率的交易指标，声称能在TradingView中排名前三，两年内连续交易胜率超过76%。
🧠 该指标利用机器学习技术，特别是洛伦兹分类，对多维特征空间的历史数据进行分类，预测未来价格走势。
🔧 用户可以通过调整指标参数如neighbors count、color Compression、lookback window等来优化策略。
📊 策略脚本经过深度回测，筛选出三个最适合的品种：英伟达、比特币和欧元日元交易对。
💹 在美股英伟达的30分钟图表中，策略的净利润达到377711美元，盈利因子为3.569。
💰 在加密货币比特币的1小时图表中，策略的净利润为268861美元，盈利因子为2.02。
🌐 在外汇欧元日元交易对的15分钟图表中，策略的净利润超过134168美元，盈利因子为1.5。
🛠️ 提供的策略代码中加入了过滤器，确保关键K线位置的信号与交易方向一致。
📱 推荐使用OKX交易平台的K线交易助手功能，以便在K线图表中直接进行交易操作。
⏰ 提醒用户订阅以便不错过更多有利可图的交易策略。

Q & A

什么是机器学习洛伦兹分类指标（Lorentzian Classification）？
-机器学习洛伦兹分类指标是一种基于洛伦兹距离的分类方法，它能通过对历史数据的多维特征空间进行分类，预测未来价格走势的方向。这种算法在新的近似最近邻实现中使用洛伦兹距离作为度量标准，提供的数据越多，指标会变得越准确。
如何设置洛伦兹分类指标的参数？
-指标的主要参数设置为：neighbors count 设为 6，color Compression 设为 2，lookback window 设为 18，relative weighting 设为 14，regression level 设为 35，use ema filter 设为 true。其他不用的功能可以全部关闭。
进入多头交易的规则是什么？
-多头交易规则要求洛伦兹指标发出买入信号时，对应的K线必须是阳线，且收盘价位于EMA200上方。满足条件后，可以在阳线收盘价入场，止损设在最近10根波段的低点，止盈可以选择分批止盈或固定比例止盈。
进入空头交易的规则是什么？
-空头交易规则与多头相反，当洛伦兹指标发出卖出信号时，对应的K线必须是阴线，且收盘价位于EMA200下方。满足条件后，可以在阴线收盘价入场，止损设在最近波段的高点，止盈也可以选择分批止盈或固定比例止盈。
在回测中表现最好的三个品种是什么？
-回测中表现最好的三个品种是：1）英伟达（美股），30分钟图表下胜率76.47%，净利润377,711美元；2）比特币（加密货币），1小时图表下胜率67.61%，净利润268,861美元；3）欧元/日元（外汇），15分钟图表下胜率60.66%，净利润134,168美元。
如何在TradingView中使用这套策略？
-可以通过TradingView搜索“Machine Learning, Lorentzian Classification”找到机器学习洛伦兹分类指标，按照提供的参数进行设置。然后根据买卖信号，结合EMA200以及相应的K线形态（阳线或阴线）入场交易。
为什么要进行深度回测？
-深度回测是为了验证策略的有效性，确保在不同品种和时间周期下能产生持续的盈利。回测还可以帮助优化参数设置，避免策略在特定市场条件下表现不佳。
欧易交易平台提供了哪些独特的交易功能？
-欧易平台提供了K线交易助手功能，允许在K线图表中直接操作下单、管理仓位、修改止盈止损等功能。此外，还可以通过持仓线直接进行平仓和反手开仓等操作，极大简化了交易流程。
这套策略的止损和止盈如何设置？
-止损可以设置在近期波段的高点或低点，止盈可以选择分批止盈或者固定比例止盈，具体取决于交易者的偏好和风险管理策略。
如何通过使用这套策略提高盈利能力？
-首先，仔细调节策略参数并进行广泛的回测，确保策略适用于特定的市场和时间周期。其次，结合良好的风险管理，如合理设置止损和止盈，分批止盈，保证每笔交易的风险可控。最后，及时调整策略和参数以适应市场变化。