Ideengeber: Vladimir, mq5 Code-Autor: barabashkakvn.
Der Burg Extrapolator nutzt die Burg-Methode zur linearen Vorhersage. Diese Methode basiert darauf, zukünftige Werte als lineare Funktionen vorheriger Werte zu ermitteln. Angenommen, wir haben den Preisbereich x[0]..x[n-1], wobei höhere Indizes die aktuelleren Preise darstellen. Die Vorhersage des zukünftigen Preises x[n] wird wie folgt berechnet:
Hierbei sind a[i=1..p] die Modellverhältnisse, und p ist die Modellordnung. Die Burg-Methode ermittelt die a[]-Verhältnisse, indem sie den mittleren quadratischen Fehler über die letzten n-p Balken minimiert.
Eingabeparameter
- MaxRisk - maximales Risiko aller gleichzeitig durchgeführten Geschäfte.
- ntmax - maximale Anzahl an Geschäften in eine Richtung.
- MinProfit - minimal vorhergesagter Gewinn, bei dem Positionen eröffnet werden.
- MaxLoss - maximal vorhergesagter Verlust, bei dem Positionen geschlossen werden.
- TakeProfit - Wert für Take Profit.
- StopLoss - Wert für Stop Loss.
- TrailingStop - die Trailing Stop-Funktion.
- PastBars - Anzahl der vorherigen Balken, die zur Vorhersage zukünftiger Werte verwendet werden.
- ModelOrder - die Ordnung des Burg-Modells als Bruchteil der Anzahl der vergangenen Balken (0..1).
- UseMOM - aktiviert die Detrend-Funktion der Eingabedaten: mom(i)=log[p(i)/p(i-1)].
- UseROC - aktiviert die Detrend-Funktion der Eingabedaten: roc=100*(p(i)/p(i-1)-1).
Es kann nur eines der Variablen UseMOM und UseROC auf wahr gesetzt werden, d.h. UseMOM=true UND UseROC=true ist nicht erlaubt.
Wie die meisten optimierten Expert Advisors funktioniert der Burg Extrapolator nur gut bei Trainingsbalken. Der Expert Advisor wird kontinuierlich Geld verlieren, wenn er nicht ständig neu optimiert wird.
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