Денний трейдер: торгівля криптовалютами на ринках з високою волатильністю (TA)
Цей робот був розроблений для активних денних трейдерів, які спеціалізуються на криптовалютній торгівлі та віддають перевагу використанню традиційних методів аналізу ринку, вдосконалених останніми досягненнями в технології машинного навчання. Вони не бояться підвищеної волатильності ринку. Типова тривалість угоди становить лише 5 годин, з максимальною кількістю відкритих угод 32 у будь-який момент часу. У поєднанні із середнім показником успішності угод у 69% цей робот виявився ефективним інструментом для денних трейдерів криптовалюти. В основі алгоритму цього робота лежать моделі класичного технічного аналізу торгівлі, які процвітають в умовах підвищеної волатильності, наприклад «розширення». Bottom" і "Broadening Wedge Descending" тощо. Ці шаблони були встановлені протягом багатьох років, але більшості трейдерів не вистачало засобів, щоб ефективно їх ідентифікувати і, що важливіше, належним чином інтегрувати. Використовуючи штучний інтелект, кількісна команда Tickeron успішно вирішила цю проблему, розробивши найточніший алгоритм для виявлення шаблонів у міру їх появи та оптимальний підхід для комбінування різних типів шаблонів. Після початку торгівлі на ціль розміщується ордер «Take Profit». рівень ціни, визначений алгоритмами машинного навчання. Крім того, цей алгоритм точно визначає момент, коли патерн вважається закінченим, і угода буде закрита, якщо цільова ціна не досягнута. Багаторівневі бектести вказують на те, що цей підхід дозволяє роботу закривати прибуткові угоди якомога швидше. Крім того, ми пропонуємо нашим користувачам ручний спосіб визначення прийнятного для них рівня виходу з угоди. На вкладці «Відкриті угоди» для кожної угоди сума прибутку виділяється певним кольором. Якщо колонка «Прибуток» сірого кольору, це означає, що втрата позиції помірна і не перевищує 5%. Якщо колір червоний, то ризик вже значний і перевищує 5%. Це дозволяє легко візуально визначити загальну вартість ризику на основі відкритих торгів.
#Tickeron #signals #AI_Tickeron
