Aperçu
Le système est conçu pour surveiller en permanence les mouvements des prix des actifs, identifier la formation de bases et fournir des notifications d'alerte lorsque ces bases et/ou couches sont violées ou respectées. Les paramètres du système sont ajustés par un modèle d'apprentissage automatique appliqué aux données historiques sur l'action des prix.
Notes de version
Ces fonctionnalités et améliorations majeures ont été introduites depuis le premier lancement du système en novembre 2021
Efficacité améliorée des scripts pour une compilation et une intégration plus rapides ;
Introduction d'une section « Paramètres de couche » pour les configurations de couches personnalisées ;
Ajout d'options pour définir un pourcentage de profit ;
Commissions de change implémentées dans les calculs statistiques ;
Mise en œuvre d'une nouvelle série de tracés « Take Profit », comprenant un point de données dans la fenêtre de données, pour faciliter la clôture des échanges à la ligne de base actuelle ;
Ajout d'une série de tracés pour afficher les bases émergentes lors des transactions actives sur la ligne de base actuelle ;
Introduction d'une option permettant d'effectuer des sorties commerciales anticipées personnalisées, y compris après avoir atteint le seuil de rentabilité ;
Mise en œuvre d'un paramètre pour des stratégies améliorées de sortie commerciale ;
Ajustement de la valeur minimale de la couche 1 au filtre « minNotional » des échanges ;
Modification de la condition du mois de début en une base de mois calendaire pour un rendu initial amélioré des lignes de base ;
Consolidation de toutes les croix X « Layer # Cracked » et « Layer # Respected » en un ensemble unifié « Layer # Cross » pour rationaliser la liste des fenêtres de données ;
Suppression des décalages de ligne de base/couche vers le marqueur de base pour simplifier les calculs de rendu des graphiques ;
Option ajoutée pour définir des conditions de sortie personnalisées à chaque couche ;
Le système est reconstruit du langage de programmation PineScript vers Python à l'aide des bibliothèques : TA-lib,
python-binance, CCXT, scikit-learn ;Implémentation du Machine Learning basé sur scikit-learn ;
Ajout du classificateur bayésien et obtention des valeurs corrigées de l'indicateur ;
Implémentation de données de vagues d'Elliott étiquetées une fois par mois pour une formation supplémentaire du modèle ;
Module d'émission de signal amélioré basé sur Python 3.10, prenant des décisions basées sur un modèle
prédictions et envoi de signaux de trading selon l'algorithme de stratégie de trading de deuxième niveau, mis en œuvre à l'aide de la bibliothèque TA-lib, sous la forme d'un fichier JSON au panel via Webhook ;Intégration améliorée du système Fractal DCA avec l'extension Machine Learning pour garantir
production de signaux transparente et adaptée aux conditions du marché pour le test bêta public de SmartBot
lancement;
Structure du système
Identification des bases
Le système est conçu pour détecter les points bas au sein d'une configuration fractale, vérifiant ensuite leur éligibilité en tant que bases conformément aux principes du trading de stratégie fractale1. Le processus de validation d’un pivot bas comprend plusieurs contrôles :
Confirmation que le taux de variation des prix lors des baisses et des rebonds dépasse un seuil spécifié ;
Vérification que le volume au pivot bas dépasse la moyenne mobile de volume, déterminée par une longueur prédéfinie ;
Assurance que l'ampleur du volume dépasse largement la moyenne mobile du volume ;
Évaluation visant à garantir que la base nouvellement identifiée est suffisamment éloignée de la gamme précédente, en utilisant un seuil de différence de prix en pourcentage spécifique.
Comprendre les modèles fractaux
Un motif fractal représente une configuration répétitive observable sur les graphiques de prix, qui est
déterminant dans la prévision des renversements dans un contexte de mouvements de prix plus larges et plus irréguliers. Ces
les fractales fondamentales se composent généralement de cinq barres ou plus. Les critères d'identification fractale sont les suivants :
Un tournant baissier est identifié par une configuration dans laquelle la barre centrale a le plus haut le plus élevé, flanquée de deux plus hauts plus bas de chaque côté.
Un tournant haussier est marqué par une configuration dans laquelle la barre centrale présente le plus bas le plus bas, entourée de deux plus bas plus élevés de chaque côté.
