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.

//@version=6 indicator( title = "Stoch RSI + TEMA", shorttitle = "SRTEMA", overlay = false, format = format.price, precision = 2) // ────────── 입력 smoothK = input.int(12 , "K" , minval = 1) smoothD = input.int(3 , "D" , minval = 1) rsiLen = input.int(14, "RSI Length" , minval = 1) stochLen = input.int(14, "Stoch Len" , minval = 1) src = input.source(close, "RSI Src") temaLen = input.int(12 , "TEMA Length" , minval = 1) // ────────── Stochastic RSI rsiVal = ta.rsi(src, rsiLen) k_raw = ta.stoch(rsiVal, rsiVal, rsiVal, stochLen) k = ta.sma(k_raw, smoothK) // %K d = ta.sma(k , smoothD) // %D // ────────── TEMA (%K 기반) ema1 = ta.ema(k, temaLen) ema2 = ta.ema(ema1, temaLen) ema3 = ta.ema(ema2, temaLen) tema = 3 * (ema1 - ema2) + ema3 // ────────── 시각화 plot(k , "K" , color = color.blue , linewidth = 2) plot(d , "D" , color = color.orange, linewidth = 2) plot(tema, "TEMA", color = color.green , linewidth = 2) hUpper = hline(80, "Upper" , color = color.gray) hMid = hline(50, "Middle", color = color.new(color.gray, 50)) hLower = hline(20, "Lower" , color = color.gray) fill(hUpper, hLower, color = color.rgb(33,150,243,90), title = "BG") // ────────── 알림(선택) bullCross = ta.crossover(k, tema) bearCross = ta.crossunder(k, tema) alertcondition(bullCross, "Bullish K>TEMA", "K crossed above TEMA") alertcondition(bearCross, "Bearish K<TEMA", "K crossed below TEMA") 트레이딩뷰 수식인데 예스 수식으로 바꿔주세요.

안녕하세요.건승을 기원합니다. 질문 92667 답변 관련 질문입니다. 3번 지표로 구현하엿는데,선은 필요없으니 신호만 나타낼수잇는 수식을 좀 알려주시면 감사하겟습니다. 상단,하단밴드는 버리고 중간선이 색갈이변할때만 신호를 표출하는 식을 부탁합니다.(색깔변하는 봉 바로 밑에 또는 위에) 제가 작성한 "잘못된" 수식입니다만 plot1(filt, "Filter", fcolor); plot2(hband, "Filtered True Range High Band", fcolor); plot3(lband, "Filtered True Range Low Band", fcolor); if filt < filt[1] Then { tx = Text_New(sdate,sTime,H,"☎"); Text_SetStyle(tx,2,0);#좌우상하정렬 Text_SetColor(tx,Black);#색상 Text_SetSize(tx,20);#크기 } if filt > filt[1] Then { tx = Text_New(sdate,sTime,L,"♥"); Text_SetStyle(tx,2,0);#좌우상하정렬 Text_SetColor(tx,Brown);#색상 Text_SetSize(tx,20);#크기 } 모든 봉 위 또는 아래에 신호가 나오네요. 이게 아니고 핵심은 색깔이 변할때만 나오게 해주면 됩니다. 감사합니다.(더불어 전략수식도 알려주시면 감사하겠숩니다)

안녕하세요? 아래전략에 대해 스크립트 작성부탁드립니다. 종가기준입니다. 현캔들 완성성봉이 최근 20개봉 고점과 최근 20영업일의 볼린저 밴드 상단을 돌파하되 그 돌파 기준이 되는 볼린저 밴드 상단의 좌우로 각 5영업일의 고점이어야 함. 3개봉 후 시가에 매도 진입, 매도 진입후 7개 후 악봉 시가에 매도 청산 현캔들 완성성봉이 최근 20개봉 저점과 최근 20영업일의 볼린저 밴드 하단을 돌파하되 그 돌파 기준이 되는 볼린저 밴드 상단의 좌우로 각 5영업일의 저점이어야 함. 3개봉 후 시가에 매수 진입, 매수 진입후 7개 후 악봉 시가에 매수 청산

