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.

안녕하세요. 수고가 많으십니다. # 매도 If CrossDown(value3, value4) Then { tx = Text_New(sdate,sTime,H,"♣"); Text_SetStyle(tx,2,1);#좌우상하정렬 Text_SetColor(tx,BLUE);#색상 Text_SetSize(tx,25);#크기 } 제가 사용하는 신호의 일부분입니다. ♣ 이 표시를 굵게표현(볼드체)하는 방법이 없을까요? -- 크기 조절한 것 말고요.진하게 표현하는 방법을 문의합니다. 감사합니다.

수고하십니다 아래수식은 제가 이것저것 갖다 붙인수식인데요 이상한선들이 나타나내요 수식수정 부탁드립니다 input : 타주기분(5); var : S1(0),D1(0),TM(0),TF(0),box(0),dd(0),tt(0); var : oo(0),hh(0),ll(0),cc(0),TL1(0),TL2(0),TL3(0),clr(0),ii(0),TL(0),TL4(0); var : box1(0),box2(0),box3(0),box4(0); if Bdate != Bdate[1] Then { S1 = TimeToMinutes(stime); D1 = sdate; } if D1 > 0 then { if sdate == D1 Then TM = TimeToMinutes(stime)-S1; Else TM = TimeToMinutes(stime)+1440-S1; TF = TM%타주기분; if Bdate != Bdate[1] or (Bdate == Bdate[1] and 타주기분 > 1 and TF < TF[1]) or (Bdate == Bdate[1] and 타주기분 > 1 and TM >= TM[1]+타주기분) or (Bdate == Bdate[1] and 타주기분 == 1 and TM > TM[1]) Then { dd = sDate; tt = sTime; oo = O; hh = H; ll = L; //cc = C; box = Box_New(sDate,sTime,oo,NextBarSdate,NextBarStime,c); //------------------------------------------------------------------ TL1 = TL_New(sDate,sTime,max(C,oo),sDate,sTime,hh); TL2 = TL_New(sDate,sTime,min(C,oo),sDate,sTime,ll); box1 = box[1]; box2 = box1[1]; box3 = box2[1]; box4 = box3[1]; Box_Delete(Box4); ii = 1; } Else { ii = ii +1; if h > hh Then hh = h; if l < ll Then ll = l; var1 = Round(ii/2,1); Box_SetEnd(box,sDate,sTime,C); //------------------------------------------------------- TL_SetBegin(TL1,sDate[var1],sTime[var1],max(c,oo)); TL_SetEnd(TL1,sDate[var1],sTime[var1],hh); TL_SetBegin(TL2,sDate[var1],sTime[var1],min(c,oo)); TL_SetEnd(TL2,sDate[var1],sTime[var1],ll); TL = TL_New(dd,tt,c,sDate,sTime,c); TL_SetExtRight(TL,true); TL_SetColor(TL,Green); TL_SetSize(TL,1); TL1 = TL[1]; TL2 = TL1[1]; TL3 = TL2[1]; TL4 = TL3[1]; TL_Delete(TL4); TL_SetBegin(TL,dd,tt,c); TL_SetEnd(TL,sDate,sTime,c); } if C > oo Then clr = DarkRed; else if C < oo Then clr = Green; Else clr = White; Box_SetColor(box,clr); Box_SetSize(box,5); Box_SetFill(box,True,60);//내부채움 TL_SetColor(tl1,Yellow); TL_SetColor(tl2,Yellow); TL_SetColor(tl3,clr); TL_SetColor(tl,clr); TL_SetSize(TL1,5); TL_SetSize(TL2,5); }

안녕하세요? 아래 글번호 92304번 재질문입니다. 주가지수 일봉에 전략을 적용하면 신호가 다릅니다. "진입 후 7번째 봉이 완성되고 8번째봉의 시가가 진입가보다 크거나 같으면 8번째봉 시가에 청산 아니면 8번째 봉의 시가에 매도로 스위칭" 상기의 논리라면 진입 후 8번째 봉 후에서는 청산이 발생되어야 하니 그렇지 않습니다. #b2으로 진입 후 7번째 봉이 완성되고 if IsEntryName("b2",0) == true and BarsSinceEntry == 7 Then { #8번째봉의 시가가 진입가보다 크거나 같으면 8번째봉 시가에 청산 if NextBarOpen >= EntryPrice Then ExitLong("bx2",AtMarket); Else #아니면 8번째 봉의 시가에 매도로 스위칭 Sell("s4",AtMarket); } 주석주신대로 신호가 생성되도록 수정 부탁드립니다.

