Comment tuisku peut-il vous aider ?

Tuisku est une plateforme d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour optimiser vos stratégies de trading en utilisant des modèles techniques. Entièrement intégrée à TraderView, Tuisku vous aide à prendre des décisions d'achat et de vente sur des actifs, y compris la crypto, et à maximiser vos performances sur les marchés financiers.

Une analyse comparative

Tuisku RSI vs. RSI classique

Essayez la stratégie pinescrip, avec un arbre de décision IA optimisant votre

  1. Copiez le code suivant :
  2. OpenTradingView.
  3. Une fois ouvert, assurez-vous pour ce texte que vous avez les bougies en format journalier et que leGOOGstock est activé.
  4. Allez dans l'éditeur de script Pine :
  5. Cliquez sur le bouton "Pine Script" en bas de l'interface TradingView. Si l'éditeur n'est pas visible, activez-le en allant dans le menu principal > "More" > "Pine Script Editor".
  6. Copiez le code ci-dessous et collez-le dans l'éditeur :
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Exemple de mini-stratégie optimisée

                             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

Stratégie RSI classique

  • S'appuie sur des seuils fixes (par exemple, RSI < 30 ou > 70).
  • Absence totale de personnalisation des bougies temporelles et du type d'action
  • Manque d'outils avancés, nécessitant souvent l'utilisation manuelle de stop-loss et de prises de bénéfices.
  • Seuils statiques avec une flexibilité limitée.

Stratégie Tuisku RSI

  • Utilise l'IA de la forêt aléatoire pour analyser plusieurs variables et placer les chiffres au point optimal. Exemple d'achat de RSI à 18,4 pour Tesla et à 26,4 pour Google.
  • Pour des signaux de surachat/survente plus précis
  • Seuils réglables pour les signaux d'achat/vente et la gestion des risques,
  • Comprend un stop-loss dynamique, un take-profit à plusieurs niveaux et un trailing stop optionnel.

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

Qu'est-ce qu'un arbre décisionnel en IA ?

Un arbre de décision est un algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour la classification et la régression. Dans le domaine du commerce, il évalue diverses données (comme les indicateurs techniques) pour prédire les résultats, par exemple s'il convient d'acheter ou de vendre. Scikit-learn (sklearn) est une bibliothèque Python qui facilite la création et l'optimisation de ces modèles.

Comment sont-elles créées ?

  1. Collecte des données : les données historiques du marché (prix, indicateurs, etc.) sont recueillies.
  2. Sélection des caractéristiques : des mesures clés comme le RSI, les moyennes mobiles et la volatilité sont choisies comme données d'entrée.
  3. Formation du modèle : l'arbre de décision est formé sur des données étiquetées, où l'algorithme apprend des modèles qui prédisent les mouvements de prix.
  4. Optimisation : les hyperparamètres tels que la profondeur de l'arbre et les critères de division sont ajustés pour plus de précision.

Exemple de l'arbre de décision le plus simple de l'IA

Comment sont-ils testés ?

    Backtesting : L'arbre formé est testé sur des données historiques pour mesurer la précision : Les données sont divisées en ensembles de formation et de test pour garantir la robustesse.Mesures d'évaluation : Les mesures telles que la précision, le rappel et les facteurs de profit déterminent les performances du modèle.

Aperçu des stratégies de trading Tuisku

Ce que je vois ici

Nous allons parler de la stratégie Pine Script ci-jointe, qui sert d'exemple. Les autres stratégies proposées par Tuisku suivent une structure similaire, à l'exception de la fonction decision_tree(), qui est ajustée en fonction de :

  • Schémas techniques
  • Type d'actif (par exemple, actions, crypto)
  • Les délais (par exemple, les bougies journalières, les bougies horaires)

Vous pouvez consulter la liste complète des stratégies dans l'onglet "Stratégie d'achat". Cette approche est à l'origine de la grande variété de stratégies proposées par Tuisku, adaptées aux différents styles de trading et conditions de marché.

Optimisation

L'IA de Tuisku entraîne l'arbre de décision sur les données historiques du marché en utilisant le régulateur DecisionTreeRegressor de Scikit-learn. Cela permet de garantir :

  • Décisions fondées sur des données : les données historiques optimisent les seuils, améliorant ainsi la précision et l'adaptabilité :
  • Les variables clés, telles que d, rsi1 et smoothK_k, sont classées par ordre de priorité en fonction de leur pouvoir prédictif.

Vous pouvez consulter la liste complète des stratégies dans l'onglet "Stratégie d'achat". Cette approche est à l'origine de la grande variété de stratégies proposées par Tuisku, adaptées aux différents styles de trading et conditions de marché.

Conditions arbre de décision if-else

Le script utilise un arbre de décision structuré de type "if-else" pour évaluer les conditions et déterminer les actions de négociation :

  • Seuils : Si rsi ≤ 5.85403, le script évalue des conditions plus fines pour décider entre "Acheter", "Vendre" ou "Conserver".
  • Seuils optimisés : Contrairement aux stratégies traditionnelles, où des seuils tels que RSI=20 indiquent une "survente", l'IA de Tuisku optimise ces valeurs pour une rentabilité maximale.
  • Profondeur : la structure de l'arbre de décision varie en complexité : Pour les actifs à fort volume, des arbres plus profonds (5 à 8 niveaux) garantissent une meilleure prise de décision.

Perspectives

Précision et sécurité : Par défaut, les stratégies visent à minimiser les risques :

  • Seuil d'achat : Fixé à ret ≥ 0,55 pour s'assurer que les transactions ne sont initiées que dans des conditions favorables.
  • Stop Loss : Dynamique et automatiquement placé 2% en dessous du point d'achat.
  • Seuil de vente : les positions sont vendues si ret ≤ -0,9, ce qui permet de clôturer rapidement les transactions défavorables.
  • Gestion du risque : Ces paramètres permettent d'équilibrer la rentabilité et le risque, ce qui permet d'effectuer des transactions en toute confiance.

Objectif et résultats

Le script évalue les conditions du marché à l'aide d'indicateurs techniques et calcule une valeur de retour (ret) pour guider les actions de trading :

  • Valeurs positives (~1) : indiquent un signal d'achat.
  • Valeurs négatives (~-1) : indiquent un signal de "vente".
  • Zone neutre (-0,7 à 0,7) : les valeurs comprises dans cette fourchette sont considérées comme des valeurs d'attente, ce qui signifie qu'aucune action commerciale n'est recommandée.

Essayez la stratégie pinescrip, avec un arbre de décision IA optimisant votre

  1. Copiez le code suivant :
  2. OpenTradingView.
  3. Une fois ouvert, assurez-vous pour ce texte que vous avez les bougies en format journalier et que l'actionGOOG est sur
  4. Allez dans l'éditeur de script Pine :
  5. Cliquez sur le bouton "Pine Script" en bas de l'interface TradingView. Si l'éditeur n'est pas visible, activez-le en allant dans le menu principal > "More" > "Pine Script Editor".
  6. Copiez le code ci-dessous et collez-le dans l'éditeur :