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elliott-wave

Elliott Wave Theory signal engine. Detects swing points through Zigzag, matches 5-wave impulse and 3-wave corrective structures, validates them with Fibonacci wave relationships, and generates trend-top / correction-complete signals. Pure in-house pandas implementation.

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含まれるファイル(4)

  • SKILL.md1.9 KB
  • example_signal_engine.py15.0 KB
  • references/Fibonacci浪间关系.md868 B
  • references/波浪结构.md1.0 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Elliott Wave Theory

Purpose

Classic wave theory based on the core assumption that markets move in fractal wave structures:

StructureWave CountDirectionMeaning
Impulse wave5 waves (1-2-3-4-5)Trend-followingMain trend direction
Corrective wave3 waves (A-B-C)Counter-trendPullback correction

Core Rules

Three Iron Rules for Impulse Waves

  1. Wave 2 cannot retrace beyond the start of wave 1
  2. Wave 3 cannot be the shortest impulse wave
  3. Wave 4 cannot enter the price territory of wave 1

Fibonacci Relationships Between Waves

  • Wave 2 retraces 0.5-0.618 of wave 1
  • Wave 3 = wave 1 × 1.618 (most common)
  • Wave 4 retraces 0.382 of wave 3
  • Wave 5 ≈ the length of wave 1

Signal Logic

  • 5-wave advance completed → sell (trend top)
  • ABC pullback completed → buy (correction finished)
  • Wave 3 in progress → stay with the trend (no reversal signal is generated)

Parameters

ParameterDefaultDescription
swing_window10Rolling window for swing-point detection
fib_tolerance0.15Tolerance for Fibonacci ratios
min_wave_bars5Minimum number of candles per wave

Notes

Wave theory is highly subjective, and automatic counting can yield multiple interpretations. This implementation uses a "simplest effective single interpretation" strategy and would rather miss signals than misclassify them.

Dependencies

pip install pandas numpy requests

Signal Convention

  • 1 = long, -1 = short, 0 = stand aside

レビュー

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