В TradingView появился индикатор сезонности. Выглядит симпатично, но хотелось бы больше вариантов для обработки.
Данные по изменению индекса МосБиржи с 2014 года.
Интересно было посмотреть, как изменялся индекс примерно с начала ноября и по конец года.
Среднее изменение положительное = «+1,65%». Правда количество положительных и отрицательных исходов — 50 на 50.
Но если взять последние 3 года, то результат будет печальным. Все три раза индекс снижался, а средний результат составил = «-5,86%».
Если принять во внимание, что индекс находится около годовых минимумов, то становится тревожно.
В последнее время стало известно, что TradingView планирует покинуть российский рынок. Это вызвало серьезное беспокойство среди трейдеров и инвесторов, для которых этот сервис стал основным инструментом для анализа и мониторинга рынков. К сожалению, адекватных альтернатив на данный момент практически нет.
Есть, конечно, локальные решения, такие как Stockchart.ru, а также проект “Алгопак”, о котором я писал ранее, но это скорее временные меры и далеко не полноценная замена функционалу и удобству TradingView. Если завтра TradingView действительно закроет доступ для пользователей из России, можно ожидать волны недовольства, резких высказываний и даже паники — привычная ситуация в подобных условиях.
Биржа же в свою очередь делает попытки создать что-то свое, но, как показывает практика, такие инициативы редко приводят к успеху. Проблема в том, что сама биржа, несмотря на доступ к огромным финансовым ресурсам, не может стать успешным разработчиком. Сотрудники, работающие на бирже, — это эксперты в своих областях, но не бизнесмены, и у них нет понимания того, как превратить хороший сервис в прибыльный бизнес.
Добрый день!
Настало время выложить стратегию для TradingView, которую я писал 2.5 недели.
В этом коде реализована торговая стратегия, основанная на модели K-ближайших соседей (KNN), использующая методы классификации для принятия решений о покупке или продаже активов. Модель обучается на технических индикаторах: RSI, CCI, ADX и WT.
Суть модели:
1.Обучение на индикаторах
Модель KNN использует исторические значения указанных индикаторов в качестве входных данных. Эти индикаторы помогают определить потенциальные точки входа и выхода на рынок, основываясь на изменениях в ценах и объемах.
2.Классификация сигналов
В зависимости от значений индикаторов, модель классифицирует текущую рыночную ситуацию как «покупка», «продажа» или «нейтральная». Это позволяет трейдеру принимать более обоснованные решения.
3.Расстояние Лоренца
В отличие от стандартного евклидова расстояния, расстояние Лоренца учитывает определенные характеристики данных, что позволяет лучше захватывать особенности временных рядов и улучшать качество классификации.