슈퍼트렌드(12,3) 상승전환 검색식 부탁드립니다

input: 기준배율(1.8), 익절비율(1.01), 손절비율(0.995), 진입선색(cyan), 익절선색(green), 손절선색(red); var: 기준거래량(0), 중심선(0), 제곱합(0), 분산(0), 표준편차(0), BB상단(0), ma5(0), ma20(0), 진입가(0), 익절선(0), 손절선(0), 신호발생(false), 매도출력(false), ID_진입선(0), ID_익절선(0), ID_손절선(0), ID_txt(0); // === 기준 계산 === 기준거래량 = ma(volume, 20); 중심선 = ma(Close, 20); 제곱합 = ma(Close * Close, 20); 분산 = 제곱합 - 중심선 * 중심선; 표준편차 = SquareRoot(분산); BB상단 = 중심선 + 표준편차 * 2; ma5 = ma(Close, 5); ma20 = ma(Close, 20); // === 매수 신호 === if (신호발생 == false) and (volume > 기준거래량 * 기준배율) and (Close > BB상단) and (Close > Open) and ((Close - Open) > (High - Low) * 0.6) and (ma5 > ma20) then begin TL_New(sDate,sTime,0,sDate,sTime,99999999); // 기존 선 삭제 TL_Delete(ID_진입선); TL_Delete(ID_익절선); TL_Delete(ID_손절선); 진입가 = Close; 익절선 = 진입가 * 익절비율; 손절선 = 진입가 * 손절비율; // 진입선 ID_진입선 = TL_New(sdate, stime, 진입가,NextBarSdate,NextBarStime,진입가); TL_SetColor(ID_진입선, 진입선색); TL_SetSize(ID_진입선, 2); // 익절선 ID_익절선 = TL_New(sdate, stime, 익절선, NextBarSdate, NextBarStime, 익절선); TL_SetColor(ID_익절선, 익절선색); TL_SetSize(ID_익절선, 2); // 손절선 ID_손절선 = TL_New(sdate, stime, 손절선, NextBarSdate, NextBarStime, 손절선); TL_SetColor(ID_손절선, 손절선색); TL_SetSize(ID_손절선, 2); 신호발생 = true; 매도출력 = false; end; // === 매도 신호 === if (신호발생 == true) and (매도출력 == false) then begin if (Close >= 익절선) or (Close <= 손절선) then begin ID_txt = Text_New(date, time, High, "SELL"); Text_SetColor(ID_txt, red); 매도출력 = true; end; end; // === 상태 초기화 === if (매도출력 == true) and ((Close > 진입가 * 1.2) or (Close < 진입가 * 0.9)) then begin 신호발생 = false; 매도출력 = false; end; 차트에 구현이 되질않아요 해외선물에 구현되게끔 부탁드립니다

Input: 기준배율(1.8), 익절비율(1.02), 손절비율(0.98); Var: 기준거래량(0), 진입가(0), 익절가(0), 손절가(0), 진입중(false), 매도완료(false), 승수(0), 총수(0), 승률(0); // --- 거래 조건 --- 기준거래량 = Average(volume, 20); If 진입중 == false and 매도완료 == false Then Begin If volume > 기준거래량 and Close > BollBandUp(20, 2) and Close > Open and (Close - Open) > (High - Low) * 0.6 Then Begin 진입가 = Close; 익절가 = 진입가 * 익절비율; 손절가 = 진입가 * 손절비율; 진입중 = true; 총수 = 총수+1; Text_New(date, time, Close, "BUY"); End; End; // --- 청산 조건 --- If 진입중 == true and 매도완료 == false Then Begin If Close >= 익절가 or Close <= 손절가 Then Begin If Close >= 익절가 Then 승수 = 승수+ 1; Text_New(date, time, Close, "SELL"); 매도완료 = true; End; End; // --- 상태 초기화 --- If 매도완료 == true and (Close > 진입가 * 1.2 or Close < 진입가 * 0.9) Then Begin 진입중 = false; 매도완료 = false; End; // --- 승률 계산 --- If 총수 > 0 Then 승률 = 승수 / 총수 * 100.0; Plot1(승률, "승률"); 차트에 구현이 되질않아요 해외선물에 구현될수있도록 부탁드립니다!

