아이디어 저자: Vladimir, mq5 코드 저자: barabashkakvn.
버그 외삽기는 선형 예측을 위한 방법인 버그의 방법을 사용합니다. 선형 예측은 과거 값의 선형 함수로 미래 값을 찾는 데 기반합니다. 예를 들어, x[0]..x[n-1] 가격 범위가 있다고 가정합시다. 여기서 인덱스가 높을수록 최근 가격을 의미합니다. x[n] 미래 가격의 예측은 다음과 같이 계산됩니다:
x[n] = -Sum(a[i]*x[n-i], i=1..p)
여기서 a[i=1..p]는 모델 비율이고, p는 모델 차수입니다. 버그의 방법은 마지막 n-p 바에서 평균 제곱 오차를 줄여서 a[] 비율을 찾습니다.
입력 파라미터
- MaxRisk - 동시에 수행되는 모든 거래의 최대 위험.
- ntmax - 한 방향으로의 최대 거래 수.
- MinProfit - 포지션이 열릴 최소 예측 수익.
- MaxLoss - 포지션이 닫힐 최대 예측 손실.
- TakeProfit - 이익 실현 값.
- StopLoss - 손실 제한 값.
- TrailingStop - 트레일링 스탑 기능.
- PastBars - 미래 값을 예측하는 데 사용되는 이전 바의 수.
- ModelOrder - 버그 모델의 차수를 과거 바 수의 비율로 설정 (0..1).
- UseMOM - 입력 데이터의 트렌드 제거 활성화: mom(i)=log[p(i)/p(i-1)].
- UseROC - 입력 데이터의 트렌드 제거 활성화: roc=100*(p(i)/p(i-1)-1).
UseMOM과 UseROC 변수 중 하나만 true일 수 있습니다. 즉, UseMOM=true AND UseROC=true는 허용되지 않습니다.
대부분의 최적화된 전문가 어드바이저와 마찬가지로 버그 외삽기는 훈련 바에서만 잘 작동합니다. 지속적인 재최적화 없이는 전문가 어드바이저가 꾸준히 손실을 볼 것입니다.
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