실: 패턴 매칭 개념 EA

Old Dogs with New Tricks 스레드에서 원래 주제에서 벗어나기 시작한 게시물을 저장하는 활동이 많지 않았습니다. 이번 주에 110명의 고유 사용자가 있다는 것을 진드기 수집 로그에서 알아차렸으므로 이 사람들이 돈을 벌고 있는 것 같습니다.

자신만의 캔들 패턴을 찾도록 프로그램된 새로운 개념의 EA입니다. 패턴 찾기 알고리즘은 간단합니다. 이전 x개의 닫힌 막대를 확인하고 LLDSSL과 같은 문자열을 생성합니다. 즉, 오른쪽(가장 최근)에서 왼쪽으로 막대가 길다, 짧다, 짧다, 도지, 길다, 길다는 것을 의미합니다.

그런 다음 EA는 정확히 동일한 순서로 막대 패턴을 찾는 차트 기록을 스캔합니다. EA는 시퀀스 후 x 막대를 확인하여 해당 막대가 길었는지 짧았는지 확인합니다. 그런 다음 결과는 EA에서 생성된 통계에 추가됩니다.

이벤트 발생 가능성이 임계값보다 크면 EA는 그에 따라 거래를 수행합니다.


설정:
extern string Remark1 = == 기본 설정 ==; extern int MagicNumber = 0;여러 EA가 터미널에 연결된 경우 이 번호는 고유해야 합니다. extern bool SignalsOnly = False;true로 설정하면 EA는 아래 경고 조합을 사용하여 거래에 대해서만 경고합니다. extern bool Alerts = False;true로 설정하면 거래 신호가 도착하면 EA가 팝업 알림을 보냅니다. extern bool SignalMail = False;true로 설정하면 거래 신호가 도착하면 EA에서 이메일을 보냅니다(MT4 터미널에서 메일을 설정했다고 가정). extern bool PlaySounds = False;true로 설정하면 EA는 거래 신호가 도착할 때 alerts.wav 파일을 재생합니다. extern bool ECNBroker = False;일부 브로커는 EA가 먼저 거래를 한 다음 손절매 및 이익실현으로 거래를 수정하도록 요구합니다. 브로커가 이를 요구하는 경우 이 값을 True로 설정하십시오. extern bool EachTickMode = True;true로 설정하면 EA는 신호를 보는 즉시 거래를 시작합니다. false로 설정하면 EA는 막대 끝에 신호가 있는 경우에만 거래를 수행합니다. extern double Lot = 0;고정 로트 크기 extern bool MoneyManagement = False;로트 크기 조정 기능을 활성화/비활성화합니다. extern int Risk = 0;거래에 투입할 의향이 있는 가용 마진의 비율. extern int Slippage = 5;주문할 때 허용되는 최대 미끄러짐. extern int StopLoss = 100;핍 단위의 하드 손절매. extern int TakeProfit = 60;핍에서 하드 테이크 이익. extern string Remark2 = == 패턴 설정 ==; extern int NumberOfBars = 4;패턴을 생성할 때 사용할 막대 수입니다. extern int PredictionBar = 1;예측을 확인하기 위한 패턴 문자열 뒤의 막대 수입니다. extern int HistoryBars = 500;일치하는 패턴 문자열을 검색할 때 확인할 막대 수입니다. 모든 막대를 사용하려면 0으로 설정하십시오. extern int TimeLimit = 10;현재 바가 열린 후 거래를 하기 위한 최대 시간(초). extern int BarsClose = 1;거래가 청산되기 위해 열린 후의 막대 수. extern double Threshold = 50.0;거래에 필요한 최소 비율. extern bool ReverseTrades = True;긴 신호를 짧은 신호로, 짧은 신호를 긴 신호로 변경합니다. 참고: 이 EA는 매우 실험적이며 아직 수익성이 입증되지 않았습니다. 자신의 책임하에 사용하십시오.

https://www.koreaforex.kr/attachment...8500707996.mq4

원래에 의해 게시 됨 ;

음 127(또는 더 좋게 말하면 128)은 사용할 7개의 다른 부울 값이 있음을 의미합니다.... 위에서 설명한 패턴을 기반으로 삼고 7개 중 4개의 비트가 사용된다고 상상해 보세요. 예를 들어 분류하기 위해 추가 3 비트를 사용할 수 있습니다. ATR 또는 이와 유사한 것에 따라 양초의 길이 ...

