안녕하세요, 예스스탁 입니다.복잡한 수식 공부 없이 여러분의 아이디어를 말하면 시스템 트레이딩 언어 예스랭귀지로 작성해주는 서비스예스나 AI(YesNa AI)가 출시되었습니다.지금 예스나 AI를 직접 경험해 보실 수 있도록 20크레딧(질문권 20회)를 무료로 증정해 드리고 있습니다.바로 여러분의 아이디어를 코드로 변환해보세요.--------------------------------------------------🚀 YesNa AI 핵심 기능- 지표식/전략식/종목검색식 생성: 자연어로 요청하면 예스랭귀지 문법에 맞는 코드를 작성합니다.- 종목검색식 변환 지원: K증권의 종목 검색식을 예스랭귀지로 변환 지원합니다.- 컴파일 검증: 작성된 코드가 실행 가능한지 컴파일러를 통해 문법 검증을 거쳐 결과물을 제공합니다.상세한 서비스 개요 및 활용 방법은 [서비스 소개 페이지]에서 확인하실 수 있습니다.▶ 서비스 소개 페이지: 바로가기서비스 사용 유의사항 및 결제 환불정책은 [이용약관]을 참고 부탁드립니다.▶ 서비스 이용약관: 바로가기💬 이용 문의사용 중 문의사항은 [프로그램 사용법 Q&A] 게시판에서 [예스나 AI] 카테고리를 설정 후 문의해 주시면 상세히 안내해 드리겠습니다.--------------------------------------------------앞으로도 AI를 활용한 다양한 트레이딩 기능들을 지속적으로 선보일 예정입니다.많은 관심과 기대 부탁드립니다.

지표식 부탁 드립니다. indicator(title='Weighted Orderflow', precision = 3, overlay=false, explicit_plot_zorder = true) // Input parameters useSmoothing = input.bool(true, "Smooth OrderFlow?", group = "Calculation Parameters") orderFlowWindow = input.int(12, minval=1, title='Order Flow Period', group = "Calculation Parameters") smoothingLength = input.int(10, minval=1, title='Order Flow HMA Smoothing Length', group = "Calculation Parameters") // Colors upColor = input(#00ffbb, "Up Colour") downColor = input(#ff1100, "Down Colour") // Order Flow Calculation efficiency = math.abs(close-open)/volume orderFlow = math.sum((close > close[1] ? volume : (close < close[1] ? -volume : 0)) * efficiency, orderFlowWindow) / math.sum(efficiency, orderFlowWindow) orderFlow := useSmoothing ? ta.hma(orderFlow, smoothingLength) : orderFlow pine_vwrma(x, y) => ta.rma(x * volume, y) / ta.rma(volume, y) // Standard Deviation Calculation stdDev = ta.stdev(orderFlow, 45) * 1 normalizedOrderFlow = orderFlow/(stdDev + stdDev) // Plotting Order Flow Columns gap = 0.4 midu = plot(gap, "Basis", color = color.blue, display = display.none) mmm = plot(0, "Basis", color = color.new(close > 0 ? upColor : downColor, 3), display = display.all) midl = plot(-gap, "Basis", color = color.blue, display = display.none) upu = plot(1.5+gap, "upper", color = color.blue, display = display.none) uuu = plot(1.5, "upper", color = color.blue, display = display.none) upl = plot(1.5-gap, "upper", color = color.blue, display = display.none) lpu = plot(-1.5+gap, "lower", color = color.blue, display = display.none) lll = plot(-1.5, "lower", color = color.blue, display = display.none) lpl = plot(-1.5-gap, "lower", color = color.blue, display = display.none) plot(math.avg(gap, 1.5-gap), "Upper Inter Range", color.new(chart.fg_color, 80), 1, plot.style_circles) plot(math.avg(-gap, -1.5+gap), "Lower Inter Range", color.new(chart.fg_color, 80), 1, plot.style_circles) fill(upu, uuu, 1.5+gap, 1.5, color.new(downColor, normalizedOrderFlow > 0 ? 20 : 60), color.new(downColor, normalizedOrderFlow > 0 ? 50 : 80), "Upper Cloud") fill(upl, uuu, 1.52, 1.5-gap, color.new(downColor, 80), color.new(downColor, 99), "Upper Cloud") fill(lpl, lll, -1.5, -1.5-gap, color.new(upColor, normalizedOrderFlow < 0 ? 50 : 80), color.new(upColor, normalizedOrderFlow < 0 ? 20 : 60), "lower Cloud") fill(lpu, lll, -1.5+gap, -1.5, color.new(upColor, 99),color.new(upColor, 80), "lower Cloud") transparencyControl1 = 30 chg1 = normalizedOrderFlow * 0.80 chg2 = normalizedOrderFlow * 0.60 chg3 = normalizedOrderFlow * 0.40 chg4 = normalizedOrderFlow * 0.20 plot(normalizedOrderFlow, color = color.new(normalizedOrderFlow > 0 ? upColor : downColor, transparencyControl1+60), style = plot.style_columns, linewidth = 4) plot(chg1, color = color.new(normalizedOrderFlow > 0 ? upColor : downColor, transparencyControl1+55), style = plot.style_columns, linewidth = 4) plot(chg2, color = color.new(normalizedOrderFlow > 0 ? upColor : downColor, transparencyControl1+40), style = plot.style_columns, linewidth = 4) plot(chg3, color = color.new(normalizedOrderFlow > 0 ? upColor : downColor, transparencyControl1+30), style = plot.style_columns, linewidth = 4) plot(chg4, color = color.new(normalizedOrderFlow > 0 ? upColor : downColor, transparencyControl1+25), style = plot.style_columns, linewidth = 4) plot(normalizedOrderFlow, color = color.new(normalizedOrderFlow > 0 ? upColor : downColor, transparencyControl1)) plotchar(ta.crossunder(normalizedOrderFlow, 1.5) ? 2.1 : na, "Bearish Reversal", "▼", location.absolute, downColor, size = size.tiny) plotchar(ta.crossover(normalizedOrderFlow, -1.5) ? -2.1 : na, "Bullish Reversal", "▲", location.absolute, upColor, size = size.tiny)

