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예스랭귀지 Q&A
[공지] 예스랭귀지 AI 어시스턴트, '예스나 AI' 출시 및 무료 체험 안내
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.
2026-02-27
1317
글번호 230811
답변완료
종목검색식 요청드립니다.
아래 키움신호가 발생한 종목검색식을 만들고 싶습니다. 도움 부탁드리며 항상 감사합니다.
*키움신호 (이평1-5, 이평2-20, 이평3-60)
M5=Ma(c,이평1,가중);
M20=Ma(c,이평2,가중);
M60=Ma(c,이평3,가중);
조건=crossup(M5,M20);
조건1=crossup(M5,M60);
A=Valuewhen(1,조건,M5);
B=Valuewhen(1,조건1,M60);
A=B and Crossup(C,A) and crossup(C,B) and C>M20
2025-05-13
262
글번호 190761
답변완료
수식 질문입니다
1
M[0] > M[1]
M[0] > M[2]
M[0] > M[3]
M[0] > M[4]
M[0] > M[5]
5가지(or 여러) 조건중 하나만 만족해도 진입하는
매수식을 만들고 싶습니다
2
주식 1분봉 차트에서
dayclose(1)을 그렸을때
KRX 차트 와 통합 차트
다르게 나오는거 맞나요?
3
1분봉 통합차트에서
dayclose(1) 를
K 시세로 나타내고 싶습니다
감사합니다
2025-05-13
242
글번호 190760
답변완료
오류 체크
안녕하세요?
종목 검색을 요즘 하기 시작했는데, 해보니까, ma 에서는 별 문제가 없는데, LRL이나 ema 함수를 쓰면 문제가 생기는 것 같습니다.
간단한 ema 정배열된 종목을 제가 모아둔 관심종목 내에서 찾는데, 많은 경우는 정배열된 종목들이 나오는데, 문제는 그렇지 않은 종목들도 덩달아 같이 검색되어 나옵니다.
이 문제 좀 체크해 보시기 바랍니다.
input: p1(5), p2(20), p3(75);
var1 = Ema(C,p1);
var2 = Ema(C,p2);
var3 = Ema(C,p3);
if var1 > Var2 && Var2 > Var3 Then Find(1);
이렇게 정배열 검색식을 작성했는데, 일봉 기준으로
(K) CJ 대한통운
(K) CJ 제일제당
(K) SK
(K) PI 첨단소재
등도 같이 검색됩니다.
무엇이 문제인지가 궁금합니다.
감사합니다.
2025-05-13
268
글번호 190759
답변완료
수식 부탁드립니다
매번 도와주셔서 감사합니다. 지표식 부탁드립니다.
//@version=4
study(title="Gaussian Channel [DW]", shorttitle="GC [DW]", overlay=true)
// This study is an experiment utilizing the Ehlers Gaussian Filter technique combined with lag reduction techniques and true range to analyze trend activity.
// Gaussian filters, as Ehlers explains it, are simply exponential moving averages applied multiple times.
// First, beta and alpha are calculated based on the sampling period and number of poles specified. The maximum number of poles available in this 스크립트 is 9.
// Next, the data being analyzed is given a truncation option for reduced lag, which can be enabled with "Reduced Lag Mode".
// Then the alpha and source values are used to calculate the filter and filtered true range of the dataset.
// Filtered true range with a specified multiplier is then added to and subtracted from the filter, generating a channel.
// Lastly, a one pole filter with a N pole alpha is averaged with the filter to generate a faster filter, which can be enabled with "Fast Response Mode".
//Custom bar colors are included.
//Note: Both the sampling period and number of poles directly affect how much lag the indicator has, and how smooth the output is.
// Larger inputs will result in smoother outputs with increased lag, and smaller inputs will have noisier outputs with reduced lag.
// For the best results, I recommend not setting the sampling period any lower than the number of poles + 1. Going lower trun_cates the equation.
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//업데이트:
// Huge shoutout to @e2e4mfck for taking the time to improve the calculation method!
// -> migrated to v4
// -> pi is now calculated using trig identities rather than being explicitly defined.
// -> The filter calculations are now organized into functions rather than being individually defined.
// -> Revamped color scheme.
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions - courtesy of @e2e4mfck
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Filter function
f_filt9x (_a, _s, _i) =>
int _m2 = 0, int _m3 = 0, int _m4 = 0, int _m5 = 0, int _m6 = 0,
int _m7 = 0, int _m8 = 0, int _m9 = 0, float _f = .0, _x = (1 - _a)
// Weights.
