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.

#양봉갯수 if C > O Then var2 = var2+1; #음봉갯수 if C < O Then var3 = var3+1; Var4 = Var2 - Var3; ========================== 위식에서 var4 의 n일 평균 구하는 식 부탁드립니다 감사합니다

수고하십니다 예스로 부탁드립니다 // This Pine S cript™ code is subject to the terms of the Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ // &#169; UAlgo //@version=5 indicator('Log Regression Channel [UAlgo]',shorttitle = 'Log Regression Channel [UAlgo]', overlay = true, max_lines_count = 500) source_input = input.source(close, title = "Source",group = "Log Regression Channel [UAlgo]") length_input = input.int(100, title='Length',group = "Log Regression Channel [UAlgo]") multiplier_input = input.int(2, title='Deviation Multiplier',group = "Log Regression Channel [UAlgo]") label_color = input.color(color.red, title='Label Color',group = "Log Regression Channel [UAlgo]") label_size_option = input.string(title='Label Size', defval='small', options=['small', 'normal', 'large', 'huge'],group = "Log Regression Channel [UAlgo]") var float[] series_price = array.new_float(length_input) var int[] series_time = array.new_int(length_input) array.unshift(series_price, source_input) array.pop(series_price) array.unshift(series_time, bar_index) array.pop(series_time) var line[] reg_lines = array.new_line() var line[] dev_up_lines = array.new_line() var line[] dev_down_lines = array.new_line() var label r_squared_label = label.new(x = na, y = na, style = label.style_label_upper_right, color = #00000000, textcolor = color.new(#FF1493, 0), size=size.large, textalign = text.align_right) float[] dev_up_series = array.new_float() float[] dev_down_series = array.new_float() var int line_step = na var int line_count = na if barstate.isfirst line_count := math.min(length_input, 250) for i = 0 to line_count - 1 array.unshift(reg_lines, line.new(x1=na, y1=na, x2=na, y2=na, color=color.red, style=line.style_solid)) if length_input > 250 line_step := math.ceil(length_input / 250) else line_step := 1 for i = 0 to math.floor(line_count / 2) - 1 array.unshift(dev_up_lines, line.new(x1=na, y1=na, x2=na, y2=na, color=color.new(#00FFFF, 0), style=line.style_solid)) array.unshift(dev_down_lines, line.new(x1=na, y1=na, x2=na, y2=na, color=color.new(#00FF00, 0), style=line.style_solid)) if barstate.islast int _length_price = array.size(series_price) int _length_time = array.size(series_time) float[] _log_price_array = array.new_float(_length_price) float[] _log_time_array = array.new_float(_length_time) for _index = 0 to _length_price - 1 array.set(_log_price_array, _index, math.log(array.get(series_price, _index))) array.set(_log_time_array, _index, math.log(array.get(series_time, _index))) float _total_log_time = array.sum(_log_time_array) float _total_log_price = array.sum(_log_price_array) float _total_log_time_price = 0.0 float _total_log_time_sq = 0.0 float _total_log_price_sq = 0.0 if _length_price == _length_time for _index = 0 to _length_price - 1 float _log_time_val = nz(array.get(_log_time_array, _index)) float _log_price_val = nz(array.get(_log_price_array, _index)) _total_log_time_price := _total_log_time_price + _log_time_val * _log_price_val _total_log_time_sq := _total_log_time_sq + math.pow(_log_time_val, 2) _total_log_price_sq := _total_log_price_sq + math.pow(_log_price_val, 2) _total_log_price_sq float _intercept = (_total_log_price * _total_log_time_sq - _total_log_time * _total_log_time_price) / (_length_time * _total_log_time_sq - math.pow(_total_log_time, 2)) float _slope_coef = (_length_time * _total_log_time_price - _total_log_time * _total_log_price) / (_length_time * _total_log_time_sq - math.pow(_total_log_time, 2)) float[] _predictions_array = array.new_float() for _index = 0 to _length_price - 1 float _predicted_val = _intercept + _slope_coef * array.get(_log_time_array, _index) array.push(_predictions_array, _predicted_val) _slope = (array.get(_predictions_array, 0) - array.get(_predictions_array, _length_price - 1)) / (array.get(_log_time_array, 0) - array.get(_log_time_array, _length_time - 1)) _mean_log_price = array.avg(_log_price_array) float _sum_squared_residuals = 0.0 float _sum_squared_totals = 0.0 for _index = 0 to _length_price - 1 float _predicted = array.get(_predictions_array, _index) float _log_price_val = array.get(_log_price_array, _index) _sum_squared_residuals := _sum_squared_residuals + math.pow(_predicted - _log_price_val, 2) _sum_squared_totals := _sum_squared_totals + math.pow(_mean_log_price - _log_price_val, 2) _sum_squared_totals _r_squared = 1 - _sum_squared_residuals / _sum_squared_totals float _sum_squared_errors = 0 for _index = 0 to _length_price - 1 _sum_squared_errors += math.pow(array.get(_predictions_array, _index) - array.get(_log_price_array, _index), 2) _std_dev = math.sqrt(_sum_squared_errors / _length_price) for i = 0 to array.size(_predictions_array) - 1 array.push(dev_up_series, math.exp(array.get(_predictions_array, i) + multiplier_input * _std_dev)) array.push(dev_down_series, math.exp(array.get(_predictions_array, i) - multiplier_input * _std_dev)) for i = 0 to array.size(_predictions_array) - 2 - line_step by line_step line.set_xy1(array.get(reg_lines, i / line_step), x=bar_index - i, y=math.exp(array.get(_predictions_array, i))) line.set_xy2(array.get(reg_lines, i / line_step), x=bar_index - i - line_step, y=math.exp(array.get(_predictions_array, i + line_step))) for i = 0 to array.size(dev_up_series) - 2 - line_step by line_step * 2 line.set_xy1(array.get(dev_up_lines, i / (line_step * 2)), x=bar_index - i, y=array.get(dev_up_series, i)) line.set_xy2(array.get(dev_up_lines, i / (line_step * 2)), x=bar_index - i - line_step, y=array.get(dev_up_series, i + line_step)) line.set_xy1(array.get(dev_down_lines, i / (line_step * 2)), x=bar_index - i, y=array.get(dev_down_series, i)) line.set_xy2(array.get(dev_down_lines, i / (line_step * 2)), x=bar_index - i - line_step, y=array.get(dev_down_series, i + line_step)) label.set_xy(r_squared_label, x = bar_index + 5, y = array.get(dev_down_series, 0)) label.set_text(r_squared_label, text = "R " + str.tostring(math.sqrt(_r_squared))) label.set_textcolor(r_squared_label, label_color) label.set_size(r_squared_label, label_size_option)