수고하십니다 예스로 부탁드립니다 // ＩＮＰＵＴＳ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――{ int length = input.int(100, "Lookback Period") float channel_width = input.float(1.5, "Channel Width", step = 0.1) int channel_len = input(100, "Channel Length") bool mid_disp = input.bool(true, "Mid Line", inline = "s") bool fill_band = input.bool(true, "Fill Band", inline = "s") color col1 = input.color(#21dfac, "", inline = "s1") color col2 = input.color(#df216d, "", inline = "s1") // } // ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＳ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――{ // Function to compute logarithmic regression f_log_regression(src, length) => float sumX = 0.0 float sumY = 0.0 float sumXSqr = 0.0 float sumXY = 0.0 for i = 0 to length - 1 val = math.log(src[i]) per = i + 1.0 sumX += per sumY += val sumXSqr += per * per sumXY += val * per slope = (length * sumXY - sumX * sumY) / (length * sumXSqr - sumX * sumX) average = sumY / length intercept = average - slope * sumX / length + slope [slope, intercept] // Calculate slope and intercept [slope, intercept] = f_log_regression(close, length) float start = math.exp(intercept + slope * length) float end = math.exp(intercept) float diff = end - end[3] float deviation = ta.stdev(close, length) bool up_sig = ta.crossover(diff, 0) and barstate.isconfirmed bool dn_sig = ta.crossunder(diff, 0) and barstate.isconfirmed // } // ＰＬＯＴ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――{ // Define Colors color color_up = color.from_gradient(diff, ta.lowest(diff,200), ta.highest(diff,200), na, col1) color color_dn = color.from_gradient(diff, ta.lowest(diff,200), ta.highest(diff,200), col2, na) color channel_col = end > start ? col1 : col2 color trend_col = end > end[3] ? color_up : color_dn color trend_col1 = end > end[3] ? col1 : col2 p1 = plot(end, "Log Regression", color = trend_col1, linewidth = 2) p2 = plot(end[3], color = trend_col, display = display.none, editable = false) plotshape(up_sig ? end : na, "Up", shape.xcross, location.absolute, chart.fg_color, size = size.tiny) plotshape(dn_sig ? end : na, "Dn", shape.xcross, location.absolute, chart.fg_color, size = size.tiny) fill(p1, p2, fill_band ? trend_col : na) // Define upper and lower channel based on standard deviation var line up1 = na var line up = na var line base = na var line lw = na var line lw1 = na var label lbl_t = na if na(base) and mid_disp base := line.new(bar_index[channel_len], start, bar_index, end, style = line.style_dashed) else base.set_xy1(bar_index[channel_len], start) base.set_xy2(bar_index, end) base.set_color(chart.fg_color) if na(up1) up1 := line.new(bar_index[channel_len], start+deviation*(channel_width+0.3), bar_index, end + deviation*(channel_width+0.3), width = 3) else up1.set_xy1(bar_index[channel_len], start+deviation*(channel_width+0.3)) up1.set_xy2(bar_index, end + deviation*(channel_width+0.3)) up1.set_color(channel_col) if na(up) up := line.new(bar_index[channel_len], start+deviation*channel_width, bar_index, end + deviation*channel_width, width = 1) else up.set_xy1(bar_index[channel_len], start+deviation*channel_width) up.set_xy2(bar_index, end + deviation*channel_width) up.set_color(na) if na(lw) lw := line.new(bar_index[channel_len], start-deviation*channel_width, bar_index, end - deviation*channel_width, width = 1) else lw.set_xy1(bar_index[channel_len], start-deviation*channel_width) lw.set_xy2(bar_index, end - deviation*channel_width) lw.set_color(na) if na(lw1) lw1 := line.new(bar_index[channel_len], start-deviation*(channel_width+0.3), bar_index, end - deviation*(channel_width+0.3), width = 3) lbl_t := label.new(bar_index[channel_len], start-deviation*(channel_width+0.3)) else lw1.set_xy1(bar_index[channel_len], start-deviation*(channel_width+0.3)) lw1.set_xy2(bar_index, end - deviation*(channel_width+0.3)) lw1.set_color(channel_col) lbl_t.set_xy(bar_index[channel_len], start-deviation*(channel_width+0.3)) lbl_t.set_text(end > start ? "UP" : "DN") lbl_t.set_style((end < start ? label.style_label_lower_right : label.style_label_upper_right)) lbl_t.set_color(channel_col) lbl_t.set_textcolor(#070f23) // Fill Channel Upper and Lower Zones with color linefill.new(lw, lw1, color.new(channel_col, 70)) linefill.new(up, up1, color.new(channel_col, 70)) // Info Dash if barstate.islast dash = table.new(position.top_right, 10, 10, bgcolor = color.new(chart.fg_color, 90), border_color = chart.bg_color, border_width = 5) dash.cell(0, 0, "Slope: " + str.tostring(slope*100, "#,###.###"), text_color = chart.fg_color) dash.cell(0, 1, "Log Regression Channel: " + (end > start ? "UP" : "DN"), text_color = channel_col) dash.cell(0, 2, "Logarithmic Regression: " + (end > end[3] ? "UP" : "DN"), text_color = color.new(trend_col, 0)) // }

