Лоренцівська класифікація (Lorentzian Classification) — це сучасний підхід у машинному навчанні для трейдингу, який став надзвичайно популярним завдяки індикаторам на платформі TradingView.
Це не просто черговий «осцилятор», а спроба перенести складні математичні концепції неевклідової геометрії у світ фінансових ринків.
1. Что такое Lorentzian Classification?
В основе метода лежит алгоритм k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors или KNN).
Как работает классический KNN:
Алгоритм ищет в прошлом похожие паттерны поведения цены. Если 8 из 10 подобных случаев в прошлом завершились ростом цены, алгоритм выдает сигнал на покупку.
Почему именно «Лоренцевская»?
Классический KNN использует «евклидово расстояние» (прямая линия между точками на плоскости). Однако финансовые рынки — это хаотичная среда. Лоренцевская метрика использует искривленное пространство (похожее на то, что описывает теория относительности), что позволяет алгоритму:
• Лучше игнорировать рыночный «шум».
• Учитывать резкую волатильность без искажения результата.
• Эффективнее группировать данные, которые имеют временные разрывы.
2. Ключевые компоненты индикатора
Чтобы алгоритм мог «видеть» рынок, он анализирует несколько параметров одновременно (фичи):
1.Индекс относительной силы (RSI): Измеряет силу тренда.
2.Индекс денежного потока (MFI): Учитывает объемы торгов.
3.Средний направляющий индекс (ADX): Определяет наличие тренда.
4. Индекс товарного канала (CCI): Помогает найти циклы.
5. WaveTrend: Дополнительный фильтр для точек разворота.
Алгоритм проецирует эти данные в многомерное пространство, где каждая точка — это исторический момент, а ее координаты — значения вышеупомянутых индикаторов.
3. Преимущества и недостатки
4. Практическое применение в трейдинге
Лоренцевская классификация лучше всего работает как фильтр, а не как единственный источник истины.
• Фильтрация сигналов: Если вы видите паттерн «Двойное дно», а Lorentzian Classification показывает сигнал на продажу (красный цвет), лучше воздержаться от сделки.
• Подтверждение тренда: Используйте гистограмму индикатора для определения силы текущего движения. Яркие цвета указывают на высокую вероятность того, что «соседи» в прошлом действовали единодушно.
• Таймфреймы: Лучшие результаты обычно наблюдаются на 15-минутных, 1-часовых и 4-часовых графиках. На слишком низких таймфреймах (1м) много шума, который сбивает KNN с толку.
5. Формула расстояния (технический аспект)
Для тех, кто интересуется математикой: Lorentzian Distance рассчитывается иначе, чем стандартная метрика. Если x и y — точки в пространстве параметров, то расстояние L выглядит примерно так:
Использование логарифма (\ln) позволяет уменьшить влияние больших выбросов (аномальных свечей), делая модель более устойчивой.
Вывод
Лоренцевская классификация — это мощный шаг вперед по сравнению с классическими индикаторами. Она превращает трейдинг из «гадания на графике» в анализ статистических вероятностей. Однако помните: ни один алгоритм не гарантирует прибыль на 100%, так как рынок всегда способен на непредсказуемые движения.
📊 Триада Трейдинга: Как MA, RSI и MACD создают непобедимую стратегию