CurrencyMeter kNN 是一个多货币强度计，专为希望清晰了解货币流动并使用简单机器学习层估计均值回归概率的交易者而设计。

与传统指标不同，它通过汇总所有货币对的信息计算8种主要货币（USD、EUR、GBP、JPY、AUD、CAD、CHF、NZD）的强度，然后将其归一化为一个紧凑的计量表。它使用自定义特征（例如多个滚动周期的百分比收益率，以及另外5个将保密的特征）。

工作原理：

1. 多货币对汇总：对于每种货币，该计量表汇总多个重叠的滚动窗口特征。这会产生每种货币的平均“货币压力”值。

2. 使用动态阈值检测极端情况：市场是非平稳的：价格/收益的统计特性随时间变化（波动性、流动性、宏观周期、交易时段）。固定阈值常常失效，因为在一种状态下的“极端”在另一种状态下不再适用。

为了减少这种不稳定性，模型使用从计量表最近分布计算的动态阈值。它将“极端”估计为最近绝对值的上尾（基于百分位数）。这将原始信号转换为更接近平稳行为的形式，使kNN更容易建模和学习。

3. 简单的kNN模型（透明的机器学习）：使用k近邻（kNN）分类器来估计极端条件是否倾向于在定义的时间范围内回归。

当概率超过置信阈值时，指标会发出方向性警报：买入 X/Y 或卖出 X/Y。

特点：

• 在一个面板中绘制8种主要货币
• 多货币对汇总
• 基于最近分布的动态“极端”阈值
• 用于均值回归偏差的kNN概率层
• 面板上持续显示最近信号的箭头

注意事项：

• 这是一种有意为之的简单透明的机器学习方法（kNN）。它不是黑箱。
• 目标不是“预测”（这对散户交易者来说本质上是不可能的），而是反应：识别货币相对于其自身近期行为何时变得统计上过度伸展。