의 패턴 체계 사용
https://www.koreaforex.kr/trading-sy...-mistakes.htmland do not regard volatility at first EURUSD would generate for the last 1000 days the following string: 13256276506821245276424622681663426726242246762265 34324625322866507255476753621227547261768524416511 27256234164246630353207568583235667616266311853625 23654542876622235253753341625163345266315667005406 36010266246473613322665741266216066576051642642156 52556462531242778170671211200663216040466185316864 54443272326546652623222065867625318403666664146167 56576225602377171663260660062626765267531601565022 76203657124312766662664175627524526062616457212446 16716067066647436548633858240661452306086566561163 22272321672063205626623455231556622621673562766357 62131636182316221772182825528342283162117552102224 20642683628841252427751485155223213682564275286174 55663272260316166366652886757182164212416226106882 26625641417025735627115327276337366212652170602202 06211227366236573244627532366660026676242165622765 72626735621351613463164157452366142254462266662446 5326837663833661065541172467162666313130525 26271645615267160160620465821274272524556775083532 66474262247422226352156111262235580713623513362652 2322563

원래에 의해 게시 됨 ;

High - Open은 핍 값을 반환합니다. HO High - Close는 핍 값을 반환합니다... HC Low - Open = LO Low - Close = LC라고 부르겠습니다. 이 값을 사용하여 문자열을 생성하는 경우입니다. StringConenate(HO , HC , LO , LC) 를 사용합니다. 결과 문자열은 4차원 공간에 플롯할 수 있는 4개의 좌표 포인트입니다. 각 점은 정확히 하나의 막대를 나타내며 다른 막대에는 해당 좌표가 없습니다. 파트 a)와 관련하여 3백만 개에 대해 2만 개의 고유한 막대만 찾았습니다. 막대가 반복된다고 확신합니다. 파트 b) 현재 패턴 찾기...

이제 명확해졌습니다... 이 방법을 사용하면 OHLC에서 제공하는 차트에서 막대의 절대 위치를 생략하여 막대를 설명합니다... 좋은 방법입니다... 그럼에도 불구하고 각 값을 정규화할 것이라고 말했습니다. 255개의 가능한 값에 맞음... 즉, HO - 최대 255개의 가능성 CL - 최대 255개의 가능성 OC - 최대. 255포. 대체로 우리는 약 16M의 서로 다른 막대 유형을 가지게 되며 궁극적으로 단 1비트만 다릅니다(즉, 촛불 x는 촛불 y와 동일하지만 약간 더 길다는 것을 의미합니다)... 이제 상상해보세요. 번역이 정확합니다. 즉, 모든 막대가 나타날 확률은 다른 막대와 같습니다.) 즉, 가능한 모든 막대를 보려면 틱 데이터베이스에서 4주를 기다려야 합니다... 좋습니다. 이 프로젝트에 대한 접근 방식은 균등합니다. 균일한 분포가 없다는 것 - 그럼에도 불구하고 이 깊은 분류를 사용하면 적절한 패턴을 찾기 위해 수십억 개의 틱을 고려해야 합니다...

원래에 의해 게시 됨 ;

3번에서 절대값을 빼면 4번은 필요 없겠죠?

오른쪽. 유일한 문제는 메모리 사용량입니다. 그러나 MQL4에 4바이트 정수보다 더 짧은 것이 있는지 확실하지 않습니다.

원래에 의해 게시 됨 ;

Ronald, 이 세트에 대해 어떻게 생각하세요: 1. 고점 - 오픈 2. 클로즈 - 로우 3. Abs(클로즈 - 오픈) 4. 오픈 또는 클로즈 중 더 큰 것(0 - 오픈 gt; 클로즈; 1 - 오픈 lt; 클로즈) ) 아니오를 나타내는 데 1비트만 사용할 수 있습니다. 4. 더 많은 시각화가 더 쉬울 수도 있습니다. 막대에 대한 다음 정보가 있다고 가정해 보겠습니다(이렇게 데이터를 저장함). S1 = 높음 - 열림 S2 = 닫힘 - 낮음 S3 = Abs(닫힘 - 열림) S4 =...

3번에서 절대값을 빼면 4번은 필요 없겠죠?

원래에 의해 게시 됨 ;

IMHO, 너무 많은 개별 패턴(예: 255)을 식별하는 데 주의해야 합니다....

통계에서 직접 수치를 계산할 때 최소 정규 곡선을 달성하려면 최소 샘플 크기 30이 필요합니다. 비율을 비교할 때 최소 정규 곡선을 결정하려면 최소 15가 필요합니다. 당신 말이 맞아요 저는 상당한 양의 샘플이 필요하고 EA에 대한 필터로 그것을 구축할 수 없는 이유가 없습니다. 나는 모든 단일 패턴에 관심이 있는 것이 아니라 예측 가능하게 발생하는 패턴에만 관심이 있다는 것을 기억하십시오.

IMHO, 너무 많은 개별 패턴(예: 255)을 식별하는 데 주의해야 합니다. 그 이유는 무역 결정에 대한 방아쇠를 당기기 시작하기 전에 통계적 유효성을 갖기를 원하기 때문입니다. 통계적 유효성을 달성하려면 의미 있는 결론을 도출하기 전에 각 패턴에 대해 상당한 수의 발생이 있어야 합니다. 각 가격 섹션을 통계 파이의 더 작은 조각으로 나누기 시작하면 유효한 추세를 식별할 수 있는 특정 조각의 발생을 충분히 확인하기까지 오랜 시간이 걸립니다. 예를 들어 상당한 시간이 지난 후 (255)(202)(041)(132)가 6번 발생하고 그 6번 발생 중 가격이 5배 증가한 후 50핍이 증가했다고 가정해 보겠습니다. 이후 20핍 감소했습니다. 이것은 패턴의 타당성에 대해 무엇을 말합니까? 불행히도 거의 유용하지 않습니다. 패턴이 수십 번(이상적으로는 수백 번) 발생해야 통계적으로 보고 있는 것이 무작위 블립이 아니라는 것을 통계적으로 확인할 수 있습니다. 에서 이익을 얻었습니다.