안녕하세요. 지난 글들을 읽어보니 highest, loewest 함수에서 기간값을 가변으로 설정할 경우 최대 1024봉까지만 계산되는것을 확인 했습니다. 혹시 특정한 기간의 경우 어떻게 해야할까요? 예) 2025년 6월 17일 07:00 부터 2025년 6월 23일 05:20 까지의 구간을 설정하고 그안에서 1024봉 이상의 highest와 lowest 최고 최저값을 구하고 싶은데용~ 그리고 추가로 plot에서 novalue는 어떻게 사용하는것인지 알려주세요~ 지표상에서 N/A로 표시되는것과 데이터툴팁에서 N/A로 표시되는것을 안보이게 하고싶어요 설정에서 체크박스를 해제하지 않고!! 항상 감사드립니다~

안녕하세요 종가가 아래의 라인을 돌파할 때 종목 검색식 부탁 드립니다. T=MACD(short,long); TS=eavg(MACD(short,long),signal); TT=TS<T; a=Stochasticsfast(Period); b=eavg(Stochasticsfast(Period),Period1); d=crossup(a,b); e=avg(c,5)<avg(c,20); AA=d && e && TT && c>=o; IF(AA,MAX(C,O),0) 지표조건 short 12 long 26 signal 9 Period 5 Period1 3 감사합니다.

안녕하세요 아래수식의 신호가 10봉안에 5번이상 발생한 종목을 찾으려고하는식 부탁드립니다. 감사합니다 A=H-L; B=Max(C,O)-L; 조건=A/B>배수 && H/C(1)>(1*상승률/100); 기준가=Valuewhen(1,조건,H); CrossUp(C,기준가) 변수 배수 5 상승률 18

답변 감사드립니다 아래식에서 조건만족 시점 사이의 소요된 영업일 수는 value1이 맞나요? 그리고 if h>l*1.08 ... 조건 사이 소요된 시간 단위를 알 수 있을까요 시간단위는 시간, 분 으로 해주시면 감사하겠습니다 질문2) 배열 hh[cnt] 사이의 시간차 관련 수식을 작성하고자 합니다 hh[n] 과 hh[n+1] 의 시간차를 구해서 가장 시간차가 짧은 값을 구하고 싶습니다 예를들어 hh[0]발생시간과 hh[1] 발생시간의 시간차, hh[1] 과 hh[2] 의 시간차...hh[19] 와 hh[20] 의 차 를 구해서 가장 짧은 값을 계산 하고 싶습니다 감사합니다 if Bdate != Bdate[1] Then { DD = DD+1; } if (h>l*1.08) and (d1 == 0 or (d1 > 0 and dd >= d1+5)) Then { d1=dd; value1 = dd; var1=index; var2=var1[1]; var3=h; for cnt = 1 to (var1-var2)-1 { if h[cnt] > var3 then { var3=h[cnt]; } } for cnt = 49 downto 1 { hh[cnt]=hh[cnt-1]; } hh[0]=var3; ... }