아래의 수식을 변화부탁드립니다. =================== / ~~ Inputs { PriceValue = input.string("hl2", options = ["hl2","VWAP", "sma", "wma", "ema", "hma"], group="", inline="Value") maLen = input.int(5, minval=2, maxval=200, title="", group="", inline="Value", tooltip=t1) TargetValue = input.string("Price Action", options = ["Price Action","VWAP", "Volatility", "sma", "wma", "ema", "hma"], group="", inline="Target") maLen_ = input.int(5, minval=2, maxval=200, title="", group="", inline="Target", tooltip=t2) // Input parameters for the KNN Moving Average numberOfClosestValues = input.int(3, "Number of Closest Values", 2, 200, tooltip=t3) smoothingPeriod = input.int(50, "Smoothing Period", 2, 500, tooltip=t4) windowSize = math.max(numberOfClosestValues, 30) // knn Color Upknn_col = input.color(color.lime, title="", group="KNN Color", inline="knn col") Dnknn_col = input.color(color.red, title="", group="KNN Color", inline="knn col") Neuknn_col = input.color(color.orange, title="", group="KNN Color", inline="knn col") // MA knn Color Maknn_col = input.color(color.teal, title="", group="MA KNN Color", inline="MA knn col") // BG Color bgcolor = input.bool(false, title="Trend Prediction Color", group="BG Color", inline="bg", tooltip=t5) Up_col = input.color(color.lime, title="", group="BG Color", inline="bg") Dn_col = input.color(color.red, title="", group="BG Color", inline="bg") //~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~} // ~~ kNN Classifier { value_in = switch PriceValue "hl2" => ta.sma(hl2,maLen) "VWAP" => ta.vwap(close[maLen]) "sma" => ta.sma(close,maLen) "wma" => ta.wma(close,maLen) "ema" => ta.ema(close,maLen) "hma" => ta.hma(close,maLen) meanOfKClosest(value_,target_) => closestDistances = array.new_float(numberOfClosestValues, 1e10) closestValues = array.new_float(numberOfClosestValues, 0.0) for i = 1 to windowSize value = value_[i] distance = math.abs(target_ - value) maxDistIndex = 0 maxDistValue = closestDistances.get(0) for j = 1 to numberOfClosestValues - 1 if closestDistances.get(j) > maxDistValue maxDistIndex := j maxDistValue := closestDistances.get(j) if distance < maxDistValue closestDistances.set(maxDistIndex, distance) closestValues.set(maxDistIndex, value) closestValues.sum() / numberOfClosestValues // Choose the target input based on user target_in = switch TargetValue "Price Action" => ta.rma(close,maLen_) "VWAP" => ta.vwap(close[maLen_]) "Volatility" => ta.atr(14) "sma" => ta.sma(close,maLen_) "wma" => ta.wma(close,maLen_) "ema" => ta.ema(close,maLen_) "hma" => ta.hma(close,maLen_) knnMA = meanOfKClosest(value_in,target_in) //~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~} // ~~ kNN Prediction { // Function to calculate KNN Classifier price = math.avg(knnMA, close) c = ta.rma(knnMA[1], smoothingPeriod) o = ta.rma(knnMA, smoothingPeriod) // Defines KNN function to perform classification knn(price) => Pos_count = 0 Neg_count = 0 min_distance = 10e10 nearest_index = 0 for j = 1 to 10 distance = math.sqrt(math.pow(price[j] - price, 2)) if distance < min_distance min_distance := distance nearest_index := j Neg = c[nearest_index] > o[nearest_index] Pos = c[nearest_index] < o[nearest_index] if Pos Pos_count += 1 if Neg Neg_count += 1 output = Pos_count>Neg_count?1:-1 // Calls KNN function and smooths the prediction knn_prediction_raw = knn(price) knn_prediction = ta.wma(knn_prediction_raw, 3) //~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~} // ~~ Plots { // Plots for display on the chart knnMA_ = ta.wma(knnMA,5) knnMA_col = knnMA_>knnMA_[1]?Upknn_col:knnMA_<knnMA_[1]?Dnknn_col:Neuknn_col Classifier_Line = plot(knnMA_,"Knn Classifier Line", knnMA_col) MAknn_ = ta.rma(knnMA, smoothingPeriod) plot(MAknn_,"Average Knn Classifier Line" ,Maknn_col) green = knn_prediction < 0.5 red = knn_prediction > -0.5 bgcolor( green and bgcolor? color.new(Dn_col,80) : red and bgcolor ? color.new(Up_col,80) : na) //~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~} ================= 도와주심에 항상 감사드립니다. 수고하세요!!!