안녕하세요? 시뮬레이션 돌리는 법 문의 드립니다. 실제 과거데이터로 시뮬레이션을 돌려 보면, SetStopProfittarget(StopTrailingPrice, PointStop); SetStopTrailing(1, StopTrailingPrice, PointStop); 은 아주 큰 차이를 보입니다. 실제 상황이랑, 이 2개 함수간에 어떤 차이가 있는지 알듯, 말듯 합니다. 그리고, 실제 상황과 가장 유사한, 추천하시는 시뮬레이션 방법에 대해 알려주십시요.

답변감사합니다 plot((iff(condition3 == true,1,0)) 으로 확인을 해보면 하루중에 조건 (aa[0]<h and aa[0]>l) 을 만족하게 되는 봉이 나타나면 그 다음봉이 aa[0]<h and aa[0]>l 조건을 만족하지 않아도 계속 true 로 나타나고 다음 거래일이 되면 false 가 되는데요 분봉상 조건검색이 뭘 의미하는지 개념을 잘몰라서 그런지 뭔가 이해가 잘 안가는데요 조건만족시 Condition3를 true 로 설정해놓는것과 find 를 하는것의 관계를 잘 모르겠습니다 true 로 했다가 거래일이 변경되면 다시 false 로 리셋을 하는거 같은데.. "오늘 당일날 봉들중에서 하나라도 조건에 맞으면 검색하라 " 이런 의미는 아닌건가요? if Bdate != Bdate[1] Then { Condition3=False; } ... if Condition3==False and (aa[1]<h and aa[1]>l) Then { Condition3=true; Find(1); } 질문2) 그럼 혹시 그냥 단순하게 분봉 차트로 봤을때, 지금 현재봉만 (가장 최근봉) 가지고 봤을때 aa[1]<h and aa[1]>l 조건 만족하는걸 찾게 하는건 안될까요?? 일봉에서 하는거처럼요. 그리고 질문1에서 말한거처럼 분봉상 당일날 한번이라도 그런봉이 나오면 검색하게 해주는 식은 작성이 가능할까요? 감사합니다

아래수식을 검색식으로 만들어 주시면 감사하겠습니다. A=Predayhigh()-Predaylow(); B=Dayopen()+a*0.5; B1=RSI(2); Crossup(C,B) and B1>50

국내주간선물 5분봉 기준입니다. 아래수식은 수량 1개로 운영하는 수식입니다. 요청사항) 첫진입때 수량 2개를 진입시키고 1개씩 청산수식을 따로 적용하여 청산하고 싶습니다. 첫번째 청산수식(2개에서 1개) SetStopLoss(1,PointStop); SetStopTrailing(2,0,PointStop); 두번째 청산수식(나머지 1개) SetStopLoss(2,PointStop); SetStopTrailing(3,0,PointStop); 수식 완성 부탁드립니다. 항상 고맙습니다. ***************************************************************************** input : upfs(575); var : T1(0),entry(0); if Bdate != Bdate[1] Then T1 = TotalTrades; if MarketPosition == 0 Then entry = TotalTrades-T1; Else entry = (TotalTrades-T1)+1; if data1(Bdate)==data2(Bdate) and Data2(c>Lowd(0)+upfs) and entry==0 Then Buy("b"); SetStopLoss(1,PointStop); SetStopTrailing(2,0,PointStop);

실력이 안되서 정말 죄송함미다 건강하세요 분봉 9 분봉에서 지금 9 분봉이 41봉 최고 높은값이 나올때 종목검색 할수 있게 수정부탁 드려요 항상 감사하고 있슴미다 건강하세요 input : AvgLen(7); var : xclose(0),xopen(0),xvolume(0),nVolAccum(0),nRes(0); PlotBaseLine1(0,"line",red); xClose = close; xOpen = open; xVolume = volume; nVolAccum = AccumN(iff(xClose > xOpen, xVolume, iff(xClose < xOpen, -xVolume, 0)) ,AvgLen); nRes = nVolAccum / AvgLen;

50일 동안 고점 대비 저점이 10% 이내에서 횡보하다가 50일 평균 거래량보다 500% 이상 거래량이 터지면서 고점을 돌파하고, 전일 종가 대비 당일 종가가 10% 이상인 양봉인 종목을 검색하고싶습니다 기간, 횡보율, 거래량, 전일대비 당일 종가 상승률은 변수 처리 부탁합니다.