Gandalf_PRO - MetaTrader 5EA

思路的作者 — Collector, MQL5 代码的作者 — barabashkakvn. 

创意来自主题 神经网络 - 从哪里开始进行研究 (俄语)。

世界已经改变，我在水中感知它，我在泥土中感知它，

        我在空气中闻到它，很多都丢失不见了...

                                                                                                                                                          "指环王" 作者 J. R. R. Tolkien

创建 Gandalf EA交易的想法是受到论坛的启发，主题为 神经网络，如何开始研究?.

本 EA 交易只保留一个买入仓位和一个卖出仓位 (两个独立的仓位) 直到市场通过固定的获利或者止损关闭它们.

它根据两个参数的指数平滑的时间序列进入市场，考虑两个参数:

第一个参数: 价格的位置 - S

第二个参数: 趋势的斜率 - T

计算中使用的回归公式：

                                                       S[n]=w*y[n]+(1-w)*(S[n-1]+T[n-1])     

                                                       T[n]=t*(S[n]-S[n-1])+(1-t)*T[n-1]

预测的数值是:  y[n+1]=S[n]+T[n]

对于第一个和第二个参数的数值，我们可以使用来自 tejh 线性回归公式的比例 - 来自 KimIV 的有用的函数.

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EA交易的输入 > 

对于买入仓位:

• In_BUY=true; — 允许买入仓位,
• Count_buy=24; — 历史柱数, 时间序列应在此平滑 (关闭的参数)
• w_price=0.18; —价格指数,
• w_trend=0.18; — 趋势指数,
• SL_buy=62; — 止损水平点数,
• Risk_buy=0; — 风险水平百分数 (根据可用保证金).

对于卖出仓位: 变量 In_SELL, Count_sell, m_price, m_trend, SL_sell, Risk_sell 都类似于上面的部分。

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优化过程分为两步，对于固定手数，也就是当 Risk_buy=0;以及 Risk_sell =0; 

对于买入仓位的第一步:   

In_BUY=true; In_SELL=false; Count_buy 从 3 到 120, 步长为 1;

w_price 和  w_trend  从 0.05 到 0.6 ，步长为 0.01; SL_buy 从 30 到 100, 步长为 1.

对于卖出仓位的第二步:  

In_BUY=false; In_SELL=true; 与上面的部分类似。

本EA交易在 EURUSD 的H4和D1时段，在小趋势期间显示出非常好的结果，但是您应该使用另外的过滤器，使用指标在更高的时段，在想要进入市场时做过滤。