KNN Pattern Hunter

KNN Pattern Hunter 2.0

Ein automatisierter Handelsberater, der aus der Marktgeschichte lernt und sich an Veränderungen der Volatilität anpasst

Kurzbeschreibung

KNN Pattern Hunter 2.0 ist ein vollautomatischer Handelsroboter für MetaTrader 4, der auf dem maschinellen Lernalgorithmus „K-Nearest Neighbors“ (KNN) basiert. Der Berater analysiert historische Marktmuster und ermittelt die ähnlichsten Situationen aus der Vergangenheit, um zukünftige Kursbewegungen vorherzusagen.

Die wichtigste Neuerung in Version 2.0 ist die adaptive rollierende Z-Normalisierung: Der Roboter berechnet die statistischen Merkmale des Marktes in einem rollierenden Fenster kontinuierlich neu und normiert seine Musterdatenbank automatisch neu. Dadurch bleibt das System auch bei Änderungen der Volatilität und der Marktbedingungen effektiv.

So funktioniert es

Der Advisor funktioniert wie folgt:

1. Mustererfassung. Bei jedem geschlossenen Balken erstellt der Roboter einen Vektor mit 11 Merkmalen: relative Kursveränderungen über 1, 2 und 3 Balken, Kerzenkörpergröße, RSI, ATR, Kursposition relativ zum schnellen gleitenden Durchschnitt, Differenz zwischen schnellem und langsamem gleitendem Durchschnitt, MACD-Signal, relative Volumenveränderung und Kurs-Volumen-Korrelation.

2. Zielvariable. Für jedes Muster wird die zukünftige prozentuale Kursänderung über einen festgelegten Zeithorizont ( TargetBars ) berechnet . Werte unterhalb von MinTargetReturn gelten als neutral.

3. Rollierende Z-Normalisierung. Jedes Merkmal wird anhand von statistischen Kennzahlen (Mittelwert und Standardabweichung) normalisiert, die über ein rollierendes Fenster berechnet werden. Bei Änderungen der Volatilität werden die statistischen Kennzahlen aktualisiert, und alle Muster in der Datenbank werden automatisch neu normalisiert – das Modell verbleibt in einem einheitlichen Koordinatensystem.

4. Nachbarschaftssuche und Prognose. Für die aktuelle Marktsituation ermittelt der Roboter die K nächstgelegenen Muster im normalisierten Raum und berechnet eine Prognose unter Verwendung einer von drei Methoden: Mittelwert, abstandsgewichtet oder Median.

5. Handelsentscheidung. Auf der Grundlage der KNN-Prognose, des Trendsignals und des Crossovers der gleitenden Durchschnitte wird ein endgültiges Signal generiert. Ein Handel wird erst eröffnet, wenn alle Filterbedingungen erfüllt sind: Handelszeit, maximaler Spread, Limit für die Anzahl der Positionen, Drawdown-Schutz und Abstand zur vorherigen Order.

Vorteile

• Marktadaptivität. Die rollierende Z-Normalisierung passt die Statistiken automatisch an die aktuelle Volatilität an. Es ist nicht erforderlich, das Modell manuell neu zu trainieren, wenn sich das Marktregime ändert.

• Modellbeständigkeit. Die Musterdatenbank und der Status des Normalisierers werden in einer Datei gespeichert. Beim Neustart des Terminals stellt der Roboter das trainierte Modell sofort wieder her und verliert keine gesammelten Erfahrungen.

• Drei Prognosemethoden. Es stehen Mittelwertbildung, abstandsgewichtete Mittelwertbildung und Medianmittelwertbildung zur Verfügung – Sie können die optimale Option für ein bestimmtes Instrument und einen bestimmten Zeitrahmen auswählen.

• Mehrstufiger Kapitalschutz. Reale und virtuelle Stop-Loss-/Take-Profit-Limits, Trailing-Stop, Begrenzung gleichzeitiger Positionen, Drawdown-Schutz mit automatischer Lot-Reduzierung und Filter für den maximalen Spread.

• Informationsfeld. Das Chart zeigt das aktuelle Signal, die KNN-Konfidenz, den Sitzungsstatus, den Spread, den ATR, die Anzahl der Muster, die durchschnittlichen Positionskurse, den schwebenden Gewinn, den Drawdown und den Schutzstatus an. Über das Feld lassen sich Positionen manuell eröffnen und schließen.

• Positionsmittelung. Wenn mehrere gleichzeitige Trades aktiviert sind, kann der Roboter Positionen mit einem adaptiven Schritt basierend auf dem ATR mitteln.

Eingabeparameter

Haupteinstellungen

• MagicNumber – Eindeutige Kennung für die Orders des Advisors.

• SessionStart – Startzeit der Handelssitzung (0–23).

• SessionEnd – Endzeit der Handelssitzung (0–23).

• EnableDebugLogging — detaillierte Protokollierung aktivieren.

