TreborNamor/TradingView-Machine-Learning-GUI

解決的問題

HyperView 是為了彌補 TradingView 的視覺化策略開發與嚴謹的量化驗證之間的差距而設計。它解決了在圖表上進行緩慢且手動的參數最佳化問題、Pine Script 執行與本地 Python 程式碼之間的差異，以及在多個標的與時間框架之間缺乏標準化資料與策略報告管理流程的問題。

如何運作

此工具包提供以 CLI 為優先的工作流程，遵循特定步驟：下載資料、產生訊號、回測與最佳化。

1. 資料取得：使用瀏覽器會話 Cookie 連接到 TradingView 的 WebSocket，下載歷史K線資料。
2. 訊號產生：使用可插入的 Python 策略框架，搭配 TA-Lib 實現與 TradingView 的指標一致性。
3. 回測：基於與 TradingView 一致的成交假設（如次根開盤進場、盤內停損/停利模擬）來模擬交易。
4. 最佳化：使用 Optuna（TPE）進行貝葉斯最佳化，尋找最佳停損與停利參數，隨後可將結果注入匯出的 Pine 腳本中。

適用對象

適用於將 TradingView 作為策略構思起點，但需要在 Python 中以更快、自動化且可重現的方式驗證與最佳化交易系統的交易員與量化研究人員。

主要亮點

• TradingView 一致性：實現次根開盤進場與盤內停損/停利路徑，以匹配 TradingView 的執行行為。
• 自動化流程：統一的 CLI 工作流程，從 download -> signal -> backtest -> optimize -> export 一氣呵成。
• 貝葉斯最佳化：使用 Optuna 實現高效 SL/TP 參數搜尋，而非暴力網格搜尋。
• Pine Script 集成：可在 Python 中最佳化參數，並將結果匯出為最佳化的 Pine 腳本。
• 組合聚合：對多幣對執行的組合權益曲線進行數學上正確的組合統計計算。
• 豐富的指標庫：包含 20 個封裝的 TA-Lib 指標，並可直接存取超過 150 個 TA-Lib 函數。