ทริกเกอร์ป้องกันข้อผิดพลาดการซื้อขายโดยหุ่นยนต์(แจก อีเอ)

    บทนำ     บทความนี้จะอธิบายถึง วิธีการที่แตกต่างออกไป เพื่อเพิ่มความมั่นใจในการใช้งานของหุ่นยนต์ซื้อขาย โดยการเอาทริกนี้ไปปรับ...

Image  

บทนำ 

 บทความนี้จะอธิบายถึงวิธีการที่แตกต่างออกไป เพื่อเพิ่มความมั่นใจในการใช้งานของหุ่นยนต์ซื้อขาย โดยการเอาทริกนี้ไปปรับใช้และมีขั้นตอนวิธีแก้ไขปัญหาเมื่อคุณเจอกับตัว 
  

ลักษณะของปัญหา 

 ปัญหาของทริกที่ผิดพลาดนี้เป็นที่โดดเด่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงที่สวิงขึ้นสวิงลงอย่างรวดเร็วในตลาดเมื่อความกว้างของแท่งเทียนในปัจจุบันอยู่ในระดับสูงและไม่มีการป้องกันที่ดี  
 ขั้นตอนวิธีการของหุ่นยนต์ซื้อขายนี้ มันทำให้เกิดการเปิดหลายออร์เดอร์และปิดของตำแหน่งที่ใกล้เคียงกับออร์เดอร์ เหมือนพวกสแคปปิ้งผลกระทบทางการเงินต่าง ๆ และขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการเฉพาะเจาะจงของตลาด พารามิเตอร์ที่กำหนดโดยนักพัฒนาหุ่นยนต์ซื้อขาย  
 ในบทความนี้ผมจะไม่พิจารณาเรื่องของการวิเคราะห์เครื่องมือทางการเงิน (ของตัวเทคนิคและพื้นฐาน) ที่สามารถส่งผลกระทบต่อความมั่นใจของการใช้งาน ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญมักจะหลีกเลี่ยงสเปรดสูงๆ 
  (ผมผู้เขียน ทฤษฎีสมดุลแรงกระตุ้น) ที่นี่เราจะมุ่งเน้นไปที่มาตรการของซอฟต์แวร์ที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับวิธีการโดยตรงของการวิเคราะห์ตลาดการเงินดังนั้นขอให้ดำเนินการในการแก้ปัญหา เป็นตัวอย่างที่ผมจะใช้ "MACD ตัวอย่าง" ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญจากมาตรฐานที่กำหนดอยู่ในฐานลูกค้าМetaТrader 4  

นี่คือการตีความภาพรวมของปัญหา ตัวอย่างที่ราคา EURUSD ถูกแทงในวันที่ 2 ของเดือนตุลาคมปีนี้ (М15ระยะเวลา "MACD ตัวอย่าง" EA กับการตั้งค่าเริ่มต้น): 
   
หน้าจอนี้แสดงให้เห็นชัดเจน 8 ทริกเกอร์ที่ตามมา (รายการ Buy) บนเชิงเทียนเดียว มีเพียง 1 ในนั้นคือรายการที่ถูกต้อง (ในแง่ของตรรกะปกติของตลาด) เหลือ 7 รายการ


   เหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการผิดพลาด ในกรณีที่เฉพาะเจาะจงนี้:       นี้เป็นค่าเล็ก ๆ ของ TakeProfit ในการตั้งค่าเริ่มต้น (อัลกอริทึมออก) ดังนั้นแต่ละตำแหน่งจะปิดอย่างรวดเร็ว 
      
