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用Trading View寫Machine Learning算法(二)|將簡單訊號變成實用策略|Random Forest (隨機森林)|動態計算訊號權重|麥振威

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程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威)・2025-03-11

用Trading View寫Machine Learning算法(二)|將簡單訊號變成實用策略|Random Forest (隨機森林)|動態計算訊號權重|麥振威 上一段影片已介紹了KNN算法,自己一直也強調有很多的演算法其實也適合用來設計交易策略。要學習AI、Machine Learning就要明白各種的演算法,這次介紹的Random Forest也是常用的演算法,若配合「權重投票」,可以寫成很多不同的策略。 雖然大部份人都會運用Python來寫Random Forest,但我們可用Trading View 的pine script,配合array的寫法,不斷「動態」去計自每個入市訊號的權重。 例如以下四個十分簡單的入市準則: 1)MACD的快線是否高於慢線? 股價是否上升/下跌? 2)Zero lag MACD的快線是否高於慢線? 股價是否上升/下跌? 3)RSI升穿或跌穿50? 股價是否上升/下跌? 4)ATR是否升穿或跌穿其SMA(10)? 股價是否上升/下跌? 例如MACD的快線升穿慢線,其後股價真的上升的話,這個訊號的的權重就會增加0.1,若果股價下跌,這個訊號的權重就減0.1,不斷「動態」咁去計算每個入市準則既權重,權重越高,之後再有訊號出現時,重要性就越高。用這種方法,一樣可以有Random Forest的效果,而且一些好簡單的入市準則,只要經過這個步驟來組合之後,效果都可以提升。 重點是用「動態」的方法去計算每個入市訊號的權重,只要學懂這種方法,過去大家想過很多的交易策略,都可以嘗試去改良。例如你同時運用了1分鐘圖、5分鐘圖、15分鐘圖、小時圖的訊號綜合一齊變成一個買入策略,但有時候1分鐘圖、5分鐘圖的訊號配合,股價便已上升,但有時候則確實要四個timeframe的訊號也配合才算準確,原因就是市場的波幅會不斷變化,透過「動態」的方式去計算毎個timeframe的訊號權重應多大,整個策略的效果就會有很大的不同。


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