解锁 76% 胜率的机器学习洛伦兹分类指标:TradingView 高效交易全攻略

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关键提示:本文提到的机器学习洛伦兹分类指标洛伦兹交易策略K线交易助手均为实操向内容,所涉 Run 回测均为无杠杆数据,风险自担。

一、为什么 76% 胜率值得关注?

在行情日复一日呈“高波动+厚尾”特征的当下,策略若能在比特币、英伟达、欧元/日元三大资产里跑出不借助杠杆76% 胜率,它的可信度就显得格外亮眼。笔者用整整两年时光刻录了该机器学习洛伦兹分类指标,并对参数做持续精简,最终沉淀出一套可复制的“傻瓜级”进场条件。

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二、洛伦兹交易策略的核心原理

2.1 指标来源

在 TradingView 搜索栏输入 machinelearninglorancnclassification 或中文全名 机器学习洛伦兹分类指标。它基于洛伦兹距离(Lorenz distance)与近似最近邻算法(ANN)对多维特征空间做分类,并通过回归层估算未来价格边际概率。

2.2 一键上手参数表

仅需调节 5 个核心数值,即可在多数品种复现效果:

参数名称推荐值
Neighbors Count2
Color Compression2
Lookback Window16
Color Back CR35
Regression Level35
切记取消所有非必要勾选,保留 MR Filter 以过滤噪音。

三、三步搞定精确进场

3.1 空头(做空)守则

  1. 等待 KE 出现买入箭号
  2. 该 K 线为阳线且收盘价 > EMA200。
  3. 在阳线收盘价进场,止损设新近波段低点,盈利可分批或固定比例止盈。

3.2 多头(做多)守则

  1. 等待 KE 出现卖出箭号
  2. 该 K 线为阴线且收盘价 < EMA200。
  3. 在阴线收盘价进场,止损设新近波段高点,止盈策略同上。

3.3 资金管理提示


四、两年验证:三大表现最优资产

4.1 英伟达(NVDA)

15 min 与 1h 的胜率分别为 66.15%、64.52%,可视资金容量与滑点酌情降频。

4.2 比特币(BTC)

4.3 欧元/日元(EUR/JPY)


五、如何提升 30% 效率?K 线交易助手告诉你答案

OE 交易所近期升级的 K 线交易助手,将开、平、反手、修改 TP/SL 全部嵌入图表;下面用场景化示例说明:

  1. 下单时,交易线实时悬浮在对应价位,点击即可改价。
  2. 拖拽 TP/SL 线即可动态测算盈亏比,系统即时弹出数值确认。
  3. 想反手?在持仓线点“反向”按钮,一键完成多头变空头。
  4. 额外叠加“持仓量/顶级账户多空比/主动吃单量”四大看盘指标,0 额外跳转。

常见问题 FAQ

Q1:机器学习洛伦兹分类指标对数据长度有无要求?
A:至少 3,000 根 K 线起步,越久越准。老币种与热门美股天然数据深度足,可直接上手;次新股建议先用日线补足数据后再切回短周期。

Q2:为何部分品种胜率比 76% 更低?
A:高波动且流动性分散的品种容易滑点,降低胜率。务必在模拟盘复现滑点成本,若盈利因子 < 1.3,果断放弃。

Q3:EMA200 能否替换成其他均线?
A:可以,但在回测中 EMA200 兼顾了日间波段与中周期趋势,更换需重新跑遍本文所述全品种、全时间框架的机器学习回测,投入产出并不划算。

Q4:策略是否适合做日内高频?
A:不建议。目前最佳表现集中在 15 min–1h 波段,继续压缩时间窗口会放大点差与手续费影响。

Q5:如何从 OE 提取 TP/SL 回测数据?
A:导出 CSV → 字段映射 TP_price/SL_price → 与 TradingView 跑出的交易记录对齐 → 用 Pandas merge 即可一键核对。

Q6:若想补仓或金字塔加仓,洛伦兹策略怎么兼容?
A:可在首仓盈利 ≥ 1R 后,用次级信号做同向加仓,同时锁定首仓止损至开仓位,整体风险控制在原方案框架内即可。


六、回顾与下一步行动

祝你交易顺利,市场永远奖励知行合一的人。