และขั้นตอนวิธีการเข้าออร์เดอร์ของ "MACD ตัวอย่าง" EA ที่จะถูกเรียกหลังจากปิดตำแหน่งก่อนหน้านี้โดยการให้รายการคู่แม้จะมีจำนวนของรายการบนเชิงเทียนนี้  เราได้ตกลงกันแล้วว่าเรื่องของความผันผวนของตลาด การกรองจะไม่ได้รับการพิจารณาเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ (เนื่องจากแต่ละเทรดเดอร์มีจุดเข้าและจุดออกของตัวเองอยู่แล้ว) ดังนั้นในการแก้ปัญหา  
เราจะพิจารณาปัจจัยทั่วไปให้มากขึ้น: 
  •      เวลา (ความยาวของแท่งเทียน) 
  •      จำนวนของทริกเกอร์ (เคาน์เตอร์) 
  •      ความกว้างของการเคลื่อนไหว (ช่วงของเทียน) 
วิธีการแก้ปัญหาและขั้นตอนวิธีการเข้าออร์เดอร์ 
 ที่ง่ายที่สุดและในเวลาเดียวกันวิธีที่เชื่อถือได้มากที่สุด ในการแก้ไขปัญหาจุดเริ่มต้นที่จะผ่านเวลาที่ปัจจัยเหตุผลดังต่อไปนี้: 
  •     เคาน์เตอร์ของจำนวนเงินของทริกเกอร์ที่แสดงถึงการสร้างช่องโหวในโปรแกรมซึ่งไม่เพียง แต่มีความซับซ้อนของอัลกอริทึม แต่ความเร็วของการซื้อขายยังช้าลง 
  •     ความกว้างและระดับการควบคุมที่เกี่ยวข้องของราคา สามารถเกิดซ้ำได้เพราะราคากลับมาที่เดิม แท่งเทียนทำเกณฑ์ของระดับราคาที่ไม่สม่ำเสมอ 
  •     เวลากลับตัว ไม่ได้ย้ายในทิศทางเดียวเท่านั้น (มันเพิ่มขึ้น) จึงเป็นเกณฑ์ที่ถูกต้องมากที่สุด 
 วิธีนี้เป็นปัจจัยที่สำคัญคือช่วงเวลาของการเรียกอัลกอริทึมมายังรายการที่จะเฉพาะเจาะจงมากขึ้นช่วงเวลาของการเรียกคำสั่งสำหรับการเปิดตำแหน่ง (OrderSend) ในขณะที่ทั้งสองช่วงเวลาที่อาจจะไม่ตรงนี้ถ้าบางครั้งล่าช้าพิเศษ ดังนั้นเราสามารถจำได้ว่าขณะนี้ (เวลาปัจจุบัน) เมื่อเปิดตำแหน่ง แต่วิธีการใช้พารามิเตอร์นี้ในขั้นตอนวิธีการรายการที่จะห้ามรายการที่สองและที่เกิดขึ้นบนแท่งเทียนที่ระบุไว้หรือไม่? เราไม่ทราบว่าขณะนี้หรือล่วงหน้า (ค่าสัมบูรณ์ของมัน)  
 ดังนั้นเราจึงไม่สามารถใส่ไว้ในขั้นตอนวิธีการล่วงหน้าในออร์เดอร์ อัลกอริทึมมันจะควรพิจารณา (ภาพรวม) สภาพทั่วไป บางอย่างที่จะแก้ออร์เดอร์แรกบนแท่งเทียน แต่ห้ามออร์เดอร์ที่เกิดขึ้นทั้งหมดบนแท่งเทียนโดยไม่ต้องคำนวณทริกเกอร์ (ตัวเลือกที่มีเคาน์เตอร์เราได้ปรับตัวลดลงก่อนหน้านี้)การแก้ปัญหาคือค่อนข้างง่าย  

