Burg 推算器

更新:

12/26/2008 - 改正了手数计算函数

本EA使用了 Burg 的线性预测方法. 线性预测是基于这样的想法, 对过去的数据使用线性函数进行计算来预测未来的数值. 假定我们有了一些价格 x[0]..x[n-1] 的数值, 其中索引越大是越近的价格. 未来价格 x[n] 的计算为

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

其中 a[i=1..p] - coefficients of the model(模型系数), p - order of the model(模型顺序). Burg 的方法通过训练最后的n-p个柱的均方差来计算 a[] 系数.

输入数据为:

MaxRisk - 所有同步交易的最大风险

ntmax - 同方向上的最大交易数

MinProfit - 预测价格最小差多少才建仓

MaxLoss - 预测价格最大差多少就亏损平仓

TakeProfit - 获利

StopLoss - 止损

TrailingStop - 跟踪止损

PastBars - 用于未来预测的过去柱数

ModelOrder - Burg 模型中的顺序分数, 用于过去的柱, 范围 (0..1)

UseMOM - 打开输入数据的趋势: mom(i)=log[p(i)/p(i-1)]

UseROC - 打开输入数据的趋势: roc=100*(p(i)/p(i-1)-1)

同时 UseMOM 和 UseROC 之中只有一个可以为 true, 也就是说 UseMOM=true 和 UseROC=true 是不允许的.

作为充分优化的EA， Burg 推算器在训练过的柱上能够很好工作. 没有持续重新优化, EA会一直亏损.

策略测试器报告

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