Ronald, 이 세트에 대해 어떻게 생각하세요: 1. 고점 - 오픈 2. 클로즈 - 로우 3. Abs(클로즈 - 오픈) 4. 오픈 또는 클로즈 중 더 큰 것(0 - 오픈 gt; 클로즈; 1 - 오픈 lt; 클로즈) ) 아니오를 나타내는 데 1비트만 사용할 수 있습니다. 4. 더 많은 시각화가 더 쉬울 수도 있습니다. 막대에 대한 다음 정보가 있다고 가정해 보겠습니다(이렇게 하면 데이터가 저장됩니다). S1 = 높음 - 열림 S2 = 닫힘 - 낮음 S3 = Abs(닫힘 - 열림) S4 = 0 IF 열림 gt; 닫다; 1 IF 개방 lt; 닫기 시각화하기 전에 다음과 같이 합니다. IF S4 == 0 THEN S3 = -S3 그리고 S1, S2 및 S3을 사용하여 막대를 시각화합니다. 물론 no를 저장할 수도 있습니다. 3 as Close - 열기(기호 포함) 및 no를 사용하지 않음. 4 전혀 ... 말이 되었으면 좋겠어

원래에 의해 게시 됨 ;

예를 들어 설명해 주시겠습니까? High - Open 등의 방정식으로 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다... 앞서 언급했듯이 255개의 가능한 문자가 있으므로 이 사실을 평가해 보겠습니다. a) 각 막대에 2바이트를 사용하여 확장할 수 있습니다. 패턴 알고리즘 그것에 대해서도 작업해야 합니다. 즉, 잠재적인 65k Bar-Type이 있음을 의미합니다. b) pt에 대해 생각합니다. a) 제 생각에는 최대 255를 전혀 사용해서는 안 된다는 것입니다.... 바타입의 차이가 많을수록 더 독특한 바를 찾을 수 있습니다... 대체로 가능성이 낮아질 수 있습니다...

High - Open은 핍 값을 반환합니다. HO High - Close는 핍 값을 반환합니다... HC Low - Open = LO Low - Close = LC라고 부르겠습니다. 이 값을 사용하여 문자열을 생성하는 경우입니다. StringConenate(HO , HC , LO , LC) 를 사용합니다. 결과 문자열은 4차원 공간에 플롯할 수 있는 4개의 좌표 포인트입니다. 각 점은 정확히 하나의 막대를 나타내며 다른 막대에는 해당 좌표가 없습니다. 파트 a)와 관련하여 3백만 개에 대해 2만 개의 고유한 막대만 찾았습니다. 막대가 반복된다고 확신합니다. 파트 b)에 관해서는 현재 패턴 찾기 EA는 막대에 대해 3가지 분류(긴, 짧은, 도지)를 사용합니다. 그것은 분명히 너무 적었습니다. 255가지 종류의 막대를 분류할 수 있는 무언가를 개발하려고 합니다. 내 원래 20,000개의 고유한 막대에 대해 255자의 각 문자는 ~78개의 막대를 나타냅니다. 합리적인 패턴을 고유하게 식별하기에 충분히 안전한 범위라고 생각합니다. 그렇지 않다면 다른 바이트를 추가해야 할 것 같습니다. 나는 여전히 각 막대를 고유하게 식별하면서 하나의 좌표를 제거하는 방법을 찾으려고 노력하고 있습니다. 그렇게 하면 최소한 데이터를 시각화할 수 있습니다.

원래에 의해 게시 됨 ;

네 말이 맞아, 난 그걸 잊었어
. [편집]: 6개(이하?) 방정식을 기반으로 고유한 막대를 만드는 다른 방법이 있습니까? E.G. 높음 - 열림 높음 - 닫힘 낮음 - 열림 낮음 - 닫음 각 답변을 문자열로 변환한 다음 문자열을 결합한다고 가정하면 고유한 숫자 문자열과 일치하는 다른 막대는 원래 막대와 정확히 같아야 합니다. [편집 종료]

예를 들어 설명해 주시겠습니까? High - Open 등의 방정식으로 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다... 앞서 언급했듯이 255개의 가능한 문자가 있으므로 이 사실을 평가해 보겠습니다. a) 각 막대에 2바이트를 사용하여 확장할 수 있습니다. 패턴 알고리즘 그것에 대해서도 작업해야 합니다. 즉, 잠재적인 65k Bar-Type이 있음을 의미합니다. b) pt에 대해 생각합니다. a) 제 생각에는 최대 255개를 사용해서는 안 된다는 것입니다.... 바타입의 차이가 많을수록 찾을 수 있는 고유한 바가 많아집니다. 선택의 폭이 넓을 때 적합한 패턴....