93339 재질문 답변요청드립니다 감사합니다

Volumatic Trend 지표를 예스로 변환 부탁 드립니다. 주말 행복하게 보내세요~ 감사합니다.^^ //@version=6 indicator("Volumatic Trend [ChartPrime]", overlay = true, max_bars_back = 5000) // --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------} // &#128204; &#120400;&#120398;&#120384;&#120397; &#120388;&#120393;&#120395;&#120400;&#120399;&#120398; // --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------{ int length = input.int(40) bool vol_h = input.bool(true, "Volume Histogram") color color_up = input.color(#247ac0, "Up Trend") color color_dn = input.color(#c88829, "Down Trend") var upper = float(na) var lower = float(na) var lower_vol = float(na) var upper_vol = float(na) var step_up = float(na) var step_dn = float(na) var last_index = int(na) // --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------} // &#128204; &#120388;&#120393;&#120383;&#120388;&#120382;&#120380;&#120399;&#120394;&#120397; &#120382;&#120380;&#120391;&#120382;&#120400;&#120391;&#120380;&#120399;&#120388;&#120394;&#120393;&#120398; // --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------{ ema_swma(x, length) => ta.ema(x[3] * 1 / 6 + x[2] * 2 / 6 + x[1] * 2 / 6 + x[0] * 1 / 6, length) atr = ta.atr(200) ema1 = ema_swma(close, length) ema2 = ta.ema(close, length) trend = ema1[1] < ema2 if trend != trend[1] upper := ema1 + atr * 3 lower := ema1 - atr * 3 lower_vol := lower + atr*4 upper_vol := upper - atr*4 step_up := (lower_vol-lower) / 100 step_dn := (upper-upper_vol) / 100 last_index := bar_index vol = int(volume / ta.percentile_linear_interpolation(volume, 1000, 100) * 100) vol_up = step_up * vol vol_dn = step_dn * vol // --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------} // &#128204; &#120401;&#120388;&#120398;&#120400;&#120380;&#120391;&#120388;&#120405;&#120380;&#120399;&#120388;&#120394;&#120393; // --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------{ color color = trend ? color_up : color_dn color grad_col = color.from_gradient(vol, 0, 25, chart.bg_color, color) color grad_col1 = color.from_gradient(vol, 0, 10, chart.bg_color, color) color col_vol_up = trend ? grad_col : color(na) color col_vol_dn = not trend ? grad_col : color(na) plotcandle(open, high, low, close, title='Volumatic Candles Trend', color = grad_col1, wickcolor=grad_col1, bordercolor = grad_col1, force_overlay = true) plotcandle(lower, lower, lower + vol_up, lower + vol_up, title='Volume Up Trend', color = col_vol_up, wickcolor=col_vol_up, bordercolor = col_vol_up, display = vol_h ? display.all : display.none, editable = false, force_overlay = true) plotcandle(upper, upper, upper - vol_dn, upper - vol_dn, title='Volume Down Trend', color = col_vol_dn, wickcolor=col_vol_dn, bordercolor = col_vol_dn, display = vol_h ? display.all : display.none, editable = false, force_overlay = true) plot(trend and vol_h ? na : upper, color = color, style = plot.style_linebr, display = vol_h ? display.all : display.none, editable = false, force_overlay = true) plot(trend and vol_h ? lower : na, color = color, style = plot.style_linebr, display = vol_h ? display.all : display.none, editable = false, force_overlay = true) plot(ema1, "Trend Line", color = color.new(color, 20), linewidth = 2, force_overlay = true) plotshape(trend != trend[1] ? ema1[1] : na, "Trend Change", shape.diamond, location.absolute, color = color, size = size.tiny, offset = -1, force_overlay = true) volume_ = close > open ? volume : -volume if barstate.islast delta = 0. total = 0. for i = 0 to (bar_index - last_index) total += volume[i] delta += volume_[i] lblb = label.new(bar_index, vol_h ? (trend ? lower + vol_up : upper - vol_dn) : ema1 , "Delta > "+str.tostring(delta, format.volume) + "￦n" + "--------------------" + "￦n" + "Total > "+str.tostring(total, format.volume) , textalign = text.align_left , style = label.style_label_left, color = grad_col1) label.delete(lblb[1])