विचार के लेखक: व्लादिमीर, mq5 कोड लेखक: barabashkakvn.
बर्ग एक्सट्रापोलेटर एक एक्सपर्ट एडवाइजर है जो बर्ग की पद्धति का उपयोग करके रेखीय भविष्यवाणी करता है। रेखीय भविष्यवाणी का मतलब है कि हम पिछले मूल्यों के आधार पर भविष्य के मूल्यों का अनुमान लगाते हैं। मान लें कि हमारे पास x[0]..x[n-1] कीमतों की एक श्रृंखला है, जहाँ उच्चतम अनुक्रमांक हाल की कीमतों को दर्शाता है। भविष्य की कीमत x[n] का अनुमान इस प्रकार किया जाता है:
यहाँ a[i=1..p] मॉडल के अनुपात हैं, और p मॉडल का क्रम है। बर्ग की विधि a[] अनुपातों को अंतिम प्रशिक्षित n-p बार पर औसत-वर्ग त्रुटि को कम करके खोजती है।
इनपुट पैरामीटर्स
- MaxRisk - सभी एक साथ किए गए सौदों का अधिकतम जोखिम।
- ntmax - एक दिशा में अधिकतम सौदों की संख्या।
- MinProfit - न्यूनतम अनुमानित लाभ जिस पर स्थितियाँ खोली जाएंगी।
- MaxLoss - अधिकतम अनुमानित हानि जिस पर स्थितियाँ बंद की जाएंगी।
- TakeProfit - टेक प्रॉफिट मूल्य।
- StopLoss - स्टॉप लॉस मूल्य।
- TrailingStop - ट्रेलिंग स्टॉप फ़ंक्शन।
- PastBars - भविष्य के मूल्यों का अनुमान लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली पिछले बार की संख्या।
- ModelOrder - बर्ग के मॉडल का क्रम, पिछले बार की संख्या के अनुपात के रूप में (0..1)।
- UseMOM - इनपुट डेटा का डिट्रेंड सक्षम करता है: mom(i)=log[p(i)/p(i-1)]।
- UseROC - इनपुट डेटा का डिट्रेंड सक्षम करता है: roc=100*(p(i)/p(i-1)-1)।
ध्यान दें कि UseMOM और UseROC में से केवल एक ही सत्य हो सकता है, यानी UseMOM=true AND UseROC=true की अनुमति नहीं है।
जैसे अधिकांश ऑप्टिमाइज्ड एक्सपर्ट एडवाइजर, बर्ग एक्सट्रापोलेटर केवल प्रशिक्षित बार पर अच्छी तरह से काम करता है। यदि इसकी निरंतर पुनः-ऑप्टिमाइजेशन नहीं की जाती है, तो यह एक्सपर्ट एडवाइजर लगातार पैसा खोता रहेगा।
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