Чем вам может помочь tuisku?

Tuisku - это платформа искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации торговых стратегий с помощью технических паттернов. Полностью интегрированная с TraderView, Tuisku поможет вам принимать решения о покупке и продаже активов, включая криптовалюты, и максимизировать свои результаты на финансовых рынках.

Сравнительный анализ

Туйску RSI против Классического RSI

Попробуйте стратегию pinescrip, в которой дерево решений искусственного интеллекта оптимизирует ваши действия.

  1. Скопируйте следующий код:
  2. OpenTradingView.
  3. После открытия убедитесь, что для данного текста свечи находятся в ежедневном формате, а также, что на страницеGOOGstock включена опция
  4. Перейдите в редактор сценариев Pine ScriptEditor:
  5. Нажмите кнопку "Pine Script" в нижней части интерфейса TradingView. Если редактор не виден, включите его, перейдя в главное меню > "More" > "Pine Script Editor".
  6. Скопируйте приведенный ниже код и вставьте его в редактор:
​Открыть TraderView

Пример оптимизированной мини-стратегии

                             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

Классическая стратегия RSI

  • Полагается на фиксированные пороговые значения (например, RSI < 30 или > 70).
  • Полностью отсутствует настройка временных свечей и типа действия
  • Отсутствие современных инструментов, часто требующих ручного выставления стоп-лоссов и фиксации прибыли.
  • Статические пороги с ограниченной гибкостью.

Стратегия RSI Туйску

  • Использует искусственный интеллект Random Forest для анализа множества переменных, устанавливая оптимальные значения. Пример покупки RSI на уровне 18,4 для Tesla и 26,4 для Google.
  • Для получения более точных сигналов перекупленности/перепроданности
  • Настраиваемые пороговые значения для сигналов покупки/продажи и управления рисками,
  • Включает динамический стоп-лосс, многоуровневый тейк-профит и дополнительный трейлинг-стоп.

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

Что такое дерево решений ИИ?

Дерево решений - это алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. В трейдинге оно оценивает различные входные данные (например, технические индикаторы), чтобы предсказать результат, например, покупку или продажу. Scikit-learn (sklearn) - это библиотека Python, которая позволяет легко создавать и оптимизировать эти модели.

Как они создаются?

  1. Сбор данных: собираются исторические данные о рынке (цены, показатели и т.д.).
  2. Выбор характеристик: в качестве исходных данных выбираются такие ключевые метрики, как RSI, скользящие средние и волатильность.
  3. Обучение модели: дерево решений обучается на помеченных данных, где алгоритм изучает шаблоны, предсказывающие движение цены.
  4. Оптимизация:Гиперпараметры, такие как глубина дерева и критерии разбиения, настраиваются для достижения точности.

Пример простейшего дерева решений ИИ

Как они проверяются?

    Бэктестинг: Обученное дерево тестируется на исторических данных для определения точности. Перекрестная проверка: Данные разбиваются на обучающий и тестовый наборы для обеспечения надежности.Метрики оценки: Такие показатели, как точность, отзыв и коэффициент прибыли, определяют эффективность модели.

Обзор торговых стратегий Туйску

Что я вижу здесь

Мы поговорим о стратегии Pine Script, которая служит примером. Остальные стратегии, предлагаемые Tuisku, имеют схожую структуру, за исключением функции decision_tree(), которая настраивается в зависимости от:

  • Технические паттерны
  • Тип актива (например, акции, криптовалюта)
  • Таймфреймы (например, дневные, часовые свечи)

Полный список стратегий можно посмотреть на вкладке "Стратегия покупки". Такой подход обуславливает широкое разнообразие стратегий, которые предлагает Tuisku, адаптированных к различным стилям торговли и рыночным условиям.

Оптимизация

ИИ Tuisku обучает дерево решений на исторических рыночных данных с помощью регрессора DecisionTreeRegressor от Scikit-learn. Это обеспечивает:

  • Решения, основанные на данных: исторические данные оптимизируют пороговые значения, повышая точность и адаптивность:
  • Ключевые переменные, такие как d, rsi1 и smoothK_k, приоритезированы в зависимости от их предсказательной силы.

Полный список стратегий можно посмотреть на вкладке "Стратегия покупки". Такой подход обуславливает широкое разнообразие стратегий, которые предлагает Tuisku, адаптированных к различным стилям торговли и рыночным условиям.

Дерево решений с условиями if-else

Для оценки условий и определения торговых действий в скрипте используется структурированное дерево решений "если-или-если":

  • Пороговые значения:Если rsi ≤ 5,85403, скрипт оценивает более тонкие условия, чтобы принять решение между "Купить", "Продать" или "Держать".
  • Оптимизированные пороговые значения: в отличие от традиционных стратегий, где пороговые значения, такие как RSI=20, означают "перепроданность", искусственный интеллект Tuisku оптимизирует эти значения для получения максимальной прибыли.
  • Глубина: структура дерева решений различается по сложности: Для активов с большим объемом продаж более глубокие деревья (5-8 уровней) обеспечивают более эффективное принятие решений.

Insights

Точность и безопасность: По умолчанию стратегии направлены на минимизацию рисков:

  • Порог покупки: Установите значение ret ≥ 0,55, чтобы сделки заключались только при благоприятных условиях.
  • Стоп-лосс: динамический и автоматически размещается на 2% ниже точки покупки.
  • Порог продажи: позиции продаются, если ret ≤ -0,9, оперативно закрывая неблагоприятные сделки.
  • Управление рисками: эти настройки позволяют сбалансировать доходность и риск, обеспечивая уверенную торговлю.

Цель и результаты

Скрипт оценивает рыночные условия с помощью технических индикаторов и рассчитывает значение возврата (ret), чтобы направлять торговые действия:

  • Положительные значения (~1):указывают на сигнал "Покупка".
  • Отрицательные значения (~-1):указывают на сигнал "Продажа".
  • Нейтральная зона (от -0,7 до 0,7):Значения в этом диапазоне считаются "Hold", то есть не рекомендуются никакие торговые действия.

Попробуйте стратегию pinescrip, в которой дерево решений искусственного интеллекта оптимизирует ваши действия.

  1. Скопируйте следующий код:
  2. OpenTradingView.
  3. После открытия убедитесь, что для данного текста свечи имеют дневной формат и что акцияGOOG находится на
  4. Перейдите в редактор сценариев Pine ScriptEditor:
  5. Нажмите кнопку "Pine Script" в нижней части интерфейса TradingView. Если редактор не виден, включите его, перейдя в главное меню > "More" > "Pine Script Editor".
  6. Скопируйте приведенный ниже код и вставьте его в редактор: