Burg Extrapolator: MetaTrader 4 के लिए एक बेहतरीन EA

अपडेट:

12/26/2008 - लॉट्स की गणना में सुधार किया गया

यह EA बर्ग की रेखीय भविष्यवाणी विधि का उपयोग करता है। रेखीय भविष्यवाणी का आधार अतीत के मूल्यों के रेखीय कार्यों के रूप में भविष्य के मूल्यों को खोजना है। मान लीजिए कि हमारे पास कुछ मूल्य हैं x[0]..x[n-1] जहाँ उच्चतम सूचकांक हाल के मूल्य के अनुरूप है। भविष्य के मूल्य की भविष्यवाणी x[n] इस प्रकार की जाती है:

x[n] = -Sum(a[i]*x[n-i], i=1..p)

जहाँ a[i=1..p] - मॉडल के गुणांक हैं, p - मॉडल का क्रम है। बर्ग की विधि पिछले n-p बर्स पर औसत-मूल्य-चूक की गलती को कम करके a[] गुणांकों को खोजती है।

इनपुट किए गए डेटा हैं:

• MaxRisk: सभी समवर्ती डीलों का अधिकतम जोखिम
• ntmax: एक ही दिशा में अधिकतम डीलों की संख्या
• MinProfit: न्यूनतम भविष्यवाणी मूल्य जिस पर पोजिशन खोली जानी चाहिए
• MaxLoss: अधिकतम अनुमानित हानि जिस पर पोजिशन बंद की जानी चाहिए
• TakeProfit: लाभ निकालने का स्तर
• StopLoss: हानि रोकने का स्तर
• TrailingStop: ट्रेलिंग स्टॉप
• PastBars: भविष्य की भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जाने वाले पिछले बार की संख्या
• ModelOrder: बर्ग के मॉडल का क्रम पूर्व बार की संख्या का भाग (0..1)
• UseMOM: इनपुट डेटा का डिट्रेंड चालू करता है: mom(i)=log[p(i)/p(i-1)]
• UseROC: इनपुट डेटा का डिट्रेंड चालू करता है: roc=100*(p(i)/p(i-1)-1)

सिर्फ एक ही में से UseMOM और UseROC में से एक ही सच्चा मान ले सकता है, यानी UseMOM=true और UseROC=true एक ही समय में अनुमति नहीं है।

जितने अधिकतर ऑप्टिमाइज़्ड EAs होते हैं, बर्ग एक्सट्रापोलेटर केवल प्रशिक्षण बर्स पर अच्छे से काम करता है। बिना निरंतर पुन: अनुकूलन के, EA लगातार हारेगा।