Machine Learning: Lorentzian Classification

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  • #214553

    Hola a tod@s, os dejo aquí el código y la captura de pantalla de este indicador de TRADINGVIEW, el cuál me parece bastante interesante. De este modo a ver si podría trasladar a PRT. Gracias.

     

    #214729

    Bien, ese es otro promedio móvil (un promedio móvil de mínimos cuadrados pero no con una distancia euclidiana, sino con una distancia lorentziana). Por qué no, pero le aseguro que no obtendrá algo más significativo al final que un MA de regresión lineal. Una parte del código está ofuscado porque está ubicado en funciones externas (el código fuente no está completo):

    importar jdehorty / MLExtensions / 2 como ml
    importar jdehorty / KernelFunctions / 2 como núcleos
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    #214731

    Muchísimas gracias Nicolás por responder. Realizaré una comparación con los datos aportados con una MA de Regresión Lineal.

    Un saludo.

    #214742

    Hola Neo

    Algo que funciona de maravilla iniciado por Nicolas

     

    // LINEAR REGRESSION CHANNEL V2 by Nicolas
    // echelle lineaire

    //PRC_Std and Ste LinRegChannel indicator //Standard Deviation and Standard Error
    //Linear Regression Channel //12.03.2019
    //Nicolas @ http://www.prorealcode.com //Sharing ProRealTime knowledge

    defparam drawonlastbaronly= true
    if islastbarupdate then
    // — settings
    lookback= max(1,barindex) //channel period
    ChannelType = 1 //1= Standard Deviation ; 2= Standard Erro
    NbDeviation = 1 //Deviation multiplier
    NbDeviation2 = 0.5 //Deviation multiplier
    colorRed = 255
    colorGreen = 255
    colorBlue = 0
    // — end of settings

    sumx = 0
    sumy = 0
    sumxy = 0
    sumx2 = 0

    for cmpt = lookback downto 0 do
    tmpx = cmpt
    tmpy = close[cmpt]
    sumy = sumy+tmpy
    sumx = sumx+tmpx
    sumx2 = sumx2 + (tmpx*tmpx)
    sumxy = sumxy + (tmpy*tmpx)
    next

    n = lookback+1

    if (sumx2 = sumx * sumx) then // protection to avoid infinite values
    b = sumxy – sumx * sumy
    else
    b = (n * sumxy – sumx * sumy) / (n * sumx2 – sumx * sumx)
    endif
    a = (sumy – b * sumx) / n

    drawsegment(barindex[lookback],a+b*lookback,barindex,a+b*0) coloured(“white”)style(line,5)

    //channel
    if ChannelType = 1 then //Standard Deviation
    dat = std[lookback]*NbDeviation
    dat2 = std[lookback]*NbDeviation2
    dat3 = std[lookback]*NbDeviation3
    else
    dat = ste[lookback]*NbDeviation
    dat2 = ste[lookback]*NbDeviation2
    dat3 = ste[lookback]*NbDeviation3
    endif
    drawsegment(barindex[lookback],(a+b*lookback)+dat,barindex,a+b*0+dat) coloured(“red”) style(line,2)
    drawsegment(barindex[lookback],(a+b*lookback)-dat,barindex,a+b*0-dat) coloured(“green”) style(line,2)
    drawsegment(barindex[lookback],(a+b*lookback)+dat2,barindex,a+b*0+dat2) coloured(“yellow”) style(line,3)
    drawsegment(barindex[lookback],(a+b*lookback)-dat2,barindex,a+b*0-dat2) coloured(“yellow”) style(line,3)
    endif
    /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    NbDeviation3 = 1.5 //Deviation multiplier
    drawsegment(barindex[lookback],(a+b*lookback)+dat3,barindex,a+b*0+dat3) coloured(“red”) style(dottedline,3)
    drawsegment(barindex[lookback],(a+b*lookback)-dat3,barindex,a+b*0-dat3) coloured(“green”) style(dottedline,3)
    ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    return customclose as ” LINEAR REGRESSION CHANNEL V2 “

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    #214743

    grafico del IBEX35

    #214745

    Hola Supertiti,

     

    muchas gracias por el aporte, voy a probar a ver qué tal.

     

    Un saludo

    #216194

    Buenos días a todos, me preguntaba cómo iba todo esto. Yo también noté este indicador en TradingView y estoy interesado en saber si se puede utilizar en PRT…

    #220025

    Hola Mitchy14

    Estoy intentando crear alertas con esa estrategia para que cuando me pinte los indicadores flecha verde arriba y flecha roja abajo me lance las alertas correspondientes pero TradingView no dispara las alertas

    Me pueden ayudar a configurar trandigView ?

    Gracias

    #220049

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