ครั้งแรกผมจะเขียนโค้ดที่มีความคิดเห็นบางส่วนและจากนั้นจะชี้แจงในรายละเอียดเพิ่มเติม นี่คือรหัสเสริม (เน้นสีเหลือง) ที่ต้องการที่จะอยู่ในขั้นตอนวิธีการของการซื้อขายที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (ดู MACD_Sample_plus1.mq4) นี้:  
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                  MACD Sample.mq4 |
//|                   Copyright 2005-2014, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                              http://www.mql4.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright   "2005-2014, MetaQuotes Software Corp."
#property link        "http://www.mql4.com"

input double TakeProfit    =50;
input double Lots          =0.1;
input double TrailingStop  =30;
input double MACDOpenLevel =3;
input double MACDCloseLevel=2;
input int    MATrendPeriod =26;
//--- enter new variable (value in seconds for 1 bar of this TF, for М15 equals 60 с х 15 = 900 с)
datetime Time_open=900;
//--- enter new variable (time of opening the bar with 1st entry)
datetime Time_bar = 0;

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick(void)
  {
   double MacdCurrent,MacdPrevious;
   double SignalCurrent,SignalPrevious;
   double MaCurrent,MaPrevious;
   int    cnt,ticket,total;
//---
// initial data checks
// it is important to make sure that the expert works with a normal
// chart and the user did not make any mistakes setting external 
// variables (Lots, StopLoss, TakeProfit, 
// TrailingStop) in our case, we check TakeProfit
// on a chart of less than 100 bars
//---
   if(Bars<100)
     {
      Print("bars less than 100");
      return;
     }
   if(TakeProfit<10)
     {
      Print("TakeProfit less than 10");
      return;
     }
//--- to simplify the coding and speed up access data are put into internal variables
   MacdCurrent=iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,0);
   MacdPrevious=iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,1);
   SignalCurrent=iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_SIGNAL,0);
   SignalPrevious=iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_SIGNAL,1);
   MaCurrent=iMA(NULL,0,MATrendPeriod,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,0);
   MaPrevious=iMA(NULL,0,MATrendPeriod,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,1);

   total=OrdersTotal();
   if(total<1)
     {
      //--- no opened orders identified
      if(AccountFreeMargin()<(1000*Lots))
        {
         Print("We have no money. Free Margin = ",AccountFreeMargin());
         return;
        }
      //--- check for long position (BUY) possibility
      
      //--- enter new string (removes ban on repeated entry if a new bar is opened)
      if( (TimeCurrent() - Time_bar) > 900 ) Time_open = 900; 
      
      if(MacdCurrent<0 && MacdCurrent>SignalCurrent && MacdPreviousMathAbs
(MacdCurrent)>(MACDOpenLevel*Point) && MaCurrent>MaPrevious &&          (TimeCurrent()-Time[0])//enter new string into the entry algorithm (performed only once, the condition on this candlestick cannot be completed afterwards)         {          ticket=OrderSend(Symbol(),OP_BUY,Lots,Ask,3,0,Ask+TakeProfit*Point,"macd sample",16384,0,Green);          if(ticket>0)            {             if(OrderSelect(ticket,SELECT_BY_TICKET,MODE_TRADES))              {               Print("BUY order opened : ",OrderOpenPrice());               Time_open = TimeCurrent()-Time[0]; //enter new string (store interval from the bar opening time with the entry until the exit moment)               Time_bar = Time[0]; //enter new string (remember opening time of the bar that had 1st entry)              }            }          else             Print("Error opening BUY order : ",GetLastError());          return;         }
  

อ่านเพิ่มเติม: 


 แต่เวลาที่แน่นอน (ช่วงเวลารายการ) เราใช้เวลา - เวลาว่างจากช่วงเวลาของการเปิดแท่งใหม่ของปัจจุบันจนถึงขณะเข้าที่ ค่านี้แล้วเมื่อเทียบกับชุดก่อนหน้านี้ค่าเวลาที่ค่อนข้างใหญ่ (ความยาวของทั้งแท่งเทียน) ที่ช่วยให้ออร์เดอร์แรกที่จะถูกใช้ในช่วงเวลาของการเปิดตำแหน่งที่เราเปลี่ยนค่า (ลดลง) ของตัวแปร Time_open โดยการเขียนค่ามีช่องว่างของเวลาจากจุดเริ่มต้นของแท่งเทียนจนถึงจุดที่แท้จริงของการปิด และเนื่องจากในช่วงเวลาที่เกิดขึ้นเวลาใด ๆ ค่าของ (TimeCurrent () - เวลา [0]) จะเกิน

