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显示:
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等级:
(11)
已发布:
2016.03.29 13:32
已更新:
2016.11.22 07:33
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更新:

12/26/2008 - 改正了手数计算函数

本EA使用了 Burg 的线性预测方法. 线性预测是基于这样的想法, 对过去的数据使用线性函数进行计算来预测未来的数值. 假定我们有了一些价格 x[0]..x[n-1] 的数值, 其中索引越大是越近的价格. 未来价格 x[n] 的计算为

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

其中 a[i=1..p] - coefficients of the model(模型系数), p - order of the model(模型顺序). Burg 的方法通过训练最后的n-p个柱的均方差来计算 a[] 系数.

输入数据为:

MaxRisk - 所有同步交易的最大风险
ntmax - 同方向上的最大交易数
MinProfit - 预测价格最小差多少才建仓
MaxLoss - 预测价格最大差多少就亏损平仓
TakeProfit - 获利
StopLoss - 止损
TrailingStop - 跟踪止损
PastBars - 用于未来预测的过去柱数
ModelOrder - Burg 模型中的顺序分数, 用于过去的柱, 范围 (0..1)
UseMOM - 打开输入数据的趋势: mom(i)=log[p(i)/p(i-1)]
UseROC - 打开输入数据的趋势: roc=100*(p(i)/p(i-1)-1)

同时 UseMOM 和 UseROC 之中只有一个可以为 true, 也就是说 UseMOM=true 和 UseROC=true 是不允许的.

作为充分优化的EA, Burg 推算器在训练过的柱上能够很好工作. 没有持续重新优化, EA会一直亏损.

策略测试器报告
Burg 推算器 - opt
InterbankFX-MT4 模拟账户 2 (Build 220)

交易品种 EURUSD (Euro vs US Dollar)
时段 4 Hours (H4) 2007.12.03 00:00 - 2008.12.02 20:00 (2007.12.03 - 2008.12.03)
模式 每一订单 (最精确的方法, 基于可用的最小时段)
参数 MaxRisk=0.5; ntmax=5; MinProfit=160; MaxLoss=130; TakeProfit=0; StopLoss=180; TrailingStop=10; PastBars=200; ModelOrder=0.37; UseMOM=true; UseROC=false;
测试柱数 2584 建模订单数 3936616 建模质量 n/a
图表匹配错误 5263
初始存款 10000.00
总利润 2150865.30 毛利 3755013.80 毛损 -1604148.50
利润因子 2.34 期待收益 8467.97
绝对回撤 2463.43 最大回撤 763930.92 (38.56%) 相对回撤 70.14% (47506.11)
交易总数 254 卖出仓位 (获胜 %) 92 (71.74%) 买入仓位 (获胜 %) 162 (82.72%)
获利交易 (% 总数) 200 (78.74%) 亏损交易 (% 总数l) 54 (21.26%)
最大 获利交易 314280.00 亏损交易 -90000.00
平均 获利交易 18775.07 亏损交易 -29706.45
最大 连续获胜 (资金利润) 26 (21889.31) 连续亏损 (亏损资金) 6 (-26080.89)
最大 连续获利 (获胜次数) 1372487.83 (6) 连续亏损 (失败次数) -314864.76 (4)
平均 连续获胜 7 连续亏损 2

由MetaQuotes Ltd译自俄语
原代码: https://www.mql5.com/ru/code/8611

实例: 矩阵处理 实例: 矩阵处理

代码示例

外推器(Extrapolator) 外推器(Extrapolator)

外推器(Extrapolator)是我在时间序列预测领域长期研究的结果.

MTrendLine 是参考趋势线挂单非常方便的自动调节器 MTrendLine 是参考趋势线挂单非常方便的自动调节器

您可能经常需要移动您参考趋势线所设置的挂单, 这会需要您很多时间. 这就是为什么开发了这个EA (半自动) , 它会跟踪趋势线并移动挂单

RSIColored_v1, DivPeakTroughRSI_SW RSIColored_v1, DivPeakTroughRSI_SW

RSI的背离, 背离主题的继续.