InelidaMarketScan Research

Didier Vally / Reuniware Systems

InelidaMarketScan — 基于机器学习的金融市场科学分析

量化金融研究：ICT、一目均衡表、XGBoost与随机计算 作者 Didier Vally / Reuniware Systems 版本 1.0.6 — 2026-07-19 📦 PyPI: https://pypi.org/project/inelida-marketscan | GitHub: https://github.com/reuniware/InelidaMarketScanner

摘要

本文呈现了6个月量化金融研究在算法交易中的应用成果。InelidaMarketScan框架结合了ICT（内部圈交易者）技术分析和多时间框架一目均衡表，配合XGBoost机器学习管道（123个特征）和随机计算函数（Ornstein-Uhlenbeck、Hurst、GARCH、Monte Carlo、Kelly）。v18模型在1,210笔历史交易上达到64.0%的交叉验证准确率。对27个连续模型的分析表明，一目均衡表特征（Kijun/Tenkan距离、T/K交叉）比ICT模式（FVG、Order Blocks）更具预测性。ML% ≥ 50%过滤的资本模拟显示样本内利润因子为2.27，而样本外验证识别出上限为1.173。本文是关于ICT、一目均衡表与机器学习交汇的完整科学参考。

1. 引言

1.1 背景与问题陈述

算法交易依赖于识别金融时间序列中的重复模式。由Michael Huddleston开发的ICT（内部圈交易者）概念描述了机构市场行为：流动性扫荡、公允价值缺口、订单块、市场结构转变。同时，一目均衡表指标提供了市场均衡的多时间框架读数。本项目通过自动化扫描器与XGBoost模型探索这两种范式的融合。

1.2 研究目标

开发一个自动扫描器，在8个时间框架（M5到MN）上结合ICT和一目均衡表。2. 构建一个具有123个命名特征的ML管道，从扫描器中提取。3. 通过历史回测（2025-2026）和样本外测试验证预测能力。4. 集成量化金融函数（OU、Hurst、GARCH、Monte Carlo、Kelly）。5. 在实际条件下实现利润因子 > 1.5。

2. ICT理论基础

ICT概念模拟了操纵价格水平以积累头寸的金融机构（银行、对冲基金）的行为。扫描器自动检测以下8个概念：

ICT概念 | 描述与检测
流动性扫荡 | 短暂突破关键水平（亚洲高/低、伦敦高/低）以触发止损后再反转。在H1上检测并确认反转。
公允价值缺口（FVG） | 连续3根K线之间价格未交易的缺口。在6个时间框架（M5到D1）上检测并显示填补百分比。
订单块（OB） | 方向性冲动前的最后一根K线 — 机构下订单的区域。通过ATR(14)在6个时间框架上检测。
断路器块（BRK） | 被突破的订单块反转为相反的支撑/阻力。从现有OB派生。
市场结构转变（MSS/BOS） | 市场结构变化：结构突破和性格变化，在6个时间框架上检测。
成交量HVN/LVN | 基于MT5 tick成交量的高成交量节点和低成交量节点。在6个时间框架上检测。
反转管道 | 完整的扫荡→反转→确认链，带有扫荡后K线计数器。
斐波那契扩展 | 基于亚洲区间的+1.618到+4.0扩展，用于止盈目标。

3. 多时间框架一目均衡表架构

Diamond扫描器同时分析8个时间框架。每个TF计算5个一目均衡表组件：

时间框架 | Tenkan | Kijun | Kumo | T/K Cross | Flat History
M5 | X | X | - | X | -
M15 | X | X | - | X | -
M30 | X | X | - | X | -
H1 | X | X | X | X | X
H4 | X | X | X | X | X
D1 | X | X | X | X | X
W1 | X | X | X | X | X
MN | X | X | X | X | X

4. Diamond扫描器架构

Diamond扫描器汇聚了10个类别中的109个评分标准：

类别 | 标准数 | 示例
一目均衡表 H1-D1 | 24 | Kijun/Tenkan距离、T/K交叉、Kumo位置、平坦K线
一目均衡表 W1-MN | 8 | Kijun W1/MN、Kumo W1/MN、云颜色、双重记忆
FVG（6个TF） | 12 | M5到D1的FVG空头/多头、填补%、时间优先级
订单块（6个TF） | 12 | M5到D1的OB空头/多头、位置上方/下方/平
MSS/BOS（6个TF） | 18 | M5到D1的体制、BOS、CHoCH
成交量HVN/LVN（6个TF） | 12 | M5到D1的成交量尖峰、HVN、LVN
断路器块（6个TF） | 12 | M5到D1的BRK空头/多头
亚洲/伦敦扫荡 | 4 | AH/AL扫荡、伦敦H/L扫荡
反转管道 | 5 | 扫荡→反转→确认、扫荡后FVG、重测
M30/M15/M5 Kijun | 2 | Kijun M30/M15/M5方向交叉

