Random-Forest Machine Learning Indicator for NinjaTrader 8

설명

Algorithm Overview

이 인디케이터는 역사적 시장 데이터로 훈련된 Random Forest 머신 러닝 모델을 사용하여 향후 특정 개수의 봉의 가격 움직임을 예측합니다 (1분 시간 프레임에서 20개 봉). Random Forest는 여러 의사결정 트리를 결합하여 강력하고 정확한 예측을 제공하는 앙상블 학습 방법입니다. 이는 과적합을 줄이고 여러 독립 모델의 결과를 집계하여 예측 정확도를 향상시킵니다.

Feature Engineering

Random Forest 모델은 다음을 포함하여 가격 행동에서 추출한 기능의 포괄적인 세트를 분석합니다:

• 이전 날 기준점: 이전 날의 고가 및 저가 가격에서의 거리. 야간 갭 분석 및 잠재 지지/저항 레벨
• 현재 날 기준점: 현재 날의 고가 및 저가 가격에서의 거리. 장중 모멘텀 및 범위 역학 포착
• 더 높은 시간 프레임 데이터: 30분 및 4시간 시간 프레임 고가 및 저가에서의 거리. 다중 시간 프레임 신호 확인
• 기술 지표 교집합: SuperTrend 레벨 및 기타 독점 지표에 대한 가격 근접성. 여러 분석이 수렴하는 핵심 레벨 식별
• 음량 분석: 이전 봉과 비교한 음량 차등. 시장 참여 및 트레이딩 강도의 변화 포착
• 가격 행동 패턴: 여러 기간의 종가 차이. 모멘텀 변화 및 트렌드 변화 감지

Technology Stack

이 인디케이터는 Microsoft의 ML.NET 라이브러리로 구동됩니다. 실시간 트레이딩 응용 프로그램에 적합한 고성능 모델 훈련 및 추론을 제공하는 전문 수준의 머신 러닝 프레임워크입니다.

Training Data

모델은 다양한 시장 조건, 변동성 수준 및 가격 패턴을 포함하는 광범위한 역사적 데이터로 훈련되었으므로 다양한 시장 행동을 학습했고 다른 트레이딩 환경에 적응할 수 있습니다.

Prediction Output

인디케이터는 다음 20개 봉의 예상 가격 움직임(포인트 단위)을 예측으로 생성합니다. 예상 움직임이 사용자 정의 임계값을 초과하면 신호가 생성됩니다. 모델이 긍정 가격 움직임을 예측하면 상향이고, 하향 움직임을 예측하면 하향입니다.

Signal Integration & Automation

이 인디케이터로 생성된 진입 신호는 AlgoStudio 및 Bloodhound 같은 3rd-party 트레이딩 소프트웨어와 원활하게 통합되어 머신 러닝 예측에 기반한 트레이딩 전략을 자동화할 수 있습니다. 이는 자동 주문 배치 및 포지션 관리를 열어줍니다.

Audio Notifications

진입 신호가 생성될 때마다 실시간 사운드 알림이 발생하므로, 화면에서 떨어져 있을 때도 기회를 놓치지 않습니다. 컴퓨터의 모든 .wav 파일로 커스터마이징 가능합니다.

예시

아래의 모든 예시는 10 포인트의 예측 임계값으로 MES 상품의 것입니다.

예시 1: 하향 트렌드의 강한 매도 시그널

인디케이터는 일련의 매도 신호를 생성하여 매도 트렌드의 지속을 예측합니다. 신호가 확인되었고 취해졌다면 수익성이 있었을 것입니다. RTH (regular trading hours) 중에 생성되었으며, MES의 음량은 상당히 높습니다.

예시 2: 강한 매수 신호이지만 손절 배치가 중요한 곳

상향 매수 신호가 발생하지만 가격 행동은 나중에 진입 신호를 생성한 FVG로 후퇴합니다. 진입을 생성한 FVG 윅에 포인트 버퍼를 항상 추가하여 가격 하락으로 손절이 되지 않도록 해야 합니다.

예시 3: 모든 신호가 완벽한 것은 아니지만 이전 신호와 상황이 중요함

인디케이터는 나쁜 상향 신호를 생성합니다. 하지만 강한 하향 신호 그룹이 앞에 있고, 하향 신호의 마지막 그룹은 하향 트렌드 지속을 확인하므로 신호 주변 상황이 중요함을 보여줍니다.

예시 4: 지속 신호 & 반전 신호

인디케이터는 반전과 지속 신호를 모두 생성할 수 있습니다. 반전 신호는 반대 방향 FVG 후에 생성되므로 구분됩니다. 예를 들어, 상향 FVG 다음 빨간 봉 후에 생성된 하향 반전 신호입니다.

Signals & Usage in Strategy Builder

인디케이터는 Strategy Builder와 Bloodhound 및 AlgoStudio 같은 3rd-party 소프트웨어에서 사용할 수 있는 시그널 plots를 노출합니다.

이러한 시그널 plots은 투명하며 차트에 그려지지 않습니다. Strategy Builder에서 사용하려면 이들을 선택하고 그 값을 기반으로 로직을 구축하세요. Buy 신호 및 Sell 신호 plots는 상향 신호의 경우 +1, 하향 신호의 경우 -1을 유지하며 그 외에는 0입니다. 따라서 상향 신호 조건은 "0보다 큼"을 확인해야 하고, 하향 신호 조건은 "0보다 작음"을 확인해야 합니다.

파라미터

파라미터는 항상 최소한으로 유지하려고 합니다.

다운로드 및 설치 안내

설치 단계

1

사용하는 종목에 맞는 Random Forest 모델 파일을 다운로드하세요 (훈련은 종목과 타임프레임마다 별도로 이루어지며, 1분 타임프레임 기준으로 종목별 모델이 제공됩니다).

이 파일을 다운로드하려면 로그인하세요.

2

Microsoft.ML 런타임 종속성을 다운로드하고 추출하여 NinjaTrader Custom bin 디렉토리(C:\Users\{Your Windows Username}\Documents\NinjaTrader 8\bin\Custom\)에 놓으세요. DLL 파일이 서브폴더가 아닌 그 폴더에 직접 들어가고, 이미 있는 더 새로운 버전을 덮어쓰지 마세요.

이 파일을 다운로드하려면 로그인하세요.

3

Import NinjaScript 메뉴 항목을 사용하여 다운로드한 .zip 파일을 NinjaTrader로 가져옵니다.

4

새 차트 창을 열고, 최소 2일의 데이터를 로드하세요. 인디케이터가 제대로 기능하려면 이전 날의 데이터가 필요합니다.

5

차트를 우클릭하고 Indicators...를 선택하여 인디케이터를 차트에 추가합니다. 라이선스(청구 페이지에서 찾음)를 붙여넣으세요.

6

Model File 파라미터에 모델 파일의 전체 경로를 지정하세요. 또는 비워두고 인디케이터가 모델 .zip 파일을 선택하기 위한 Browse File 대화를 표시하도록 합니다.

7

그 후 인디케이터는 차트의 과거 데이터에서 먼저 실행된 다음 실시간 시장 데이터에서 계속 실행됩니다.

자주 묻는 질문

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