كيف يمكن لتويسكو مساعدتك؟

Tuisku هي منصة ذكاء اصطناعي وتعلم آلي لتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بك باستخدام الأنماط الفنية. تساعدك Tuisku، المدمجة بالكامل مع TraderView، على اتخاذ قرارات الشراء والبيع على الأصول بما في ذلك العملات الرقمية وتعظيم أدائك في الأسواق المالية.

تحليل مقارن

مؤشر تويسكو للقوة النسبية مقابل مؤشر القوة النسبية الكلاسيكي

جرِّب استراتيجية "باينسكريب"، مع شجرة قرارات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين

  1. انسخ الرمز التالي:
  2. OpenTradingView.
  3. بمجرد فتح هذا النص، تأكد من وجود الشموع في الصيغة اليومية وأن GOOGstock قيد التشغيل
  4. انتقل إلى محرر النصوص البرمجية الصنوبر:
  5. انقر على زر "Pine Script" في الجزء السفلي من واجهة TradingView. إذا لم يكن المحرر مرئيًا، فقم بتمكينه من خلال الانتقال إلى القائمة الرئيسية > "المزيد"> "محرر باين سكريبت".
  6. انسخ الكود أدناه والصقه في المحرر:
​عرض المتداول المفتوح

مثال للاستراتيجية المصغرة المحسّنة

                             if (stochasticD <= 5.85403)
    if (smoothedD_Diff > 2.31155)
        if (stochasticK <= 1.36624)
            decisionValue := 1.000000 // buy
        if (stochasticK > 1.36624)
            if (stochasticDiff <= 1.83977)
                decisionValue := 0.714286 // buy
if (stochasticD > 5.85403)
    if (stochasticD <= 16.8716)
        if (stochasticSmoothedDiff <= -2.07631)
            if (smoothedD_Diff > 12.2661)
                decisionValue := -0.750000 // sell

استراتيجية RSI الكلاسيكية

  • يعتمد على عتبات ثابتة (على سبيل المثال، مؤشر القوة النسبية <30 أو > 70).
  • يفتقر تمامًا إلى التخصيصالشموع الزمنية ونوع الإجراء
  • تفتقر إلى الأدوات المتقدمة، وغالبًا ما تتطلب وقف الخسارة وجني الأرباح يدويًا.
  • عتبات ثابتة ذات مرونة محدودة.

استراتيجية تويسكو RSI

  • يستخدمالذكاء الاصطناعي للغابات العشوائية لتحليل متغيرات متعددة، ووضع الأرقام عند النقطة المثلى. مثال على شراء مؤشر القوة النسبية عند 18.4 لـ Tesla و26.4 لـ Google.
  • لمزيد من الدقة في إشارات ذروة الشراء/ذروة البيع
  • عتبات قابلة للتعديل لإشارات الشراء/البيع وإدارة المخاطر,
  • يتضمن وقف الخسارة الديناميكي، وجني الأرباح متعدد المستويات، وإيقاف الخسارة المتحرك الاختياري.

TradingView.com Pine Script™ v5 GOOG Small icon of Alphabet (Google) Class C - 1Day - 1S00

Open in TradingView TW icon Alphabet (Google) Class C (GOOG)

*In TW update the candles Time: - 1Day

Trading Strategy Overview

Price Name Time frame Net Profit ($) Indicators Name Net Profit (%) Closed Trades Win Rate (%) Profit Factor Max Loss ($) Max Loss (%) Avg Profit ($) Avg Profit (%)
$79.00 Alphabet (Google) Class C Icon of Alphabet (Google) Class C 1Day $9,989.17 Stochastic RSI 1.00% 59.0 55.93% 3.06 $1,128.00 0.11% $169.00 1.70%

Technical Pattern Information

Key: 1S00

Attached File: Stochastic_RSI.py

Associated Function: TECH_PATTERN. L_Stochastic_RSI

Full Indicator Name: Stochastic RSI

Variables it Returns: Stochastic RSI

Explanation: The Stochastic RSI generates signals for overbought or oversold conditions based on the RSI formula, increasing sensitivity to price movements.

Key Combination: 1S00

ما هي شجرة قرار الذكاء الاصطناعي؟

شجرة القرار هي خوارزمية تعلم آلي تُستخدم للتصنيف والانحدار. في التداول، تقوم بتقييم المدخلات المختلفة (مثل المؤشرات الفنية) للتنبؤ بالنتائج، مثل ما إذا كان يجب الشراء أو البيع. Scikit-learn (sklearn) هي مكتبة بايثون التي تجعل من السهل إنشاء هذه النماذج وتحسينها.

كيف يتم إنشاؤها؟

  1. جمع البيانات: يتم جمع بيانات السوق التاريخية (الأسعار والمؤشرات وغيرها).
  2. اختيار الميزات: يتم اختيار المقاييس الرئيسية مثل مؤشر القوة النسبية RSI، والمتوسطات المتحركة، والتقلبات كمدخلات.
  3. تدريب النموذج: يتم تدريب شجرة القرار على بيانات موسومة، حيث تتعلم الخوارزمية الأنماط التي تتنبأ بتحركات الأسعار.
  4. التحسين: يتم ضبط المعلمات الفائقة مثل عمق الشجرة ومعايير التقسيم لتحقيق الدقة.

