C#实现MT4中烛台反转模式检测工具

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资源摘要信息:"Ultimate Candlestick Reversal Pattern.rar_金融证券系统_C#" 知识点: 1. MT4交易平台: MT4是MetaQuotes公司开发的外汇交易平台,广泛应用于金融市场,支持自动交易系统,也被称为MetaTrader 4。MT4为交易者提供了实时的报价、技术分析、下单、持仓、以及各类金融产品的交易功能,例如外汇、差价合约(CFDs)、期货和股票等。 2. 金融证券系统: 金融证券系统是指在金融市场中,用于交易金融证券(如股票、债券、期货和期权等)的一系列硬件和软件设施组成的系统。该系统主要负责处理交易订单、实时报价、清算结算、风险监控等功能。 3. C#编程语言: C#是一种由微软开发的面向对象的高级编程语言,主要用于开发Windows应用程序和.NET平台下的应用程序。C#以其类型安全、良好的性能和强大的功能,被广泛应用于企业级应用、游戏开发、移动应用、网络应用和桌面应用等领域。 4. K线图: K线图,又称蜡烛图,是一种常用的股票市场技术分析手段,起源于日本。它通过实体(开盘和收盘价)和影线(最高价和最低价)来反映市场买卖情况。K线图可以展示各种形态的图形,如阴阳线、十字星、红三兵等。这些图形可以作为交易者预测未来市场走势的依据。 5. 反转模式: 在股票市场中,反转模式是指市场从先前的趋势中反转,开始走向相反方向的图形。反转模式是技术分析中的一个核心概念。常见的反转模式包括头肩顶(底)、双顶(底)、M头(W底)等。 6. K线反转形态: 在K线图分析中,某些特定的K线或K线组合具有预测市场反转的特殊含义。例如,大阳线或大阴线表示市场力量的突然转变;十字星表示买卖双方力量均衡;黄昏之星和早晨之星分别是顶部和底部反转的信号。 7. 源代码文件: 源代码文件通常包含了编程语言编写的代码,是实现特定功能的基础。在本资源中,源代码文件名为"Ultimate Candlestick Reversal Pattern",意味着这个文件包含了检测和分析K线反转模式的逻辑。 8. 系统实现: 在本资源中,"Ultimate Candlestick Reversal Pattern"的C#源代码允许用户在MT4平台上检测和分析K线反转模式,这是金融证券系统中一个重要的功能。通过这种方式,交易者可以及时获取市场走势反转的信号,从而做出买入或卖出的决策。 9. 技术分析: 技术分析是金融证券系统中不可或缺的一部分。它依赖于历史价格和成交量数据来预测市场未来趋势。通过识别特定的图形和模式,比如K线反转形态,交易者可以更好地理解市场动向和潜在的交易机会。 通过"Ultimate Candlestick Reversal Pattern.rar_金融证券系统_C#"资源,我们可以得知,它可能是一个为MT4平台编写的C#插件或脚本,旨在帮助交易者通过检测K线反转模式来优化他们的交易策略和提高市场预测的准确性。对于希望深入研究金融市场分析,或者致力于开发和实现金融交易自动化策略的交易者和技术开发者来说,这是一个宝贵的学习和使用资源。

#定义绘制K线图的函数 def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries=None): # 设置绘图参数,主要是坐标轴 mondays = WeekdayLocator(MONDAY) alldays = DayLocator() dayFormatter = DateFormatter('%d') fig, ax = plt.subplots() fig.subplots_adjust(bottom=0.2) if stock_data.index[-1] - stock_data.index[0] < pd.Timedelta('730 days'): weekFormatter = DateFormatter('%b %d') ax.xaxis.set_major_locator(mondays) ax.xaxis.set_minor_locator(alldays) else: weekFormatter = DateFormatter('%b %d, %Y') ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter) ax.grid(True) # 创建K线图 stock_array = np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']]) stock_array[:,0] = date2num(stock_array[:,0]) candlestick_ohlc(ax, stock_array, colorup = "red", colordown="green", width=0.6) plt.title('厦门象屿', fontsize='9') # 可同时绘制其他折线图 if otherseries is not None: for each in otherseries: plt.plot(stock_data[each], label=each) plt.legend() ax.xaxis_date() ax.autoscale_view() plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right') plt.savefig(f'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/k线图a4.jpg') plt.show() stock_data.index.name='date' #日期为索引列 #对股票数据的列名重新命名 stock_data=stock_data[['open','high','low','close','chengjiaoe','zongshizhi','huanshoulv','shiyinglv','shijinglv']] data=stock_data.loc['2022-11-03':'2022-12-14'] #获取某个时间段内的时间序列数据 pandas_candlestick_ohlc(data)修改代码,使横坐标刻度小点

2023-06-01 上传

# Set cash inside the strategy cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(coc=True) # 设置启动资金 cerebro.broker.setcash(10000.0) # 设置交易单位大小 # cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000) # 设置佣金为千分之一 cerebro.broker.setcommission(commission=0.003) # 添加图表设置 cerebro.addobserver(bt.observers.Broker) cerebro.addobserver(bt.observers.Trades) cerebro.addobserver(bt.observers.DrawDown) # Set leverage #cerebro.broker.setcommission() # 添加分析指标 # 收益率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns') # 收益期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='_TimeReturn') # 计算最大回撤相关指标 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 回撤期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeDrawDown, _name='_TimeDrawDown') # 计算年化夏普比率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio', timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True, riskfreerate=0) # 计算夏普比率 # 交易统计信息,如获胜、失败次数 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='_TradeAnalyzer') # 运行回测 result = cerebro.run() # 输出回测结果 # 提取结果 print("--------------- 收益期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeReturn.get_analysis()) print("--------------- 最大回撤相关指标 -----------------") print(result[0].analyzers._DrawDown.get_analysis()) print("--------------- 回撤期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeDrawDown.get_analysis()) print(f"最终资金: {cerebro.broker.getvalue():,.2f} 元") print("收益率:",result[0].analyzers._Returns.get_analysis()['rtot']) print("夏普比率:",result[0].analyzers._SharpeRatio.get_analysis()['sharperatio']) # 绘制图表 cerebro.plot(iplot=False, style='candlestick', barup='red', bardown='green', volume=True, volup='red', voldown='green')这一代码显示IndentationError: unexpected indent

2023-06-03 上传