Les fractales représentées dans la figure ci-dessous illustrent des modèles idéaux. Il est important de noter que même si de nombreuses variations de modèles moins parfaits peuvent se produire, la structure essentielle de la fractale doit être préservée pour sa validité.
Une limitation notable des fractales en tant que système est leur nature inhérente d’indicateurs retardés. Plus précisément, une fractale ne peut pas être établie tant qu'au moins trois barres ne sont pas terminées sur le graphique des prix. Dans le contexte de la stratégie de trading Fractal, c'est le modèle fractal haussier qui est utilisé pour l'identification de base.
Le système est équipé d'une fonctionnalité qui permet de personnaliser le nombre de barres qui constituent la fractale haussière. La configuration par défaut est définie sur un motif fractal à 6 barres. Cette tendance joue un rôle déterminant dans la validation des baisses de prix et des rebonds ultérieurs. Dans la dernière mise à jour, l'algorithme a été modifié pour permettre une approche plus flexible dans l'analyse des plus bas de chaque barre lors de ces baisses et rebonds. Au lieu d’exiger une séquence strictement ascendante, l’algorithme révisé se concentre sur la confirmation que le point pivot est bien le plus bas et que les baisses et rebonds observés dépassent les fourchettes préétablies.
Validation des fissures et des rebonds
Le processus de validation des fissures et des rebonds commence par l'identification d'un modèle fractal haussier, conformément aux paramètres de modèle fractal du système. Après avoir reconnu une telle tendance, le système compte les barres à gauche et à droite du point pivot le plus bas, puis calcule le taux de variation des prix (ROC).
Le taux de variation des prix est un indicateur de dynamique qui quantifie la différence en pourcentage de prix entre le prix actuel et le prix d'un nombre spécifié de périodes auparavant. Le ROC est déterminé à l’aide de la formule suivante :
Comme le montre la figure ci-dessous, le système utilise un modèle fractal 3-3 pour calculer le ROC. Dans cet exemple, le ROC pour la baisse des prix a été calculé à 33,97 % et le ROC pour le rebond des prix était de 35,93 %. Ces deux valeurs sont ensuite comparées aux paramètres prédéfinis « Baisse de prix minimale (%) » et « Rebond de prix minimum (%) ».
Si les valeurs ROC pour la baisse de prix et le rebond dépassent les seuils établis, le
la base est considérée comme valide et se qualifie pour une validation supplémentaire. Définir l'un ou l'autre de ces paramètres sur zéro (0) implique que le système contournera cette étape de validation et acceptera tout modèle fractal haussier comme valide.
Méthodologie de validation des volumes
Conformément aux principes du trading fractal, le volume joue un rôle crucial dans la validation d'une base. Il est principalement utilisé pour corroborer la réaction robuste du marché visant à empêcher une nouvelle baisse des prix. Ceci est généralement mis en évidence par un « pic » de volume sur le graphique des prix, signalant une forte réaction du marché au niveau de prix actuel.
De plus, le système de trading Fractal reconnaît que l'analyse du volume est particulièrement pertinente sur des délais plus courts, lorsque des transactions de bloc ont lieu. Ces transactions de blocs peuvent ne pas être aussi perceptibles sur des périodes plus longues (par exemple, sur un graphique d'une heure). Par conséquent, même si le système intègre une analyse de volume pour évaluer la réaction du marché sur une base potentielle, cette fonctionnalité n'est pas activée par défaut, compte tenu de sa nature facultative.
L'analyse du volume consiste à examiner la quantité d'actions ou de contrats négociés au cours d'une période donnée. Cette analyse est un outil clé pour les analystes techniques, qui l'intègrent à d'autres indicateurs pour éclairer leurs stratégies de trading. En examinant les tendances des volumes ainsi que les mouvements des prix, les investisseurs peuvent déterminer l'importance des changements de prix d'un titre.
Le système exécute l'analyse du volume via deux méthodes distinctes :
Comparaison du volume au point pivot bas avec la moyenne mobile du volume, basée sur le critère suivant :
Application d'un facteur de multiplication au volume, garantissant qu'il dépasse la moyenne mobile du volume d'une marge spécifiée :
Dans l'exemple suivant, le volume est supérieur à la moyenne mobile du volume :
Assurer un espacement adéquat entre les bases
Le système possède la capacité d'être configuré de telle manière qu'il espace la formation de nouvelles bases à une distance prédéterminée de la base existante. Cette fonctionnalité joue un rôle déterminant dans la prévention de l’identification de plusieurs bases à proximité les unes des autres. Le graphique de gauche comporte 3 lignes de base très rapprochées.
