5/16 RSI_BREAKOUT의 PYTHON 버전

이하, 블로그 게재 기사의 전기입니다.
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리포지토리
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포인트

굳이 포인트만 쓰면...

차트는 mplfinance 를 사용.　
참고 자료: h tps://사츠 r다 y-인-테-파 rk. 네 tぃfy. 아 p / t 등 g와 ls / 06_p t 큰 ly rt /

RSI는 HI, LO, CLOSE의 각 RSI의 평균값을 사용했다.　
참고 자료: htps //w w. mql5. 코m / 자 / 코데 / 21823

MT4→Js/Python으로의 이식에 관하여

이번, 검토한 내용에 관해서는, 특별히 언급할 필요도 없지만, Python을 사용하는 것으로, 상당히 MT4를 괴롭히는 것보다, 하기 쉬웠다. 특히 디버그 등이 익숙한 VSCODE+PDB의 환경이므로, 바삭바삭하게 진행할 수 있었다.

　자쿠트 걸린 공수를 쓰지만・・・

JS: 약 3일

MT5 : 5일 → 결국, 단념했다.

Python: 약 1일

물론이지만, RSI의 계산이나 이동 평균 계산은, JS로 조사한 것을 전개하고 있으므로, Python이 제일, 빠르다고 하는 것은 아니다.
그러나, JS로 고통받은 배열내의 슬라이스 루프 등, Python 특유로, 하기 쉬웠던 것은 사실이다.
또 차트 표시는, JS의 라이브러리를 찾기 위해, GITHUB를 조사해 왔지만
곧바로 촛불과 인디케이터를 표시할 수 있었던 것도, 뛰어난 라이브러리 환경이 있는 Python만이 가능한 것이다.

오리지널 코드

　　　Hi_stack[ll] = ArrayMaximum(RSI, ii[1+ll*2]-ii[0+ll*2]+1, ii[0+ll*2]+1);

이식판

a1 = ii[0 + linel * 2] + 1;
a2 = ii[1 + linel * 2] + 1;
b1 = ii[1 + linel * 2] + 1;
b2 = ii[2 + linel * 2] + 1;

(JS)
     HiStack[linel] = RSI.indexOf(RSI.slice(a1, a2).reduce((a, b) => a > b ? a : b), a1);

(Python)
     HiStack.append(RSI.index(max(RSI[a1:a2])))

JS의 경우

목록 슬라이스를 작성하는 것이 어렵습니다.
Reduce 후의 애로우 함수라든지・・・어째서 야넨이라는 느낌

PYTHON의 경우

원래 슬라이스는 매우 간단 ...
그리고 배열로 중첩하여 아웃 오브 레인지를 신경 쓰는 것보다,
리스트로 Append하는 것이 압도적으로 저스트레스의 프로그래밍이 가능
(JS도 똑같이 할 수 있을지도 모른다. MT4/MT5는 안 되는 언어다.)

RSI 평활화에 관하여

이것은 부 2 차적인 것이지만, 지난 1 주일에 조사한 결과
RSI의 다마시를 회피하기 위해, RSI 평활화를 도입해 보았다.

약간이면서 선의 교착이 적어진 것 같다.
이러한 소수처의 검토라는 것은, 아직도 임할 여지가 있을 것 같다.

평활화 전 → RSI 계산에 CLOSE 사용

평활화 후 → HI, LOW, CLOSE의 RSI로 평균화

향후 예정

파이썬으로의 이식이 완료되었으므로 향후 AI 시스템화를 검토한다.

현재 JS는 블로그 홍보 용 (API 부분화 및 CSV 데이터를 매일 다운로드 업데이트)

MT4 → 최강 EA의 재가동 → EA에서 사용할 수있는 것은 OANDA 도쿄 서버 전용

→ 최저단위는 0.1 로트이므로 자금이 1만밖에 없기 때문에 당분간은 가상계좌에서 테스트 운용만 한다

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