 ค่าที่เราเขียนที่จุดเริ่มต้นแล้ว (TimeCurrent () - เวลา [0]) &lt;สภาพ Time_open จะยังคงเป็นไปไม่ได้ ซึ่งประสบความสำเร็จโดยการปิดกั้นออร์เดอร์ที่สองและที่เกิดขึ้นบนแท่งเทียนนี้วิธีนี้ได้โดยไม่ต้องเคาน์เตอร์ของจำนวนเงินของออร์เดอร์และการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของราคากว้างใด ๆ ที่เราได้แก้

ปัญหาของข้อผิดพลาดด้านล่างนี้เป็นผลมาจากการปรับปรุงง่ายๆเช่นขั้นตอนวิธีการเริ่มต้นของ EA รายการ ( "MACD Sample_plus1") นี้: 
Image 
 เราจะเห็นว่ามีเพียงหนึ่งออร์เดอร์ในแท่งเทียนไม่มีข้อผิดพลาดและการกระจายถูกตัดออกอย่างสมบูรณ์ การตั้งค่าตามค่าเริ่มต้นจะถูกบันทึกไว้อย่างสมบูรณ์ดังนั้นจึงเป็นที่ชัดเจนว่าปัญหาได้รับการแก้ไขโดยความช่วยเหลือของเปลี่ยนการตั้งค่าของ EA 
ตอนนี้ปัญหาของการกระจายในออร์เดอร์ที่จะแก้ไขได้ปรับปรุง ขั้นตอนวิธีการเข้ามาเพื่อที่จะยกเว้นการกระจายออร์เดอร์ว่าปรากฏขึ้นพร้อมกับการปิดอย่างรวดเร็วของตำแหน่งว่าในกรณีนี้โดยเฉพาะการเพิ่มขึ้นของกำไร  


วิธีการแก้ปัญหาในขั้นตอนวิธีการออก 


 ตั้งแต่เริ่มต้นปัญหาเกี่ยวข้องกับการถอดกระจายเป็นไปได้ของหุ่นยนต์ซื้อขายแทนการเพิ่มขึ้นของกำไรแล้วฉันจะไม่พิจารณาเรื่องของการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของเครื่องมือทางการเงินในส่วนที่เกี่ยวกับเรื่องนี้และจะ จำกัด ตัวเองด้วยการแก้ไขพารามิเตอร์ที่เลือกโดยไม่ต้องพิจารณาของการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวก่อนหน้านี้เราได้ใช้พารามิเตอร์และเวลาปัจจัยที่มีความปลอดภัยและเราจะใช้มันอีกครั้งอย่างเคร่งครัดการควบคุมช่วงเวลาของการปิดตำแหน่งตามเวลาที่จะเป็นเฉพาะที่จุดของการเปิดเชิงเทียนดังต่อไปนี้ (หลังจากที่รายการ) ขณะนี้อยู่ในขั้นตอนวิธีการออกจากที่เราจะแสดงเป็น: 
if(!OrderSelect(cnt,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES))
         continue;
      if(OrderType()<=OP_SELL &&   // check for opened position 
         OrderSymbol()==Symbol())  // check for symbol
        {
         //--- long position is opened
         if(OrderType()==OP_BUY)
           {
            //--- should it be closed?
            if(/* MacdCurrent>0 && MacdCurrentSignalPrevious && // remove code of triggering exit on MACD, not to disturb a new condition of closing (see further)
               MacdCurrent>(MACDCloseLevel*Point) &&
             */
               Bid > OrderOpenPrice() &&  // enter new string - optional (price in a positive area in regards to the entry level)
               TimeCurrent() == Time[0] ) // enter new string (simple improvement of exit algorithm: exit is strictly at the moment of opening current candlestick)
              {
               //--- close order and exit
               if(!OrderClose(OrderTicket(),OrderLots(),Bid,3,Violet))
                  Print("OrderClose error ",GetLastError());