• InpOrderComment – Kommentar zur Order.

• AnalysisPeriod – Zeitrahmen für die Analyse.

• Slippage – zulässige Slippage in Punkten.

Risikomanagement

• LotCalculationMode – Modus zur Lotberechnung: fest oder als Prozentsatz der freien Margin.

• FixedLotSize – Feste Lot-Größe.

• RiskPercent – Prozentsatz der freien Margin für die Lot-Berechnung.

• UseEquityProtection – Reduzierung des Lots bei hohem Drawdown.

• MaxDrawdownPercent – Drawdown-Schwellenwert (%) für die Lot-Reduzierung.

• MaxConcurrentTrades — maximale Anzahl gleichzeitiger Positionen.

• MaxSpreadPoints – maximal zulässiger Spread in Punkten.

Realer Stop-Loss / Take-Profit

• StopLoss — Realer Stop-Loss in Punkten (0 = deaktiviert).

• TakeProfit — tatsächlicher Take-Profit in Punkten (0 = deaktiviert).

Virtueller Stop-Loss / Take-Profit

• UseVirtualSL – virtuellen Stop-Loss aktivieren.

• VirtualStopLoss – Größe des virtuellen Stop-Loss in Punkten.

• UseVirtualTP – virtuellen Take-Profit aktivieren.

• VirtualTakeProfit – Größe des virtuellen Take-Profit in Punkten.

Trailing-Stop

• UseTrailing_Stop – Trailing-Stop aktivieren.

• UseAveragePrice – Durchschnitts-Positionspreis für die Trailing-Aktivierung verwenden.

• TrallingStart – Gewinn in Punkten zur Aktivierung des Trailing.

• TrailingDistance – Abstand vom Kurs zum Stop-Loss in Punkten.

• TrailingStep – Mindestverbesserung des Stop-Loss für die Anpassung.

Orderabstand

• FixedDistancePoints – Fester Abstand in Punkten.

• UseDynamicDistance — Verwendung eines adaptiven Abstands basierend auf dem ATR.

• DynamicDistanceAtrPeriod – ATR-Periode für die Abstandsberechnung.

• DynamicDistanceMultiplier – Multiplikator für den ATR-basierten Abstand.

KNN-Einstellungen

• PriceMethod – Methode zur Kursberechnung für die Analyse: Schlusskurs, HL2, Typisch.

• TargetBars – Prognosehorizont in Bars.

• MinTargetReturn – minimale Zielpreisänderung (%).

• KNN_Method – KNN-Prognosemethode: Mittelwert, gewichtet, Median.

• KNN_Neighbors – Anzahl der nächsten Nachbarn.

• KNN_Threshold – Schwellenwert für die Signalstärke.

• KNN_MaxPatterns – maximale Anzahl von Mustern in der Datenbank.

• KNN_MinPatterns – Mindestanzahl an Mustern zum Start.

• KNN_HistoryBars – Historientiefe für das Training.

Indikator-Einstellungen

• RSI_Period – RSI-Periode.

• ATR_Period – ATR-Periode.

• FastMA_Period – Periode des schnellen gleitenden Durchschnitts.

• SlowMA_Period – Periode des langsamen gleitenden Durchschnitts.

• MACD_Fast – Periode des schnellen MACD.

• MACD_Slow – Periode des langsamen MACD.

• MACD_Signal – Periode des MACD-Signals.

• Correlation_Period – Periode für die Berechnung der Korrelation zwischen Kurs und Volumen.

Adaptive Normalisierung

• RollingWindowSize – Größe des gleitenden Fensters für die Statistik.

• RecalibrationInterval — Neukalibrierungsintervall in Mustern.

• EnableAdaptiveWindow — Fenstergröße bei Volatilitätsänderungen anpassen.

• AdaptationRate — Anpassungsrate (0,001–0,5).

Signalfilter

• UseKNN_Prediction — KNN-Vorhersage verwenden.

• UseTrendSignal – Trendsignal verwenden.

• UseCrossSignal – MA-Crossover-Signal verwenden.

• UseVolatilityFilter – Preis-Volumen-Korrelationsfilter.

• MinVolatility – Mindestschwellenwert für die Korrelation.

Systemeinstellungen

• EnableModelPersistence – Modell zwischen den Sitzungen speichern.

• ModelFileName – Dateiname der Basismodelldatei.

• AutoSaveModel – Modell automatisch speichern.

• AutoSaveInterval – Intervall für automatisches Speichern in Sekunden.

Empfehlungen zur Verwendung

• Empfohlener Zeitrahmen — M15 oder höher.

• Testen Sie den Expert Advisor vor dem Live-Handel im Strategietester.

• Passen Sie KNN_MaxPatterns und KNN_HistoryBars je nach der Leistung Ihres Computers und dem gewählten Zeitrahmenan .

• Verwenden Sie bei ECN-Brokern virtuelle SL/TP oder deaktivieren Sie reale Stopps.