アイデアの著者: Vladimir、mq5コード著者: barabashkakvn。
Burg Extrapolatorは、Burgの手法を用いた線形予測のエキスパートアドバイザー（EA）です。線形予測は、過去のデータを基に未来の値を線形関数として求める手法です。例えば、価格範囲x[0]..x[n-1]があり、インデックスが大きいほど最近の価格に対応します。この場合、未来の価格x[n]は以下のように計算されます：
x[n] = -Sum(a[i]*x[n-i], i=1..p)
ここで、a[i=1..p]はモデルの比率で、pはモデルの次数を示します。Burgの手法は、最後のトレーニングデータn-pバーに対する平均二乗誤差を最小化することによって、a[]の比率を求めます。
入力パラメータ
- MaxRisk - 同時に行う全取引の最大リスク。
- ntmax - 一方向における取引の最大数。
- MinProfit - ポジションをオープンする際の最小予測利益。
- MaxLoss - ポジションをクローズする際の最大予測損失。
- TakeProfit - テイクプロフィットの値。
- StopLoss - ストップロスの値。
- TrailingStop - トレーリングストップ機能。
- PastBars - 未来の値を予測するために使用する過去のバーの数。
- ModelOrder - 過去のバーの数に対するBurgモデルの次数（0..1）。
- UseMOM - 入力データのトレンドを除去する機能：mom(i)=log[p(i)/p(i-1)]。
- UseROC - 入力データのトレンドを除去する機能：roc=100*(p(i)/p(i-1)-1)。
UseMOMとUseROCのいずれか一方のみがtrueになることができます。つまり、UseMOM=true かつ UseROC=trueは許可されていません。
多くの最適化されたエキスパートアドバイザーと同様に、Burg Extrapolatorはトレーニングバーでのみ効果的に機能します。継続的な再最適化なしでは、エキスパートアドバイザーは持続的に損失を出すことになります。
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