// Initial weight _m1 is a pole number and equal to _i
_m2 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 6 : _i == 3 ? 3 : _i == 2 ? 1 : 0
_m3 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 20 : _i == 5 ? 10 : _i == 4 ? 4 : _i == 3 ? 1 : 0
_m4 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 70 : _i == 7 ? 35 : _i == 6 ? 15 : _i == 5 ? 5 : _i == 4 ? 1 : 0
_m5 := _i == 9 ? 126 : _i == 8 ? 56 : _i == 7 ? 21 : _i == 6 ? 6 : _i == 5 ? 1 : 0
_m6 := _i == 9 ? 84 : _i == 8 ? 28 : _i == 7 ? 7 : _i == 6 ? 1 : 0
_m7 := _i == 9 ? 36 : _i == 8 ? 8 : _i == 7 ? 1 : 0
_m8 := _i == 9 ? 9 : _i == 8 ? 1 : 0
_m9 := _i == 9 ? 1 : 0
// filter
_f := pow(_a, _i) * nz(_s) +
_i * _x * nz(_f[1]) - (_i >= 2 ?
_m2 * pow(_x, 2) * nz(_f[2]) : 0) + (_i >= 3 ?
_m3 * pow(_x, 3) * nz(_f[3]) : 0) - (_i >= 4 ?
_m4 * pow(_x, 4) * nz(_f[4]) : 0) + (_i >= 5 ?
_m5 * pow(_x, 5) * nz(_f[5]) : 0) - (_i >= 6 ?
_m6 * pow(_x, 6) * nz(_f[6]) : 0) + (_i >= 7 ?
_m7 * pow(_x, 7) * nz(_f[7]) : 0) - (_i >= 8 ?
_m8 * pow(_x, 8) * nz(_f[8]) : 0) + (_i == 9 ?
_m9 * pow(_x, 9) * nz(_f[9]) : 0)
//9 var declaration fun
f_pole (_a, _s, _i) =>
_f1 = f_filt9x(_a, _s, 1), _f2 = (_i >= 2 ? f_filt9x(_a, _s, 2) : 0), _f3 = (_i >= 3 ? f_filt9x(_a, _s, 3) : 0)
_f4 = (_i >= 4 ? f_filt9x(_a, _s, 4) : 0), _f5 = (_i >= 5 ? f_filt9x(_a, _s, 5) : 0), _f6 = (_i >= 6 ? f_filt9x(_a, _s, 6) : 0)
_f7 = (_i >= 2 ? f_filt9x(_a, _s, 7) : 0), _f8 = (_i >= 8 ? f_filt9x(_a, _s, 8) : 0), _f9 = (_i == 9 ? f_filt9x(_a, _s, 9) : 0)
_fn = _i == 1 ? _f1 : _i == 2 ? _f2 : _i == 3 ? _f3 :
_i == 4 ? _f4 : _i == 5 ? _f5 : _i == 6 ? _f6 :
_i == 7 ? _f7 : _i == 8 ? _f8 : _i == 9 ? _f9 : na
[_fn, _f1]
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Source
src = input(defval=hlc3, title="Source")
//Poles
int N = input(defval=4, title="Poles", minval=1, maxval=9)
//Period
int per = input(defval=144, title="Sampling Period", minval=2)
//True Range Multiplier
float mult = input(defval=1.414, title="Filtered True Range Multiplier", minval=0)
//Lag Reduction
bool modeLag = input(defval=false, title="Reduced Lag Mode")
bool modeFast = input(defval=false, title="Fast Response Mode")
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Beta and Alpha Components
beta = (1 - cos(4*asin(1)/per)) / (pow(1.414, 2/N) - 1)
alpha = - beta + sqrt(pow(beta, 2) + 2*beta)
//Lag
lag = (per - 1)/(2*N)
//Data
srcdata = modeLag ? src + (src - src[lag]) : src
trdata = modeLag ? tr(true) + (tr(true) - tr(true)[lag]) : tr(true)
//Filtered Values
[filtn, filt1] = f_pole(alpha, srcdata, N)
[filtntr, filt1tr] = f_pole(alpha, trdata, N)
//Lag Reduction
filt = modeFast ? (filtn + filt1)/2 : filtn
filttr = modeFast ? (filtntr + filt1tr)/2 : filtntr
//Bands
hband = filt + filttr*mult
lband = filt - filttr*mult
// Colors
color1 = #0aff68
color2 = #00752d
color3 = #ff0a5a
color4 = #990032
fcolor = filt > filt[1] ? #0aff68 : filt < filt[1] ? #ff0a5a : #cccccc
barcolor = (src > src[1]) and (src > filt) and (src < hband) ? #0aff68 : (src > src[1]) and (src >= hband) ? #0aff1b : (src <= src[1]) and (src > filt) ? #00752d :
(src < src[1]) and (src < filt) and (src > lband) ? #ff0a5a : (src < src[1]) and (src <= lband) ? #ff0a11 : (src >= src[1]) and (src < filt) ? #990032 : #cccccc
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Filter Plot
filtplot = plot(filt, title="Filter", color=fcolor, linewidth=3)
//Band Plots
hbandplot = plot(hband, title="Filtered True Range High Band", color=fcolor)
lbandplot = plot(lband, title="Filtered True Range Low Band", color=fcolor)
//Channel Fill
fill(hbandplot, lbandplot, title="Channel Fill", color=fcolor, transp=80)
//Bar Color
barcolor(barcolor)
2025-05-13
472
글번호 190758
yamu 님에 의해서 삭제되었습니다.