Placement de la ligne de base
Le système prend en charge des paramètres configurables pour déterminer le positionnement de la ligne de base. Cette ligne peut être fixée au point bas de la barre, ou bien à la valeur inférieure entre les prix d'ouverture et de clôture. Une analyse comparative de ces deux options distinctes est présentée, utilisant le même modèle fractal pour l'évaluation.
Une considération essentielle dans ce contexte est que si la barre définissant le pivot bas (appelée barre de référence de base) présente une valeur inférieure à l'un ou l'autre des deux placements, alors le placement utilisera par défaut le bas de la barre de référence de base.
Comprendre la fonctionnalité de superposition
Élucidation des couches et de leurs types d'unités respectifs
Le système est conçu pour accueillir un maximum de neuf (9) couches distinctes, chacune équipée de son propre ensemble d'alertes de crack et de respect. Les couches peuvent être définies dynamiquement via des requêtes API ou préconfigurées au début d'une position ; la valeur unitaire peut être configurée de deux manières :
en pourcentage du prix,
sous forme de quantité fixe (telle que BTC, USD, etc.). L'attribution d'une valeur de zéro (0) à un calque le désactive effectivement.
Une définition de couche « respectée »
Dans le cadre du système, une couche est classée comme « fissurée » lorsque le prix du marché descend en dessous du seuil de prix de couche spécifié. Une alerte est activée à chaque fois que cela se produit. Cependant, les critères pour qu'une couche soit reconnue comme « respectée » peuvent être déterminés via l'une des deux options sélectionnables. Une couche est reconnue comme respectée sur la base des scénarios d'évolution des prix suivants :
1. "Base respectée" - signifie que le système considérera toutes les couches fissurées sous la base comme respectées lorsque l'action des prix revient à la base après une fissure de base. Par exemple, considérons ce tableau ci-dessous :
Comme illustré, la base initiale ainsi que les couches 1 et 2 sont brisées. Toutefois, lorsque le prix augmente par la suite, l'ensemble de la configuration est réputé respecté dès lors que la base est respectée. Par conséquent, dans ce scénario, quatre alertes au total sont activées :
Base violée ;
Couche 1 percée ;
Couche 2 percée ;
Base respectée.
De plus, il est à noter qu'aucune alerte n'est générée lors de la deuxième violation de la couche 2. Par conséquent, avec ces paramètres, une couche n'est reconnue comme violée qu'une seule fois pendant que la violation de base est en vigueur. Une fois la base respectée, le système réinitialise les états des couches. Par conséquent, si ces couches sont à nouveau violées après la réinitialisation, de nouvelles alertes seront émises en conséquence.
2. "Cracks Next Layer First" - signifie que le système considérera toutes les couches qui sont fissurées sous la base comme respectées lorsque l'action des prix revient à la couche après que la couche située en dessous soit fissurée. Par exemple, considérons le graphique.
Encore une fois, l’état fissuré est restauré lorsque le prix est restitué à la base. Alors que la dernière couche ne sera jamais considérée comme respectée puisqu’il n’y a pas de « couche suivante » à craquer.
Durée de l'activité de trading en couches
La durée du trading en couches au sein du système est réglable, permettant de définir le nombre maximum autorisé de fissures par base. Une fois ce seuil atteint, le système cesse d'émettre des alertes concernant de nouveaux mouvements de prix à travers les couches. Au lieu de cela, il se concentre désormais sur l’identification de nouvelles bases à mesure qu’elles émergent. Un support est réputé fissuré lors de la rupture de la première couche.
Le système offre une option configurable pour définir une limite maximale sur le nombre de barres pour lesquelles une transaction en couches peut être active. Lors de la rupture de la 1ère couche, le système lance un décompte de la durée, en termes de barres, pendant laquelle le commerce reste actif. Si cette durée dépasse le seuil maximum prédéfini, le système classera alors la base comme ignorée et commencera à reconnaître les nouveaux candidats de base au fur et à mesure qu'ils émergent. Cette fonctionnalité est particulièrement intéressante pour éviter que le système persiste indéfiniment sur la même base. Par défaut, ce paramètre se voit attribuer une valeur de 0 barre, indiquant qu'il est initialement inactif.