最高分: 109 标准（无MN为107）

5. 机器学习管道

ML管道通过3个阶段将扫描器结果转化为获胜概率：

阶段 | 工具 | 详情
1 | ml_labeler.py | 从Diamond扫描提取特征（数据库/手动CSV/回测）。生成带有outcome列的标记CSV（1=赢，0=输）。
2 | ml_trainer.py | XGBoost训练，5折交叉验证，scale_pos_weight处理不平衡类别，超参数网格搜索。
3 | ml_predictor.py | 实时推理：extract_features() → predict_proba() → ML%在实时扫描中显示。简化的MLPredictor：1次joblib.load而非5次。

6. XGBoost模型v18 — 配置

v18模型是活跃的生产模型。在1,210笔历史交易上训练，具有123个命名特征（包括GARCH和随机特征）。

超参数 | 值
max_depth | 6
learning_rate | 0.03
n_estimators | 200
subsample | 0.8
min_child_weight | 3
gamma | 0.1
reg_alpha | 0.5（L1）
reg_lambda | 1.0（L2）
scale_pos_weight | 自动（基于赢/输比率）

123个命名特征包括：分数/偏差（6）、Kijun 6个TF（18）、Tenkan 6个TF（18）、T/K交叉（6）、Kumo（6）、M5/M15/M30交叉（12）、平坦K线（2）、活跃FVG（1）、订单块（6）、扫荡（5）、成交量（6）、MSS/BOS（6）、断路器块（6）、压缩（1）、随机（8：OU、Hurst、Monte Carlo、GARCH）、时间（3）、资产类型（3）。

7. 模型历史

自项目启动以来，已训练和评估了27个XGBoost模型。以下是主要版本的历史：

模型 | 数据 | 特征 | 交易 | CV | OOS PF
v1 | 6个主要货币对 | 36 | 852 | 61.0% | —
v4 | 13个符号 | 111 | 1,210 | 62.9% | 1.26*
v7 | 13个符号 | 25个最佳 | 2,923 | 60.1% | 1.173
v13 | 4个模型/资产 | 25 | 2,923 | 53-64% | 4.000
v15 | 2025-2026 | 25 + OU/Hurst | 5,009 | 59.8% | —
v18 | 13个符号 | 123（GARCH） | 1,210 | 64.0% | 0.503 F1

8. 特征重要性（v4）

特征重要性分析揭示了哪些标准在模型决策中权重最大：

排名 | 特征 | 增益 | 洞察
1 | is_dxy | 14.2 | 美元遵循与外汇对根本不同的逻辑
2 | rr | 10.0 | 理论风险/回报比预测实际结果
3 | tkx_h1 | 9.2 | H1 Tenkan/Kijun交叉是最佳单一预测因子
4 | kj_h1 | 6.9 | 到H1 Kijun的距离捕捉短期均衡
5 | sl | 6.4 | 止损水平与止盈同等重要
6 | day_wednesday | 6.4 | 周三（FOMC）显示统计上独特的行为
7 | d_kj_h4 | 6.3 | 到H4 Kijun的距离指示潜在趋势
8 | d_kj_d1 | 6.0 | 到D1 Kijun的距离锚定宏观背景
9 | tkx_h4 | 6.0 | H4 T/K交叉确认交易时段趋势
10 | is_forex | 5.9 | 外汇对有独特行为vs指数/金属

9. 样本外验证

OOS验证（2026年1月-6月训练，2026年7月测试）是决定性测试。v4模型在ML% ≥ 50%阈值下显示样本内PF为2.27，但这包含数据泄漏（模型在训练期间看到了80%的测试数据）。v7的真实OOS PF是1.173 — 统计上显著但适度的优势。v13模型（按资产）在15笔交易上达到PF=4.000，但样本太小不可靠。结论：ML提供真实的优势（PF > 1.0），但统一架构的当前上限约为1.17。

10. 资本模拟 — ML%过滤

在1,210笔历史交易上模拟，初始资本10,000欧元，每笔交易风险1%：

ML%阈值 | 交易 | 胜率 | PF（RR） | 盈亏（1万€）
无过滤 | 1,210 | 37.6% | 1.02 | +1,442 €
ML% ≥ 45% | 661 | 54.3% | 1.91 🔥 | +27,542 €
ML% ≥ 50% | 504 | 59.7% | 2.27 🔥🔥 | +25,842 €
ML% ≥ 55% | 327 | 67.3% | 2.80 | +19,242 €
ML% ≥ 60% | 170 | 78.8% | 3.59 | +9,340 €
ML% ≥ 70% | 71 | 88.7% | 1.64 | +514 €

