저는 '머신 러닝 브레이크아웃(피벗에서)' 지표를 개발하여 브레이크아웃 기회를 탐지하고 추세를 따르는 방식을 혁신하고 피벗 포인트와 머신 러닝의 힘을 활용합니다. 이 도구는 k-최근접 이웃(k-NN) 방법을 유클리드 거리 알고리즘과 통합하여 피벗 포인트를 세심하게 분석하여 여러 브레이크아웃 경로/존을 정확하게 예측합니다. "ML 피벗 브레이크아웃"은 ​​고점 위의 강세 브레이크아웃과 저점 아래의 약세 브레이크아웃을 식별하고 트레이더에게 시각적으로 경고하도록 설계되어 브레이크아웃 및 추세 추종 트레이더에게 필수적인 통찰력을 제공합니다.

Machine Learning Breakouts(Pivots에서) 지표 계산은 MLPivotsBreakouts 라이브러리로 전환되어 통합 프로세스가 간소화되었습니다. 이제 사용자는 "breakouts" 함수를 스크립트에 원활하게 통합하여 자세한 모멘텀 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.