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背景

脚本基本组成

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指标

常见的趋势类指标：均线类(MAs)、支撑/压力位(Support/Resistance)、趋势线(Trend Lines)、趋势通道(Trend Channels)、一目均衡表(Ichimoku)和
艾略特波浪(ElliotWave)。

均线指标

策略

策略种类

在TradingView上，有许多交易策略广受交易者欢迎，以下是一些被认为较为有效的策略类型，它们在不同的市场环境和资产类别中表现良好：

趋势跟随策略
均线交叉策略（Moving Average Crossover）：通过短期均线与长期均线交叉来判断买入和卖出信号，如50日均线与200日均线的交叉。
MACD策略（Moving Average Convergence Divergence）：利用MACD的信号线与柱状图判断市场趋势变化点，特别是0轴上下的交叉点。
反转策略
RSI超买超卖策略（RSI Overbought/Oversold）：利用RSI指标的超买（>70）和超卖（<30）区域来捕捉市场的反转点，结合其他确认指标效果更佳。
布林带反转策略（Bollinger Bands Reversal）：当价格触及或突破布林带上轨或下轨，并显示出反转迹象时进行操作。
动量策略
动量指标策略（Momentum Indicator Strategy）：使用如Stochastic Oscillator、CCI（商品通道指数）等动量指标，当这些指标在超买或超卖区域形成明显拐点时进行买卖。
Keltner通道策略（Keltner Channel Strategy）：结合价格突破Keltner通道的中轨或上轨/下轨进行动量交易。
突破策略
布林带突破策略（Bollinger Bands Breakout）：当价格突破布林带上轨时，表明强烈的上涨趋势，而突破下轨则表明强烈的下跌趋势。
箱体突破策略（Range Breakout）：当价格突破长期盘整区间（箱体）时，往往意味着一个新的趋势启动。
均值回归策略
VWAP均值回归策略：利用VWAP（成交量加权平均价）作为基准线，当价格大幅偏离VWAP后，倾向于回归到该线时进行操作。
双均线反向回归策略：利用短期和长期均线的差距来捕捉短期回调机会。
高级趋势策略
Hull趋势策略（Hull Trend Strategy）：Hull均线平滑效果良好，结合价格和趋势判断信号，可在震荡市场中减少噪音。
卡尔曼滤波器策略（Kalman Filter Strategy）：基于卡尔曼滤波器平滑处理的趋势线，有效去除价格波动噪音，捕捉稳定的趋势方向。
综合指标策略
三重EMA策略（Triple EMA Strategy）：结合短期、中期和长期的三条EMA均线的交叉变化，用于判断市场的趋势和反转。
多指标共振策略（Multi-Indicator Confluence Strategy）：结合多种指标（如RSI、MACD、布林带等）来确认趋势方向，以提高信号的准确性。

实现马丁格尔策略

初始化变量：定义初始资本、初始头寸大小、止损百分比、止盈百分比以及当前资本和当前头寸大小等变量。

更新头寸：创建一个函数来更新头寸大小、止损价格和止盈价格。在马丁格尔策略中，每次亏损后头寸大小会加倍。

开仓函数：定义一个函数来开启新的交易，记录入场价格，并更新头寸大小和止损止盈价格。

平仓函数：定义一个函数来关闭当前的交易，并更新资本和头寸大小。

策略入口和出口：定义策略的入场条件和出场条件。入场条件可以是一个简单的移动平均线交叉，例如短期移动平均线穿过长期移动平均线。

策略循环：在策略循环中，根据入场和出场条件来执行开仓和平仓函数。

策略信息：在图表上显示策略信息，例如当前资本。

主函数：调用策略循环和策略信息函数，开始执行脚本。

马丁格尔策略具有高风险，因为它涉及在每次亏损后增加头寸大小，这可能导致在一系列亏损后迅速耗尽资本。因此，这种策略不推荐用于实际交易。

网格交易策略

SMA策略

//@version=4
strategy("sma", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=99, initial_capital=10000, currency=currency.USD)strategy.risk.allow_entry_in((strategy.direction.long))fast = input(defval = 7, title = 'fast', type=input.integer)
slow = input(defval = 28, title = 'slow', type=input.integer)SMA_fast = sma(close, fast)
SMA_slow = sma(close, slow)start = timestamp(2010, 1, 30, 0, 0)plot(SMA_fast,title = "fast",color = color.orange)
plot(SMA_slow,title = "slow",color = color.green)longCondition = crossover(SMA_fast, SMA_slow)
if (longCondition) and (time > start)strategy.entry("Enter", strategy.long)shortCondition = crossover(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (shortCondition) and (time > start)strategy.entry("My short entry id", strategy.short)

