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本文将介绍创建自定义策略测试器和自定义优化通关分析器的方法。阅读之后, 您将了解数学计算模式, 和所谓分帧机制如何工作, 如何准备和加载用于计算的自定义数据, 以及如何使用有效的算法将它们压缩。对于那些打算在智能系统中存储自定义信息感兴趣的人来说, 这篇文章会很有趣。
在本文中, 我们研究另一种基于分析余额图来优化自定义交易策略的准则。线性回归使用 ALGLIB 函数库中的函数进行计算。
检测行情是否处于横盘对于许多策略来说是至关必要的。我们使用高知名度的 ADX 来展示如何利用策略测试器, 不但可以根据我们的特殊目的来优化指标, 而且我们也能判断指标是否符合我们的需要, 得到横盘和趋势行情的均值, 这对于判断行情的止损和目标是十分重要的。
A cross - track indicator that visually shows the current bullish/bearish trend of the market through the midline (mid track), main line (upper track), and sub-lines (lower track). Intersections or upper rail turns can be used as buying and selling positions. Parameter description: period：10 price： WEIGHTED //HIGH //LOW //OPEN //CLOSE //MEDIAN //TYPICAL //AVERAGE //WEIGHTED method：Linear weighted //Simple //Exponential //Smoothed // Linear weighted main offset：1.5 sub offset：1 base：2 counts add
根据高开低收价格确定反转点位，画出的极点折线。 The pole polyline is drawn according to the high opening and low closing price to determine the reversal point. 参数(Args)： 1.周期数(Period)。参与界限计算的K柱数量。 2.界限(Divide)。计算方式包括： t1,顺高低价 (Buy min H,Sell max L) t2,逆高低价 (Buy min L,Sell max H) t3,收盘价 (Buy min C,Sell max C) t4,开盘价 (Buy min O,Sell max O) t5,高开低收价的一半