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Estrategia de vectores normalizados a escala con funciones de activación, ver.4

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-01-22 09:02:30
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Resumen general

Esta es una mejora de la estrategia de vector normalizado escalado de drkhodakarami, principalmente añadiendo funciones de activación para mejorar el rendimiento de la estrategia. La estrategia calcula la tasa de cambio en el mercado en función de las diferencias de marco de tiempo, y determina señales largas y cortas basadas en valores de umbral. Mientras tanto, se introducen funciones de activación de swish, ReLU y paso para suavizar la secuencia diferencial y mejorar la precisión del juicio de la señal.

Estrategia lógica

Calcular el porcentaje de cambio de precio x de cierre en el marco de tiempo establecido
Pasa x a la función de activación para obtener la secuencia procesada p
Establecer umbrales positivos y negativos th, ir largo cuando p cruza por encima de th, y ir corto cuando cruza por debajo de -th
Deshabilitar la pintura para evitar señales falsas

Análisis de ventajas

Las funciones de activación ayudan a filtrar el ruido y a mejorar el juicio de la señal
La nueva entrada y la lógica cerrada permiten la negociación automatizada
Más personalización de parámetros se adapta a más mercados
Una excelente visualización presenta de forma intuitiva las señales comerciales

Análisis de riesgos

La imposición incorrecta de umbrales puede hacer que se pierdan oportunidades comerciales
Las funciones de activación inadecuadas pueden filtrar demasiado la información del mercado
Las distorsiones de la señal inducidas por la pintura requieren pruebas

Soluciones:

Ajustar los parámetros de umbral para encontrar óptimo
Prueba diferentes funciones de activación para encontrar la mejor coincidencia
Añadir la lógica de detección de repintado para confirmar señales válidas

Direcciones de optimización

Añadir ajuste de umbral adaptativo
Optimización de los parámetros de la función de activación
Incorporar el stop loss automático
Filtrar señales con más factores

Conclusión

Basado en el trabajo de drkhodakarami, esta estrategia introduce funciones de activación para mejorar el rendimiento. La personalización de parámetros ampliada se adapta mejor a los cambios del mercado. Mientras tanto, la excelente visualización presenta intuitivamente oportunidades comerciales. Los próximos pasos son optimizar aún más las funciones de activación y la configuración de umbral, incorporar lógica de stop loss y más filtración de señales para lograr una eficacia de estrategia aún mejor.

/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// author: capissimo
strategy("Scaled Normalized Vector Strategy, ver.4", precision=2, overlay=false)
// This is a modification of my Scaled Normalized Vector Strategy  
// original: Drkhodakarami (https://www.tradingview.com/script/Fxv2xFWe-Normalized-Vector-Strategy-By-Drkhodakarami-Opensource/)

price    = input(close,  "Price Data")
tf       = input(18,     "Timeframe", minval=1, maxval=1440)
thresh   = input(14.,    "Threshold", minval=.1, step=.1) 
div      = input(1000000,"Divisor", options=[1,10,100,1000,10000,100000,1000000,10000000,100000000])
mmx      = input(233,    "Minimax Lookback", options=[1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584])
showVol  = input(false,  "Volume")
useold   = input(true,   "Use Old System")
method   = input("Swish", "Activation", options=["Step", "LReLU", "Swish", "None"])

scaleMinimax(X, p, min, max) => 
    hi = highest(X, p), lo = lowest(X, p)
    (max - min) * (X - lo)/(hi - lo) + min

getdiff(prc, tf) =>
    prev  = scaleMinimax((useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc[1], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) 
                                 : security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc[1])), tf, 0, 1)
    curr  = scaleMinimax((useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), hlc3, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)  
                                 : security(syminfo.tickerid, tostring(tf), hlc3)), tf, 0, 1)
    (curr/prev) - 1

relu(x) => max(x, 0)
lrelu(x, alpha) => relu(x) - alpha * relu(-x)
step(x) => x >= 0 ? 1 : -1
log2(x) => log(x) / log(2)
sigmoid(x) => 1 / (1 + exp(-x))
swish(x) => x * sigmoid(x)

f(m) => method==m

vol  = useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), volume, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) 
              : security(syminfo.tickerid, tostring(tf), volume)
obv  = cum(change(price) > 0 ? vol : change(price) < 0 ? -vol : 0*vol)
prix = showVol ? obv : price
x    = getdiff(prix, tf)
p    = f("Swish") ? swish(x) : f("Step") ? step(x) : f("LReLU") ? lrelu(x, .8) : x
th   = thresh/div
long = crossover(p, th)
short= crossunder(p, -th)

lime  = color.new(color.lime, 10), fuchsia = color.new(color.fuchsia, 10), 
black = color.new(color.black, 100), gray = color.new(color.gray, 50)
bg    = long ? lime : short ? fuchsia : black
cl    = p > th ? color.green : p < -th ? color.red : color.silver

bgcolor(bg, editable=false)
plot(scaleMinimax(th, mmx, -1, 1), color=lime, editable=false, transp=0)
hline(0, linestyle=hline.style_dotted, title="base line", color=gray, editable=false)
plot(scaleMinimax(-th, mmx, -1, 1), color=fuchsia, editable=false, transp=0)
plot(scaleMinimax(p, mmx, -1, 1), color=cl, style=plot.style_histogram, transp=70, editable=false)
plot(scaleMinimax(p, mmx, -1, 1), color=cl, style=plot.style_linebr, title="prediction", transp=0, editable=false)

strategy.entry("L", true, 1, when=long)
strategy.entry("S", false, 1, when=short)

alertcondition(long, title='Long', message='Long Signal!')
alertcondition(short, title='Short', message='Short Signal!')

//*** Karobein Oscillator
per  = input(8, "Karobein Osc Lookback")

prix2 = ema(price, per)
a = ema(prix2 < prix2[1] ? prix2/prix2[1] : 0, per)
b = ema(prix2 > prix2[1] ? prix2/prix2[1] : 0, per)
c = (prix2/prix2[1])/(prix2/prix2[1] + b)
d = 2*((prix2/prix2[1])/(prix2/prix2[1] + c*a)) - 1

plot(scaleMinimax(d, mmx, -1, 1), color=color.orange, transp=0)

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