指标策略转化

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转换之后的内容：

项目化

pinescript的运行平台如何才能使用python或者调用模型？
虽然 Pine Script 本身的功能强大，能够编写各种技术指标和策略，但它并不具备直接集成深度学习模型的能力。Pine Script 主要用来处理时间序列数据（如股票和加密货币的价格），并缺乏如 Python 那样广泛的机器学习和深度学习库（如 TensorFlow、PyTorch 等）。

使用 TradingView 的 Webhook 功能与 Python 交互：
TradingView 提供了 Webhook 功能，可以在满足某些条件时向外部服务发送 HTTP 请求。您可以使用 Webhook 触发 Python 脚本的执行，从而在 Python 中运行深度学习模型并作出交易决策。

步骤：

在 TradingView 设置 Webhook：在 TradingView 上编写 Pine Script 代码，并在特定条件下使用 alertcondition 设置警报。配置警报时，可以选择使用 Webhook URL。
设置 Python Web 服务器：在 Python 中，可以使用 Flask 或 FastAPI 设置一个 Web 服务器来接收 TradingView 的 Webhook 请求。
处理 Webhook 并运行深度学习模型：当 Webhook 请求到达时，可以在 Python 脚本中加载您的深度学习模型，并使用接收到的数据来进行预测或策略执行。
示例代码：
TradingView Pine Script：

//@version=5
strategy("Deep Learning Webhook Strategy", overlay=true)// 定义一个简单的信号
longCondition = ta.crossover(close, ta.sma(close, 14))
if longConditionalert("Buy Signal Triggered", alert.freq_once)

Python Flask Web Server：

from flask import Flask, request
import jsonapp = Flask(__name__)@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():data = json.loads(request.data)print(f"Webhook received: {data}")# 在此处调用您的深度学习模型# 例如: 模型预测方向并生成交易信号# prediction = your_model.predict(data)return "Webhook processed!", 200if __name__ == '__main__':app.run(port=5000)

使用 TradingView 的 Pine Connector 或量化平台：
目前市场上也有一些服务和平台，可以帮助将 TradingView 与 Python 或其他高级编程语言连接。例如：

Pine Connector：可以将 TradingView 信号通过 WebSocket 或 API 发送到外部平台（如 Python 程序）。
量化平台：一些量化平台（如 QuantConnect、Zipline、Backtrader）提供了基于 Python 的框架，用于实现更复杂的策略和深度学习模型。这些平台允许您通过 API 获取 TradingView 提供的市场数据，并将数据输入到 Python 模型中。
3. 直接从 TradingView 导出数据到 Python：
如果您想要在 Python 中完全控制策略和模型，您可以定期从 TradingView 导出历史数据，并将这些数据用于训练和评估深度学习模型。一旦模型训练完成，您可以用新数据实时更新模型并生成交易信号。

步骤：
在 TradingView 上导出历史数据：使用 TradingView 提供的功能下载数据，或者通过 API 提供的方式获取数据。
使用 Python 进行深度学习建模：使用 Pandas、TensorFlow、PyTorch 等库处理和训练模型。
生成实时信号：模型训练完成后，可以将新数据输入模型，生成实时交易信号，并通过 Webhook 或其他方式通知。

总结
虽然 Pine Script 本身不能直接运行深度学习模型，但可以通过 TradingView 的 Webhook 功能与 Python 脚本进行交互。通过这种方式，您可以利用 TradingView 提供的实时数据和信号触发机制，在 Python 中运行更复杂的深度学习模型。这种方法可以让您充分利用 TradingView 的强大图表和信号功能，同时将深度学习能力扩展到交易策略中。

参考文档

网页端工具
https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/tradingview-assistant-chrome-extension/overview?utm_source=artical_gitcode&index=top&type=card&webUrl&isLogin=1

官方文档
https://www.tradingview.com/pine-script-docs/

教程
https://courses.theartoftrading.com/courses/pine-script-basics-course