如何在 TradingView 上设置人工智能技术指标？ （自动化）

了解 TradingView 上人工智能驱动的指标

1. 由于架构限制，TradingView 本身不支持 Pine Script 内的机器学习模型 - 没有外部 API 调用，无法从 Python 环境中摄取实时数据，也无法访问 GPU 加速的推理引擎。

2. TradingView 上的人工智能指标通常通过确定性近似进行模拟，例如具有自适应平滑的加权移动平均线、基于波动性的机制过滤器或用 Pine Script v5 编写的递归模式匹配逻辑。

3. 一些开发人员嵌入平台外生成的代理信号：历史模型输出（例如 LSTM 预测的价格方向）经过预先计算，导出为 CSV，并通过“导入数据”功能作为自定义数据系列手动导入到 TradingView 中。

4. 第三方集成（例如启用 Webhook 的机器人）可以将信号警报推送到 TradingView 的警报系统，但这些警报不会在图表上呈现为视觉指示器 — 它们仅触发通知或外部执行。

真实 AI 逻辑的 Pine 脚本的局限性

1. Pine Script 缺乏训练或推理管道所需的具有动态迭代计数、递归和可变对象结构的循环。

2. 除了基本数组数学之外，不支持矩阵运算——没有特征分解、没有梯度下降、没有 softmax 激活函数。

3. 如果没有链下预处理，实时特征工程（例如计算订单簿不平衡的滚动熵或解码链上钱包聚类模式）是不可能的。

4. 所有指标值必须仅使用条级 OHLCV 和内置函数即可逐帧重现；不允许随机抽样或蒙特卡罗模拟。

高级交易者使用的解决方法

1. 开发人员使用 PyTorch 在 Binance 或 Bybit 期货价格数据上训练神经网络，然后导出量化的 ONNX 模型并将预测转换为离散状态（看涨/中性/看跌），并将阈值映射到整数输出。

2. 这些状态序列与 5 分钟蜡烛图对齐，并使用数据窗口工具作为“自定义符号”上传到 TradingView 中，从而能够在价格下方叠加为阶梯线图。

3. 然后，Pine Script 脚本使用request.security()调用合成符号来引用这些导入的值，从而允许条件逻辑，例如ifimported_signal == 1 thenstrategy.entry('Long',strategy.long) 。

4. 警报条件配置为当导入的信号跨越预定义边界（例如从 0 转换到 1）时触发，并通过 TradingView 的本机 Webhook 处理程序路由到 Telegram 或 Discord。

数据同步挑战

1. 交易所时间戳 (UTC+0) 和 TradingView 会话对齐（通常设置为交易所本地时间）之间的时区不匹配会导致信号与蜡烛绑定不一致。

2. 由于交易所停机或 API 速率限制，导入的数据集中存在空白，导致 Pine 脚本将其视为na 的空值，从而破坏了多柱策略的连续性。

3. 将价格变动水平模型输出转换为固定间隔蜡烛图时，会出现重采样差异：127 个价格变动预测窗口可能跨越两个独立的 1 分钟柱线，从而引入插值偏差。

4. TradingView积极缓存导入的数据；更新需要手动清除缓存或重新加载符号，如果没有浏览器自动化工具，实时信号传播将变得不切实际。

常见问题解答

问：我可以直接在 Pine Script 中运行 TensorFlow 模型吗？答：不可以。Pine Script 无法加载、执行或解释 TensorFlow 或 PyTorch 二进制文件。它是一种仅限于声明性时间序列计算的特定领域语言。

问：是否可以将 Flask API 中的实时 AI 预测获取到 TradingView 中？答： 不是原生的。出于安全原因，TradingView 会阻止来自 Pine Script 的所有客户端 HTTP 请求。任何此类集成都必须在平台外部进行——通过外部警报转发或 CSV 重新导入工作流程。

问：为什么有些公开脚本声称是“AI驱动”？答：这些标签通常指的是启发式增强，例如从 RSI 和 MACD 分布中得出的受 k 均值启发的聚类中心，或应用于缺乏实际学习机制的统计调整振荡器的营销术语。

问：TradingView 是否计划在未来的 Pine Script 版本中添加 ML 支持？答：TradingView 尚未发布有关 ML 运行时支持的官方公告。他们的工程博客强调稳定性和确定性而不是计算扩展，这表明非确定性逻辑层的优先级较低。