               return;
              }
  
การปรับเปลี่ยนเล็กน้อยเช่นนี้จะช่วยให้ขั้นตอนวิธีการเข้าทำงาน (ตำแหน่งเปิดเงื่อนไขในการปิดไม่ได้) ตำแหน่งกินเวลาจน TimeCurrent () == เวลา [0] ช่วงเวลาและปิดพร้อมกันที่จุดเริ่มต้นของเทียนใหม่หลัง

จากที่แรงกระตุ้นที่ ในที่สุดนอกเหนือจากการป้องกันจากการกระจายที่เรายังทำกำไรที่ดี 
  (ดูภาพ "MACD Sample_plus2"): 
Image 
  เพื่อการนี้เราต้องเอาทริกเกอร์โดย MACD จากขั้นตอนวิธีการออกจากเงื่อนไขที่จำเป็นอย่างอื่นออก  ดังนั้นจึงปรากฏว่าปัญหาที่กระจายจะสามารถแก้ไขได้แยกต่างหากในการเข้าและออกอัลกอริทึม ตอนนี้ขอหารือถึงวิธีการแก้ปัญหาโดยการเชื่อมต่อเหล่านี้ขั้นตอนวิธีการของการเปิดและปิดตำแหน่ง 

การเชื่อมต่อเข้าและออกจากอัลกอริทึม 
 การเชื่อมต่อหมายถึงการสร้างแบบจำลองเบื้องต้นบางอย่างของกระบวนการทั้งหมด: เปิดตำแหน่ง - การจัดการ - ตำแหน่งปิด นี้ยังสะท้อนให้เห็นในการเลือก การเปลี่ยนแปลงในตัวชี้วัดและฟังก์ชั่นที่ใช้ในการเข้าและออก จากขั้นตอนวิธีตัวอย่างเช่นถ้าคุณใช้ TimeCurrent () = เวลา [0] เงื่อนไขขั้นตอนวิธีการออกและออกจากจุดที่ถูกกำหนดอย่างเคร่งครัดโดยจุดเริ่มต้นของเทียนในปัจจุบันแล้วอัลกอริทึมรายการควรมีการทดสอบในบาร์ที่สมบูรณ์ก่อน

ดังนั้นเพื่อที่จะปิดตำแหน่งภายใต้ TimeCurrent () = เวลา [0] สภาพโดยไม่มีเงื่อนไขใด ๆ เพิ่มเติมก็เป็นสิ่งจำเป็นที่ขั้นตอนวิธีการทั้งหมดของการเปรียบเทียบ (ที่ประตูทางออก) จะดำเนินการ (สำเร็จรูป) บนแถบก่อนหน้านี้ ควรจะมีการชดเชยที่มีค่าเท่ากับ 1 ในการตั้งค่าของตัวชี้วัดที่มีส่วนร่วมในการเปรียบเทียบค่า ในกรณีนี้การเปรียบเทียบค่าที่จะถูกต้องและจุดเริ่มต้นของเทียนในปัจจุบันจะเป็นตอนจบตรรกะที่จะออกจากอัลกอริทึมวิธีนี้การเชื่อมต่อขั้นตอนวิธีการและทางออกของรายการยังเชื่อมโยงกับปัจจัยเวลา 
  