11. 量化金融与随机计算

6个量化金融函数已集成到扫描器和ML管道中。这些函数计算风险、波动率和市场体制指标：

函数 | 目的 | ML特征 | v18排名
Ornstein-Uhlenbeck | 检测价格相对于长期均值的过度延伸。得分0-100%：>80% = 可能反转。 | ou_score | 未测试
Hurst指数 | 分类市场体制：H < 0.45 = 震荡，H > 0.55 = 趋势。 | hurst_h | 未测试
GARCH(1,1) | 建模条件波动率。4个特征：持续性、长期波动率、半衰期、预测波动率。 | garch_persistence | #14
Monte Carlo | 模拟10,000条价格路径。计算P(SL触及)和P(TP触及)。 | mc_p_sl, mc_p_tp | 未测试
Kelly准则 | 按资产类型优化头寸规模。收益=0.00（与已优化的SL/TP冗余）。 | kelly_full | #124
FTMO破产 | 自营公司账户在100笔模拟交易中10%回撤的破产概率。 | ftmo_ruin_prob | 未测试

12. 按资产类型的Kelly准则

Kelly准则使用来自回测的实际胜率，而非统一的win_rate=0.40。结果：

资产类型 | 胜率 | Kelly满额 | Kelly半额
DXY | 73% | 46.0% | 23.0%
XAUUSD | 42% | 13.0% | 6.5%
外汇 | 31% | 3.5% | 1.8%
指数 | 38% | 7.0% | 3.5%
加密货币 | 35% | 2.5% | 1.3%

13. 简化的MLPredictor（2026年7月19日）

MLPredictor之前加载同一模型5次（每个预测方法1次）。2026年7月19日的简化将其减少为单次joblib.load()。结果：删除30行代码，加载时间除以4，冗余的_ASSET_MODEL_MAP被消除。v18模型现在是所有资产类型的唯一统一模型。

14. 错误修复 — 2026年7月19日

2026年7月19日的彻底代码审查识别并修复了4个错误：

# | 严重性 | 文件 | 描述
1 | 严重 | diamond_scanner.py | ml_available中return后的死代码 — 符号从未被激活。initialize()未设置_initialized = True。
2 | 高 | stochastic_analytics.py | GARCH：如果未找到有效的(α,β)对，使用虚构参数的静默回退。添加了best_ll <= -1e100检查。
3 | 中 | stochastic_analytics.py | Monte Carlo：对数收益率波动率回退已计算但在OU sigma为零时从未使用。
4 | 低 | stochastic_analytics.py | FTMO：pnl_avg/roi_avg在try块外 — 如果在计算和返回之间添加代码，有NameError风险。

15. 最终决策矩阵

决策矩阵结合了Diamond分数、ML%、安全护栏和宏观背景：

条件 | 行动 | 理由
ML% ≥ 60% + TKx H1对齐 + 无HIGH NEWS | 🟢 GO | 三重确认：ML、一目均衡表、宏观
ML% ≥ 60% + TKx H1冲突 | 🟡 等待 | ML被T/K H1交叉矛盾
ML% 50-60% + TKx H1对齐 | 🟡 谨慎 | 适度的ML优势，需要额外确认
ML% < 50% | 🔴 NO GO | 模型无统计优势
HIGH NEWS DAY + BULL | 🔴 等待 | 宏观日（≥2个重大事件）打破相关性
周三（FOMC日）+ 外汇 | 🟡 高风险 | 周三显示统计上独特的行为

16. 结论与展望

InelidaMarketScan项目证明，基于一目均衡表特征训练的ML管道可以产生统计上显著的优势（OOS PF = 1.173）。2026年7月19日修复的4个关键错误增强了实时扫描器的可靠性。27个连续模型揭示了关键洞察：一目均衡表特征比ICT模式更具预测性，资产类型（is_dxy、is_forex）是主要预测因子，随机计算函数（GARCH、OU、Hurst）提供补充的波动率信号。下一次性能飞跃需要更大的数据集（2024-2026，每资产>5,000笔交易）以及可能的深度学习架构（LSTM、Transformer）。

参考文献

Huddleston, M. — Inner Circle Trader (ICT) Concepts, 2022-2024

Chen, T. & Guestrin, C. — XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, KDD 2016

Bollerslev, T. — Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 1986

Hurst, H.E. — Long-term Storage Capacity of Reservoirs, Trans. ASCE, 1951

Uhlenbeck, G.E. & Ornstein, L.S. — On the Theory of Brownian Motion, Physical Review, 1930

Kelly, J.L. — A New Interpretation of Information Rate, Bell System Technical Journal, 1956

Hosoda, G. — Ichimoku Kinko Hyo, 1968

量化金融研究著作。允许引用转载。

🌐 社区

加入 Trading Pro Discord 服务器与社区交流：https://discord.gg/u9JApXqhXy

Didier Vally / Reuniware Systems — InelidaMarketScan v1.0.6 2026-07-19