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eFkolos Tech Indicator

Machine learning-enhanced SuperTrend indicator that uses k-means clustering to adaptively optimize SuperTrend parameters based on historical performance. Let me break down what makes this unique:
Key Innovation
Instead of using a single fixed SuperTrend factor, this indicator:
Calculates multiple SuperTrends simultaneously (with factors from 1 to 5 by default, stepped at 0.5)
Tracks performance of each variant using exponential smoothing
Clusters them into 3 groups (Best/Average/Worst) using k-means algorithm
Adapts by selecting the average factor from your chosen cluster
Clever Technical Aspects
Performance Metric: Uses a smart approach where performance = EMA of (price_change × signal_direction), giving positive values when the SuperTrend correctly predicts direction.
K-means Implementation: Properly initializes centroids using quartiles and iterates until convergence - this is solid unsupervised learning.
Adaptive MA Layer: The perf_ama that adapts faster when the performance index is high (more confidence) and slower when low.
Memory Management: Uses UDTs (User Defined Types) efficiently with arrays to handle multiple SuperTrend instances.
Key Innovation
Instead of using a single fixed SuperTrend factor, this indicator:
Calculates multiple SuperTrends simultaneously (with factors from 1 to 5 by default, stepped at 0.5)
Tracks performance of each variant using exponential smoothing
Clusters them into 3 groups (Best/Average/Worst) using k-means algorithm
Adapts by selecting the average factor from your chosen cluster
Clever Technical Aspects
Performance Metric: Uses a smart approach where performance = EMA of (price_change × signal_direction), giving positive values when the SuperTrend correctly predicts direction.
K-means Implementation: Properly initializes centroids using quartiles and iterates until convergence - this is solid unsupervised learning.
Adaptive MA Layer: The perf_ama that adapts faster when the performance index is high (more confidence) and slower when low.
Memory Management: Uses UDTs (User Defined Types) efficiently with arrays to handle multiple SuperTrend instances.
초대 전용 스크립트
이 스크립트는 작성자가 승인한 사용자만 접근할 수 있습니다. 사용하려면 요청 후 승인을 받아야 하며, 일반적으로 결제 후에 허가가 부여됩니다. 자세한 내용은 아래 작성자의 안내를 따르거나 sbagdai에게 직접 문의하세요.
트레이딩뷰는 스크립트의 작동 방식을 충분히 이해하고 작성자를 완전히 신뢰하지 않는 이상, 해당 스크립트에 비용을 지불하거나 사용하는 것을 권장하지 않습니다. 커뮤니티 스크립트에서 무료 오픈소스 대안을 찾아보실 수도 있습니다.
작성자 지시 사항
Machine learning-enhanced SuperTrend indicator that uses k-means clustering to adaptively optimize SuperTrend parameters based on historical performance. Let me break down what makes this unique:
Key Innovation
Instead of using a single fixed SuperTrend
면책사항
해당 정보와 게시물은 금융, 투자, 트레이딩 또는 기타 유형의 조언이나 권장 사항으로 간주되지 않으며, 트레이딩뷰에서 제공하거나 보증하는 것이 아닙니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참조하세요.
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작성자 지시 사항
Machine learning-enhanced SuperTrend indicator that uses k-means clustering to adaptively optimize SuperTrend parameters based on historical performance. Let me break down what makes this unique:
Key Innovation
Instead of using a single fixed SuperTrend
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