【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
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。
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