ข้อสรุป 
  
ปัญหาที่เกิดจากวิกฤติที่ผิดพลาดของที่ผู้พัฒนาอีเอได้รับการแก้ไขอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ปัจจัยเวลาในขั้นตอนวิธีการเข้า ความมั่นใจที่จะเพิ่มขึ้นของการดำเนินงานของ EA สามารถทำได้โดยการแก้ไขจุดออก (ตัวอย่างตามเวลา) และการเชื่อมต่อเข้าและออกจากขั้นตอนวิธีการผ่านการสร้างแบบจำลองเบื้องต้นของตรรกะหลักของวิกฤติและชดเชย (แถบที่บ่งชี้หรือฟังก์ชั่นจะได้รับการคำนวณ) . 
 ด้านล่างนี้คือรหัสของอีเอ: เริ่มต้นหนึ่ง (MACD_Sample.mq4) กับรายการที่ดีขึ้น (MACD_Sample_plus1.mq4) และมีทางออกที่ดีขึ้น (MACD_Sample_plus2.mq4) ซื้อเฉพาะช่องทางที่ดีขึ้นในขณะที่ช่องทางขายยังคงไม่มีการเปลี่ยนแปลงจงใจเพื่อเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีการเริ่มต้นและการปรับปรุง  และแน่นอน EAs ทั้งหมดมีวัตถุประสงค์เพื่อการสาธิตและการไม่ได้มีไว้สำหรับการซื้อขายจริงในตลาดการเงิน(ความหมายคือ ทดลองก่อนค่อยใช้จริง) 
  
Translated from Russian by MetaQuotes Software Corp.  Original article: https://www.mql5.com/ru/articles/2110 
Attached files |  
macd_sample.mq4 (6.1 KB)  
macd_sample_plus2.mq4 (6.35 KB)  
macd_sample_plus1.mq4 (6.95 KB)  

แปลและเรียบเรียงโดย: คนเล่น Forex 

COMMENTS



ชื่อ

กองทุน,4,การวิเคราะห์พื้นฐาน,74,ความรู้ทั่วไป,65,ทฤษฎี Elliott Wave,12,แนวคิดการเทรด,64,บทวิเคราะห์พิเศษSpecial Post,78,บุคคลที่ประสบความสำเร็จ,21,ระบบเทรด,22,รูปแบบแท่งเทียน,34,ลงทุนทองคำ,15,เศรษฐกิจโลก,46,ไอเดียทำเงิน,14,Course Learn,1,Dow Theroy,1,E-Book,1,e-currency,1,exness,1,Expert Advisor,22,FBS Broker,3,Fibonacci,13,Fullerton Markets,6,Fundamental,39,FXClearing,6,FXPRIMUS,2,Indicators,49,Introducing Broker Forex,8,iqoption,2,option trade,6,Robo Forex,1,Sell Indicator,5,skrill,1,VDO TRADE,10,Weltrade,7,XM,2,
false
ltr
item
คนเล่น Forex: ทริกเกอร์ป้องกันข้อผิดพลาดการซื้อขายโดยหุ่นยนต์(แจก อีเอ)
ทริกเกอร์ป้องกันข้อผิดพลาดการซื้อขายโดยหุ่นยนต์(แจก อีเอ)
data:image/png;base64,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
คนเล่น Forex
http://www.konlenforex.com/2016/10/blog-post.html
http://www.konlenforex.com/
http://www.konlenforex.com/
http://www.konlenforex.com/2016/10/blog-post.html
true
899084929324579512
UTF-8
Not found any posts VIEW ALL Readmore Reply Cancel reply Delete By Home PAGES POSTS View All RECOMMENDED FOR YOU LABEL ARCHIVE SEARCH ALL POSTS Not found any post match with your request Back Home Sunday Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat January February March April May June July August September October November December Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec just now 1 minute ago $$1$$ minutes ago 1 hour ago $$1$$ hours ago Yesterday $$1$$ days ago $$1$$ weeks ago more than 5 weeks ago Followers Follow THIS CONTENT IS PREMIUM Please share to unlock Copy All Code Select All Code All codes were copied to your clipboard Can not copy the codes / texts, please press [CTRL]+[C] (or CMD+C with Mac) to copy