Burg Extrapolator - Experte für den MetaTrader 4

Updates:

12/26/2008 - korrigierte Lot-Größen Berechnung

Der EA verwendet die Burg'sche Methode der linearen Vorhersage. Die lineare Vorhersage beruht auf der Bestimmung zukünftiger Werte als Funktion vergangener Werte. Angenommen, wir haben eine Reihe von Preisen x[0]..x[n-1] wobei ein höherer Index den jüngeren Werten entspricht. Die Vorhersage des zukünftigen Preises price x[n] berechnet sich nach

x[n] = -Sum(a[i]*x[n-i], i=1..p)

mit a[i=1..p] - Koeffizienten des Modells, p - Ordnung des Modells. Die Burg'sche Methode findet die a[] Koeffizienten durch Reduktion des Fehlers des quadratischen Mittelwerts bzw. Effektivwerts durch das Training mit den letzten n-p Bars..

Die Eingabe Daten sind:

MaxRisk - Maximales Risiko aller zeitgleichen Positionen
ntmax - Maximale Anzahl von Positionen in derselben Richtung
MinProfit - Minimum des vorhergesagten Preises zu dem eine Position eröffnet werden soll
MaxLoss - Maximum des vorhergesagten Verlustes zu dem eine Position geschlossen werden soll
TakeProfit
StopLoss
TrailingStop
PastBars - Anzahl der Bars, die für die Vorhersage verwendet werden
ModelOrder - Ordnung des Burg'schen Modells als ein Bruchteil der Nummer der vergangenen Bar (0..1)
UseMOM - ermöglicht ein "Detrend" der Eingabedaten: mom(i)=log[p(i)/p(i-1)]
UseROC - ermöglicht ein "Detrend" der Eingabedaten: roc=100*(p(i)/p(i-1)-1)

Verwenden Sie nur eine der Variablen UseMOM und UseROC, UseMOM=true und UseROC=true sind nicht erlaubt.

Wie viele optimierte EAs, Burg Extrapolator arbeitet nur gut im optimierten Zeitraum. Der EAT wird konstant verlieren ohne eine ständige Wiederoptimierung.