Переработал алгоритм поиска перекупленности/перепроданности, а также поиска пиков. Теперь это целый детективский набор ML-моделями, которые помогают пересчитать индикаторы:
1. RSI с ML-адаптацией
- Автоматически определяет значимые уровни через машинное обучение
- Ищет дивергенцию (когда цена и индикатор расходятся)
2. Williams %R + ATR
- Уровни перекупленности/перепроданности динамически меняются в зависимости от волатильности
- Чем шире диапазон ATR — тем строже критерии
3. Фильтры подтверждения
✔ Цена за пределами полос Боллинджера
✔ Угол наклона Stochastic ≥10° (нужен четкий импульс)
✔ ADX <25 (только для боковиков и слабых трендов)
Пример работы:
Акция вылетает за верхнюю полосу Боллинджера, при этом:
- ML-RSI показывает скрытую медвежью дивергенцию
- Williams %R с учетом ATR сигналит о перекупленности
- ADX =18 (тренд слабый)
→ Робот готовится к шорту
P.S. Главный парадокс: чем сложнее система, тем чаще хочется вернуться к стратегии "купил SBER и забыл". Но где в этом кайф? 😏