2025-05-13
5
글번호 190757
답변완료
수식 문의 드립니다.
안녕하세요.
아래 수식은 분봉고가갱신 시 다음봉의 시가를 선으로 표시한것인데
수정부탁드립니다.
[ 첨부파일 1번의 그림처럼 장기분봉 고가갱신 시 단기분봉의 시가를
표시할수 있게 바랍니다.
파일좌측의 1,2번처럼 15분봉 고가갱신시
우측의 1,2번 5분봉 시가를 선으로 표시해 주세요.
그리고 시가표시는 당일한정으로 부탁드립니다].
수식
input : 분(10),n(10);
var : S1(0),D1(0),TM(0),TF(0),HH(0),LL(0),cnt(0),hcnt(0),lcnt(0),bar(0);
Array : HTL[100](0),HTLV[100](0),LTL[100](0),LTLV[100](0);
if Bdate != Bdate[1] Then
{
S1 = TimeToMinutes(stime);
D1 = sdate;
HH = H;
LL = L;
Condition1 = true;
Condition2 = true;
bar = 0;
hcnt = 0;
lcnt = 0;
}
if D1 > 0 then
{
if sdate == D1 Then
TM = TimeToMinutes(stime)-S1;
Else
TM = TimeToMinutes(stime)+1440-S1;
TF = TM%분;
if (Bdate == Bdate[1] and 분 > 1 and TF < TF[1]) or
(Bdate == Bdate[1] and 분 > 1 and TM >= TM[1]+분) or
(Bdate == Bdate[1] and 분 == 1 and TM > TM[1]) Then
{
bar = bar+1;
Condition1 = False;
Condition2 = False;
Condition3 = true;
if Condition1[1] == true Then
{
HTLV[hcnt] = Open;
HTL[hcnt] = TL_New(Sdate,Stime,HTLV[hcnt],NextBarSdate,NextBarStime,HTLV[hcnt]);
TL_SetColor(HTL[hcnt],Red);
hcnt = Hcnt+1;
}
}
if H > HH then
{
HH = H;
Condition1 = true;
}
if bar >= 1 Then
{
for cnt = 0 to Hcnt
{
TL_SetEnd(HTL[cnt],NextBarSdate,NextBarStime,HTLV[cnt]);
}
if Hcnt >= n Then
TL_Delete(HTL[n]);
}
}
2025-05-12
288
글번호 190756
우유 님에 의해서 삭제되었습니다.
2025-05-13
15
글번호 190755
답변완료
시가 대비 상승률 평균
안녕하세요,
분봉 데이터에서 “당일시가 대비 10분봉의 종가 상승률”을 저장하고
같은 시간대의 “당일시가 대비 분봉 종가 상승률”의 평균 값을 구하는
함수나 수식 부탁 드립니다.
예) 당일 10:00분에 요청한다면
14일전부터 이전일까지 “당일시가 대비 10:00봉 종가 상승률”의 평균값
고맙습니다.
2025-05-12
231
글번호 190754
답변완료
질문 부탁드립니다 (보완)
답변 감사드립니다
그런데 알려주신 식에서 (92644번 글)
sumaa, sumai 는 초기화를 할 필요가 없나요?~
아래 식에 의하면 다음봉의 aa가 전봉의 aa 보다 크기조건에 맞지 않다면
건너뛰고 그 둘의 평균을 그 다음봉과 비교하는게 맞죠?
크기조건에 부합하지 않으면
누적계산해서 비교하기 때문에 초기화를 안하고 진행이 되는건지 아니면 작성해주실때 누락된건지 궁금합니다
감사합니다
var : cnt(0), sum1(0), sumi1(0),summ(0),tt(0),hh(0),ll(0),tl(0),tl1(0),n(0);
var: sum2(0),sumi2(0);
var : t(0),StartBarIndex(0),dd(0),d1(0),d2(0),e1(0),e2(0);
Array : ii[50](0),aa[50](0);
var : count(0),sumaa(0),sumai(0),avgaa(0);
Var33=Money/100000000;
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;
hh = h;
var1 = Index;
Var2 = var1[1];
Var3 = Var2[1];
sum1=0; sumi1=0; sum2=0; sumi2=0;
tl=TL_NEW(sDate,sTime,100,sDate,sTime,999999);
TL_SetSize(tl,0);
TL_SetColor(tl,Black);
For cnt = 1 to (var1-Var2)
{
sum1=sum1+l[cnt];
sumi1=sumi1+1;
}
value1=sum1/sumi1;
if avgaa == 0 or (avgaa > 0 and( value1*1 >= avgaa*1.15 or value1*1 <= avgaa*0.70)) Then
{
For cnt = 49 DownTo 1
{
aa[cnt] = aa[cnt-1];
#ee[cnt]= ee[cnt-1];
}
aa[0] = value1*1;
sumaa = sumaa+aa[0];
sumai = sumai+1;
avgaa = sumaa/sumai;
}
}
2025-05-12
253
글번호 190742