TopTenAlgo 2. HFT Algo for Crypto

21 apr 2021

EN: High Frequency Trade Algo TVQ is an advanced algorithmic system developed using Volume Weighted / Exponential Moving Averages, vWap and Ichimoku . Said indicators are re-blended with the Volume Weighted Average ( vWap ) algorithm used by Merryl Lynch or Yapıkredi algorithms. It does not act like the classic Ichimoku or Moving Averages. TVQ was used instead of RSI . High Frequency Trade Algo's incorporate a 3-sided trading strategy that detects Risk Areas and allows you to stay Flat if necessary (red and white circles above the bars) or generates appropriate signals in the buy and sell regions, that measures the risk. In the triangle or flat / horizontal corrections you need to stay flat, it warns you beforehand that you are in the risky area, while the trend will occur, it warns you with a buy or sell signal.

This algorithm is prepared with Top10Algo ... Optimization Risky and Wait Zone




TR: High Frequency Trade Algo TVQ, Hacim Ağırlıklı/Exponential Hareketli Ortalamalar, vWap ve Ichimoku kullanarak geliştirilen gelişmiş bir algoritmik sistemdir. Bahsi geçen göstergeler Merryl Lynch yada Yapıkredi algoritmalarının kullandığı Volume Weighted Average ( vWap ) algoritması ile yeniden harmanlanmıştır. Klasik Ichimoku yada Hareketli Ortalamalar gibi hareket etmez. RSI yerine TVQ kullanılmıştır. High Frequency Trade Algo’ lar Riskli Bölgeleri tespit edip gerekirse Flat kalmanızı sağlayan(barların üstündeki kırmızı ve beyaz daireler) yada alım ve satım bölgelerinde uygun sinyaller üreten yani riski ölçen 3 taraflı bir trading stratejisini içinde barındırır. Flat kalmanız gereken üçgen yada yassı/yatay düzeltmelerde sizi riskli bölgede olduğunuz konusunda önceden uyarırken, trend oluşacağı zamanda al yada sat sinyali ile önceden uyarır.

Bu algoritma Top10Algo ile beraber hazırlanmıştır...Riskli ve Bekleme yapılan Flat bölgelerle ile ilgili iyileştirmeler yapıldı...

25 ott

Note di rilascio

Sürüm Notları
v4 Premium Algo HFT & QUANT:
Duyarlılık ve Momentuma odaklanan yeni koşullar ve göstergeler eklendi. 1 dakikalık ve daha küçük zaman dilimlerinde işlem yapmak için yeni seçenekler eklendi. Artık Sentimen, Neo Mom Price ve Neo Mom verilerini grafiğin alt orta kısmından ve sağdaki fiyat skalası ekranından takip edebileceksiniz. Momentum ve Sentimen verileri de piyasanın yönü hakkında kararlar almanıza yardımcı olacaktır. Bir diğer önemli değişiklik ise artık osilatör kullanmayan, tamamen veri analitiğine odaklanan bir sistemin geliştirilmesiydi.
v4:Bir diğer yenilik ise Elliott Dalga Teorsine göre yeni tahminler oluşturması ve İzole dip/Tepe' leri tespit ederek yeni pozisyonlar alabilmesi.
Added new conditions and indicators focusing on Sentiment and Momentum. Added new options for trading on 1-minute and smaller timeframes. You will now be able to follow Sentimen, Neo Mom Price and Neo Mom data from the bottom middle of the chart and the price scale screen on the right. Momentum and Sentimen data will also help you make decisions about the direction of the market. Another important change was the development of a system that no longer uses oscillators, but focuses entirely on data analytics.
v4: Another innovation is that it creates new forecasts according to Elliott Wave Theory and can take new positions by detecting Isolated bottoms/peaks.

1. ADDED: Non Re-Paint Kernel Functions Filters
[-] Rational Quadratic Kernel - An infinite sum of Gaussian Kernels of different length scales.
[-] Gaussian Kernel - A weighted average of the source series. The weights are determined by the Radial Basis Function (RBF).
[-] Periodic Kernel - The periodic kernel (derived by David Mackay) allows one to model functions which repeat themselves exactly.
[-]And The filter used on formula. Choice of "No Filter", "Smooth" and "Zero Lag"

2. ADDED: Machine Learning Library
[-] dualPoleFilter: Returns the smoothed hyperbolic tangent of the input series.
[-] n_tvq: Returns the normalized Trend Velocity and Quality indicator Topten Algo ideal for use in ML algorithms.
[-] n_rsi: Returns the normalized RSI indicator ideal for use in ML algorithms.
[-] n_cci: Returns the normalized CCI indicator ideal for use in ML algorithms.
[-] n_wt: Returns the normalized Wave Trend indicator ideal for use in ML algorithms.

3. ADDED: Pivot Trend with Fobonacci Pivot Point Algo: First of all, I created a Trend Algorithm that continues above or below our Main Pivot point. With this algorithm, we will take a position according to the breakage or breakage of the main pivot point and follow the strategy of changing position with HFT Algo at the other 3 pivot points.