Le système offre en outre une fonctionnalité permettant de gérer le point d'initiation pour la détection de base. Cette fonctionnalité est cruciale pour garantir que le processus de détection ne démarre pas au milieu d’une base fissurée en cours et de longue durée. Un tel scénario pourrait potentiellement entraver l'identification et la cartographie de nouvelles bases, impactant ainsi l'efficacité de la stratégie de trading. Le système offre également la possibilité de contrôler le point de départ de la détection de la base afin que vous puissiez vous assurer que vous ne démarrez pas au milieu d'une base fissurée qui dure longtemps, empêchant ainsi la détection de nouvelles bases et leur placement sur le graphique.
Paramètres de gestion des risques
Le système est conçu pour intégrer une fonctionnalité « Take Profit », qui permet de quitter une transaction suite à une fissure de base, atténuant ainsi le risque que la base ne soit pas respectée. Outre la fonctionnalité Take Profit, le système permet également la configuration des paramètres Break Even et Stop Loss. Ceux-ci peuvent être activés à des niveaux prédéterminés, offrant aux utilisateurs la possibilité d'adapter le calendrier de leur application.
De plus, le système facilite la saisie de taux de commission d'achat et de vente spécifiques en bourse. Cette inclusion est essentielle pour affiner les calculs de Take Profit, en garantissant qu'ils sont aussi précis que possible pour réaliser les marges bénéficiaires prévues.
Ces configurations jouent un rôle central dans le recalcul de la ligne de prix Take Profit à chaque fissure de couche. Il est important de noter que l'efficacité de ce paramètre dépend de la configuration du « La couche est respectée lorsque le prix » est sur « Respecte la base ». Dans les scénarios où ce n'est pas le cas, la ligne de prix Take Profit subira un ajustement à la hausse chaque fois que les couches seront respectées. Par conséquent, l'utilité optimale de ce paramètre est réalisée lorsqu'il est associé à la configuration « Respects Base ».
Le calcul de la valeur de la ligne Take Profit traitera intrinsèquement le pourcentage de stop loss comme un chiffre négatif. Par conséquent, il n'est pas nécessaire de spécifier un nombre négatif pour ce paramètre.
Ce texte est accompagné de captures d'écran illustrant diverses instances de ces paramètres appliqués dans un contexte de graphique.
Trading automatisé avec Skyrex.io
Le système est amélioré par un algorithme d'apprentissage automatique capable de classer la phase actuelle du marché. Utilisant l'algorithme de classification bayésien sur des données pré-étiquetées sur une période 1D, le modèle subit une formation en apprentissage automatique. Cela permet d’ajuster le système en temps réel.
Dans l'exemple ci-dessous, le système est ajusté par ML pour répartir les couches de 4 %. À mesure que l'action des prix baisse et touche les couches, des actions se déclencheront et l'actif sera acheté au prix de la couche, puis vendu à 4 % au-dessus du prix de la couche.
Le tableau de bord de Skyrex est conçu pour fournir aux utilisateurs une interface conviviale qui simplifie le trading de crypto-monnaie. Voici une description des principales fonctionnalités que vous pouvez trouver sur le Skyrexdashboard :
• Lancement du SmartBot en un clic : au centre du tableau de bord, les utilisateurs peuvent facilement lancer le SmartBot d'un simple clic. Cette fonctionnalité rationalise le processus de configuration et d'activation du robot de trading alimenté par l'IA, permettant aux utilisateurs d'automatiser leurs stratégies de trading sans effort ;
• Statistiques du revenu net : sur le côté droit du tableau de bord, les utilisateurs peuvent accéder aux statistiques en temps réel liées à leur revenu net. Cette section fournit un aperçu clair et concis de leurs performances commerciales, y compris les profits et les pertes. Les utilisateurs peuvent suivre leurs progrès financiers au fil du temps grâce à des tableaux et des graphiques interactifs qui affichent les tendances des revenus ;
• Informations sur les commissions : sous les statistiques de revenu net, les utilisateurs peuvent consulter des informations détaillées sur les commissions. Cette section comprend des tableaux et des graphiques qui détaillent les frais de commission encourus lors des activités de négociation. Il aide les utilisateurs à comprendre les coûts associés à leurs transactions, permettant une meilleure gestion financière.