مثال على أبسط شجرة قرارات الذكاء الاصطناعي

كيف يتم اختبارها؟

    اختبار رجعي: يتم اختبار الشجرة المدرّبة على البيانات التاريخية لقياس الدقة.التحقق التبادلي: يتم تقسيم البيانات إلى مجموعتي تدريب واختبار لضمان المتانة.مقاييس التقييم: مقاييس مثل الدقة والاستدعاء وعوامل الربح تحدد أداء النموذج.

نظرة عامة على استراتيجيات تويسكو للتداول

ما أراه هنا

سنتحدث عن استراتيجية باين سكريبت المرفقة، والتي تُستخدم كمثال. تتبع بقية الاستراتيجيات التي يقدمها تويسكو بنية مماثلة، باستثناء دالة decision_tree() التي يتم تعديلها بناءً على:

  • الأنماط الفنية
  • نوع الأصل (على سبيل المثال، الأسهم، العملات الرقمية)
  • الأطر الزمنية (على سبيل المثال، الشموع اليومية، الشموع بالساعة)

يمكنك عرض القائمة الكاملة للاستراتيجيات في علامة التبويب "استراتيجية الشراء". ينتج عن هذا النهج مجموعة كبيرة ومتنوعة من الاستراتيجيات التي تقدمها Tuisku، والمصممة خصيصًا لمختلف أنماط التداول وظروف السوق.

التحسين

يقوم الذكاء الاصطناعي في Tuisku بتدريب شجرة القرار على بيانات السوق التاريخية باستخدام برنامج DecisionTreeRegressor من Scikit-learn. وهذا يضمن

  • القرارات المستندة إلى البيانات: تعمل البيانات التاريخية على تحسين العتبات وتحسين الدقة والقدرة على التكيف.أهمية الميزة:
  • يتم تحديد أولوية المتغيرات الرئيسية، مثل d و rsi1 و smoothK_k، بناءً على قوتها التنبؤية.

يمكنك عرض القائمة الكاملة للاستراتيجيات في علامة التبويب "استراتيجية الشراء". ينتج عن هذا النهج مجموعة كبيرة ومتنوعة من الاستراتيجيات التي تقدمها Tuisku، والمصممة خصيصًا لمختلف أنماط التداول وظروف السوق.

الشروط إذا-إذا-إلا شجرة القرار

يستخدم البرنامج النصي شجرة قرارات "إذا-إلا" منظمة لتقييم الشروط وتحديد إجراءات التداول:

  • العتبات: إذا كان rsi ≤ 5.85403، يقوم البرنامج النصي بتقييم الشروط الدقيقة لتحديد ما بين "شراء" أو "بيع" أو "تعليق".
  • العتبات المُحسّنة: على عكس الاستراتيجيات التقليدية، حيث تشير العتبات مثل مؤشر القوة النسبية RSI=20 إلى "ذروة البيع"، فإن الذكاء الاصطناعي في Tuisku يعمل على تحسين هذه القيم لتحقيق أقصى قدر من الربحية.
  • العمق: يختلف هيكل شجرة القرار من حيث التعقيد: بالنسبة للأصول ذات الحجم الكبير، تضمن الأشجار الأعمق (5-8 مستويات) اتخاذ قرارات أفضل.

رؤى وأفكار

الدقة والسلامة: تهدف الاستراتيجيات بشكل افتراضي إلى تقليل المخاطر:

  • عتبة الشراء: تم تعيينها عند ret ≥ 0.55 لضمان بدء الصفقات في ظل ظروف مواتية فقط.
  • إيقاف الخسارة: ديناميكي ويتم وضعه تلقائيًا بنسبة 2% أسفل نقطة الشراء.
  • عتبة البيع: يتم بيع الصفقات إذا كان العائد ≤ -0.9، وإغلاق الصفقات غير المواتية على الفور.
  • إدارة المخاطر: تعمل هذه الإعدادات على تحقيق التوازن بين الربحية والمخاطر، مما يسمح بالتداول بثقة.

الغرض والمخرجات

يقوم البرنامج النصي بتقييم ظروف السوق باستخدام المؤشرات الفنية ويحسب قيمة العائد (ret) لتوجيه إجراءات التداول:

  • القيم الإيجابية (~ 1): تشير إلى إشارة "شراء".
  • القيم السالبة (~-1): تشير إلى إشارة "بيع".
  • المنطقة المحايدة (من -0.7 إلى 0.7): تُعتبر القيم التي تقع ضمن هذا النطاق "معلقة"، مما يعني أنه لا يوصى باتخاذ أي إجراء للتداول.

جرِّب استراتيجية "باينسكريب"، مع شجرة قرارات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين

  1. انسخ الرمز التالي:
  2. OpenTradingView.
  3. بمجرد فتحه، تأكد في هذا النص من أن لديك الشموع بصيغة يومية وأن سهمGOOG في
  4. انتقل إلى محرر النصوص البرمجية الصنوبر:
  5. انقر على زر "Pine Script" في الجزء السفلي من واجهة TradingView. إذا لم يكن المحرر مرئيًا، فقم بتمكينه من خلال الانتقال إلى القائمة الرئيسية > "المزيد"> "محرر باين سكريبت".
  6. انسخ الكود أدناه والصقه في المحرر: