使用神经网络计算布林带宽度 - MetaTrader 5EA

我曾经搜索布林带宽度 EA, 但我未在任何站点发现。因此我决定创建自己的, 并作为我学习的一部分, 我完成了。该 EA 遵循以下神经网络方法。

测试结果:

• 初始存款 10000.
• 毛盈利 36000。
• 时间跨度 3.5 月。

什么是 布林带宽度?

布林带宽度是 布林带 中形成的带形。在他的书中 ("Bollinger on Bollinger Bands (布林带之上的布林)"), John Bollinger 指出布林带宽度作为两个指标之一, 可从布林带派生。其它指标是 %B。

BandWidth 测量带的上边缘与下边缘之间距离的百分比。BandWidth 递减因为布林带收窄, 以及递增因为布林带变宽。因为布林带基于标准方差, 下降的 BandWidth 反应波动递减, 以及上升的 BandWidth 反应出波动递增。 

重要范式! 

• 狭窄: 窄的 BandWidth 是相对的。BandWidth 值要在整个周期时间内相对于之前的 BandWidth 值来衡量。对于特定符号, 为得到较佳外观, 定义 BandWidth 范围的向后周期十分重要。
• 挤压: 布林带宽度是已知的最佳识别挤压指标。发生这种情况时, 波动降到非常低的水平, 这由狭长的带形证明。带形的上下边缘基于标准方差, 用来测量波动。狭长带形说明价格横盘或走势范围相对狭小。理论上, 低波动周期之后跟随高波动周期。相对狭窄的 BandWidth (a.k.a. 挤压) 可以预示一个明显的上涨或下跌。挤压之后, 价格涌动并且随后带形突破, 它标志着新走势的开始。新的上涨开始, 是随着积压并随后突破带形的上边缘。新的下跌开始, 是随着积压并随后突破带形的下边缘。

"一个想法可改变你的人生" ;-)

在读完这篇 文章 之后, 我获得了如何利用神经网络工作的灵感。作者 Fyords 在代码完成部分给了我许多帮助。该 EA 取得最后 14 周期的数值, 并利用神经网络方法的公式将其最小化 (请阅读文章来实现最佳神经网络)。

宽度计算我使用经典方法: (布林带上边缘 - 布林带下边缘) / 布林带中线。 公式:

inputs[i*2]=(((iBands_Upperbuf[i] - iBands_Lowerbuf[i]) / iBands_Basebuf[i]) - (x_min+x_minn) * (d2-d1)) / ((x_maxx+x_max) - (x_min+x_minn)) + d1;

它好像很复杂, 但实际上它就像 A, B, C, D... 上述文章可以极大帮助您。

EA 测试结果很好, 我取的区间是从 2013.01.01 到 2013.04.13。余额:

我在 zip 文件里附加了完整测试结果。

推荐:

• 我不推荐在实际帐户中使用这个 EA。
• 在同样的代码中, 你可以结合一些交易量指标使用 (CCI, MFI 等等)。

感谢您,

Suresh B. Kakkattil,

Kerala, India.