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Shannon-Entropie V2

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 23.05.2022
Tags:stdevWMA

Version 2, Shannon-Entropie Dieses Update enthält sowohl ein Deadband (Plotting Optional) als auch eine PercentRank Indicating.

Hier ist eine einzigartige Möglichkeit, Ihre Preis- und Volumeninformationen zu betrachten. Verwenden Sie den berechneten Wert von Shannon Entropy. Dies ist ein Maß für Überraschung in den Daten, je größer die Bewegung oder Abweichung vom wahrscheinlichsten Wert, desto höher ist der neue Informationsgewinn. Was ich an diesem Wert so interessant finde, ist die Glattigkeit, mit der er die Informationen anzeigt, ohne gleitende Durchschnitte zu verwenden. Es gibt viel Fleisch auf diesem Knochen, das in andere Skripte aufgenommen werden kann.

H = -sum ((prob)) i) * log_base2 ((prob)) i))

Ich habe die typische Art und Weise, wie ich damit experimentiert habe, eingeschlossen, die der Unterschied zwischen den Volumeninformationen und den Preisinformationen ist. Ich habe die Option eingeschlossen, entweder Preis- oder Volumendaten auszuschalten, um den Shannon-Entropiewert beider Werte zu sehen. Es gibt eine Menge komplexer Skripte, die versuchen, das zu tun, was diese Berechnung in 3 Zeilen macht. Wie bei allem gibt es keine kostenlosen Mittagessen, so dass Sie gut sehen können, wenn Sie die Längen senken, werden Sie schnell lernen, wo Ihre Nyquist-Frequenzen sind, Sie wollen mindestens bei etwa dem doppelten Geräuschwert arbeiten.

Die Verwendung dieses Skripts basiert auf Information und markiert Orte, die Ihre Aufmerksamkeit benötigen, entweder weil es eine große Menge an Veränderungen (neue Informationen) oder nur minimale neue Informationen (Selbstzufriedenheit, institutionelle Bewegungen) gibt.Zurückprüfung

/*backtest
start: 2022-04-22 00:00:00
end: 2022-05-21 23:59:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © kocurekc

//@version=4
//
// @author Kocurekc
// Rev-3, Added STDev bands and Precent Rank
// Rev-2, Shannon entropy
// Rev-1, new picture for moderators
// Rev-0, added colors, flipped delta to clean up view
//
// Live a little, publish your scripts...be a John Elhers
//

study(title="Shannon Entropy V2", shorttitle="Info-S", precision=2)
src = input(close, title="source", type=input.source)
len = input(9, title="Entropy Length", type=input.integer)
range = input(0.025, title="color level", type=input.float)
avg = input(44, title="Averaging Length", type=input.integer)
vPR = input(2, title="Percent Rank Limit", type=input.integer)
bc = input(true, title="Include Source", type=input.bool)
vc = input(true, title="Include Volume", type=input.bool)
pb = input(true, title="Print Bands", type=input.bool)

//Shannon Entropy, for source (close) or for Volume or both
cr = src/sum(src,len)
vr = log(volume)/sum(log(volume),len)
info = ((vc ? sum(vr*log10(vr)/log10(2),len) : 0) - (bc ? vc ? sum(cr*log10(cr)/log10(2),len) : sum(cr*log10(cr)/log10(2),len) : 0))

//coloring for Shannon Entropy using both source and volume
hc1 = info > range ? #4caf50 : info > range * -1 ? #ffeb3b : info <= range * -1 ? #f44336 : na

//Plotting 
plot(info, style=(bc and vc ? plot.style_columns :plot.style_line ), color=hc1 )
plot((bc and vc ? 0 : na), color=color.gray)


//Top/Bottom STDev
value = wma(info,avg)
top = value+stdev(info,len)
btm = value-stdev(info,len)
plot(pb ? top:na)
plot(pb ? btm:na)

//Percent Rank and ploting
hvp = percentrank(info,avg)
plotshape(hvp>(100-vPR) ? info : na, location=location.absolute, style=shape.triangledown, color=color.red, size=size.tiny, transp=30, offset=0)
plotshape(hvp<vPR ? info : na, location=location.absolute, style=shape.triangleup, color=color.green, size=size.tiny, transp=30, offset=0)

if hvp<vPR
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if hvp>(100-vPR)
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)

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