CurrencyMeter kNN — это мультивалютный измеритель силы, созданный для трейдеров, которые хотят получить чистый обзор потоков валют и простой слой машинного обучения для оценки вероятности возврата к среднему.
В отличие от классических индикаторов, он вычисляет силу для 8 основных валют (USD, EUR, GBP, JPY, AUD, CAD, CHF, NZD), агрегируя информацию по всем парам, а затем нормализует её в компактный измеритель. Используются пользовательские признаки (такие как % доходности за несколько скользящих периодов и ещё 5, которые будут держаться в секрете).
Как это работает:
- Агрегация по множеству пар: для каждой валюты измеритель агрегирует несколько перекрывающихся признаков скользящего окна. Это даёт усреднённое значение «валютного давления» для каждой валюты.
- Обнаружение экстремумов с динамическим порогом: рынки нестабильны — статистические свойства цены/доходности меняются со временем (волатильность, ликвидность, макроциклы, сессии). Фиксированный порог часто не работает, потому что то, что является «экстремальным» в одном режиме, перестаёт быть таковым в другом.
Чтобы уменьшить эту нестабильность, модель использует динамический порог, вычисляемый на основе недавнего распределения измерителя. Она оценивает «экстремум» как верхний хвост недавних абсолютных значений (на основе перцентилей). Это преобразует исходный сигнал в нечто более близкое к стационарному поведению, что проще моделировать и изучать с помощью kNN.
- Простая модель kNN (прозрачное машинное обучение): используется классификатор k-ближайших соседей (kNN) для оценки того, склонно ли экстремальное состояние к возврату в течение заданного горизонта.
Когда вероятность превышает порог доверия, индикатор выводит направленное предупреждение: BUY X/Y или SELL X/Y.
Особенности:
- 8 основных валют, отображаемых в одной панели
- Агрегация по множеству пар
- Динамический порог «экстремума» на основе недавнего распределения
- Слой вероятности kNN для смещения к возврату к среднему
- Постоянные стрелки на панели для недавних сигналов
Примечания:
- Это намеренно простой, прозрачный подход машинного обучения (kNN). Это не «чёрный ящик».
- Цель не в «прогнозировании» (что по определению невозможно для розничного трейдера), а в реакции: выявлении момента, когда валюта становится статистически перегруженной относительно своего недавнего поведения.