아래수식을 예스종목검색으로 변환부탁드립니다.. variables: LowestLo( 0 ) ; if CurrentBar == 1 then{ LowestLo = Low; } else if Low < LowestLo then { Plot1( Low, "NewLo-Ch" ) ; LowestLo = Low ; }

스토캐스틱 A = (20,12,12) B = (25,6,6) C = (5,3,3) 두가지 종목 검색식 부탁합니다 1. 하나라도 (어떤 경우는 2개 이상) 지표가 골든크로스 발생하고 골든크로스가 발생하지 않은 지표는 스토캐스틱 K값 > D값 종목 검색식 2. A와 B 지표가 스토캐스틱 K값 > D값인 경우여야 하고 이때 C가 골든크로스 발생한 종목 검색식

지표식 부탁드리고요. 시스템식도 가능하면 부탁드립니다. // ＩＮＰＵＴＳ ========================================================================================================{ //@variable len Length of the Gaussian filter for smoothing (minimum value: 5) int len = input.int(30, "Length", minval = 5) //@variable mode 선택 the mode of aggregation to be used: AVG (average), MEADIAN (median), or MODE (mode) string mode = input.string("AVG", "Type", ["AVG", "MEADIAN", "MODE"]) //@variable distance Multiplier for calculating the distance between the Gaussian filter and the volatility bands float distance = input.float(3, step = 0.1) //@variable show_retest Boolean input to determine if retest signals should be displayed bool show_retest = input.bool(false, "Retest Signals") //@variable up Color for upward trends and visual signals, represented in RGB color up = input.color(color.rgb(40, 218, 150), group = "Color") //@variable dn Color for downward trends and visual signals, represented in hex code color dn = input.color(#287bda, group = "Color") // } // ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＳ ============================================================================================={ //@function Calculates a Gaussian filter for smoothing the data //@param src (series float) Source price series //@param length (int) Length of the filter //@param sigma (float) Standard deviation for the Gaussian function //@returns (float) Smoothed value for the current bar gaussian_filter(src, length, sigma) => var float[] weights = array.new_float(100) // Create an array to store weights for Gaussian filter float total = 0.0 // Sum of all weights, used for normalization float pi = math.pi // Define Pi constant // Calculate weights for Gaussian filter for i = 0 to length - 1 float weight = math.exp(-0.5 * math.pow((i - length / 2) / sigma, 2.0)) / math.sqrt(sigma * 2.0 * pi) weights.set(i, weight) total := total + weight // Normalize weights for i = 0 to length - 1 weights.set(i, weights.get(i) / total) // Apply Gaussian filter to the source series float sum = 0.0 for i = 0 to length - 1 sum := sum + src[i] * weights.get(i) sum //@function Multi-trend calculation using Gaussian filter //@param src (series float) Source price series //@param period (int) Lookback period for trend calculation //@returns (float[]) Returns score, value, color, trend line, and trend status multi_trend(src, period) => array<float> g_value = array.new<float>() // Array to store Gaussian filtered values float volatility = ta.sma(high - low, 100) // Calculate the average true range (ATR) volatility var float lower_band = 0.0 // Lower band for trend analysis var float upper_band = 0.0 // Upper band for trend analysis var float trend_line = 0.0 // Trend line value var bool trend = na // Trend direction status // Apply Gaussian filter with a step adjustment to calculate multiple trend lines for step = 0 to 20 by 1 float gaussian_filter = gaussian_filter(src, (period + step), 10) g_value.push(gaussian_filter) float coeff = 0.05 float score = 0.0 // Calculate score based on trend analysis for i = 0 to g_value.size() - 1 float g_f = g_value.get(i) if g_f > g_value.first() score += coeff // Determine color based on score color color = score > 0.5 ? color.from_gradient(score, 0.5, 1, na, dn) : color.from_gradient(score, 0, 0.5, up, na) // Determine value based on user-선택된 mode (AVG, MEDIAN, MODE) float value = switch mode "AVG" => g_value.avg() "MEADIAN" => g_value.median() "MODE" => g_value.mode() lower_band := value - volatility * distance // Calculate lower band based on value and volatility upper_band := value + volatility * distance // Calculate upper band based on value and volatility // Check crossover and crossunder of price with bands to determine trend if ta.crossover(close, upper_band) trend := true if ta.crossunder(close, lower_band) trend := false // Set trend line based on trend direction trend_line := trend ? lower_band : not trend ? upper_band : na // Return values: score, value, color, trend line, and trend status [score, value, color, trend_line, trend] // Get the result from the multi-trend function [score, avg, color, trend_line, trend] = multi_trend(close, len) // } // ＰＬＯＴ ============================================================================================================={ // Plot the average line returned from multi_trend function p2 = plot(avg, color = color, linewidth=6) // Plot the trend line based on trend status p1 = plot(ta.change(trend) ? na : trend_line, color = close > trend_line ? up : dn, linewidth = 7, style = plot.style_linebr) // Plot the trend line again with styling plot(trend_line, color = close > trend_line ? up : dn, linewidth=1, style = plot.style_linebr) // Add labels for cross under and crossover events if ta.crossunder(close, trend_line) label.new(bar_index, trend_line, score < 0.5 ? "▼" : "▼", color = dn, textcolor = chart.fg_color, style = label.style_label_lower_right, size = score < 0.5 ? size.tiny : size.tiny) if ta.crossover(close, trend_line) label.new(bar_index, trend_line, score > 0.5 ? "▲" : "▲", color = up, textcolor = chart.bg_color, style = label.style_label_upper_right, size = score > 0.5 ? size.tiny : size.tiny) // Determine trend color based on trend direction color trend_color = trend ? color.new(up, 100) : color.new(dn, 100) // Fill between trend line and average line to show areas of trend fill(p1, p2, trend_line, avg, trend_color, na) fill(p1, p2, trend_line, avg, trend_color, na) // Add retest labels if the option is enabled if show_retest if ta.crossunder(high, avg) and not trend label.new(bar_index[1], high[1], "▼", color = color(na), style = label.style_label_down, textcolor = chart.fg_color, size = size.small) if ta.crossover(close, avg) and trend label.new(bar_index[1], low[1], "▲", color = color(na), style = label.style_label_up, textcolor = chart.fg_color, size = size.small) // Calculate score-up and score-down for trend strength representation float score_up = (score - 1) * -1 float score_dn = 1 - score_up // Display trend strength as a table if on the last bar if barstate.islast table trend_strength_up = table.new(position.bottom_center, 100, 100) table trend_strength_dn = table.new(position.top_center, 100, 100) // Create cells to represent trend strength up for i = 0 to score_up * 20 trend_strength_up.cell(0 + i, 0, bgcolor = color.new(up, 100 - i * 5), text = i == 0 ? "|" : "", text_color = color.gray) if i == score_up * 20 trend_strength_up.cell(0 + i, 0, text = str.tostring(score_up * 100, format.percent) + " ▲", text_color = chart.fg_color, height = 2) // Create cells to represent trend strength down for i = 0 to score_dn * 20 trend_strength_dn.cell(0 + i, 0, bgcolor = color.new(dn, 100 - i * 5), text = i == 0 ? "|" : "", text_color = color.gray) if i == score_dn * 20 trend_strength_dn.cell(0 + i, 0, text = str.tostring(score_dn * 100, format.percent) + " ▼", text_color = chart.fg_color, height = 2) // }

var : shortPeriod(12), longPeriod(26),sigPeriod(9); Var : macdv(0),macds(0); macdv = MACD(shortPeriod, longPeriod); macds = ema(macdv,sigPeriod); If CrossUP(macdv, macds) Then { if MarketPosition == 0 then {Buy("매수");} if MarketPosition == -1 then {Buy("리버스매수");} } If CrossDown(macdv, macds) Then { if MarketPosition == 0 then{ Sell("매도");} if MarketPosition == 1 then{ Sell("리버스매도");} } 반자동매매를 고려한 식을 작성하고 싶은데요~ 위 식에서 매수진입후에 리버스매도가 잡히면은 시장가로 2계약매도가 들어가는 식으로 적용되는데요. 매수를 하고나서 수동으로 청산했을때에 리버스매도신호가 떴을때 1계약만 매도로 진입하는 방법은 없을까요? 1.리버스매도를 기존에 매수진입한 물량을 일괄청산 또는 청산으로 포지션정리하고 다시 매도1계약진입하는 형태로 구현이 가능한가요? 2.위 조건이 안된다면은 현재 잔고상태를 실시간으로 파악해서 리버스매도신호가 매도신호로(1계약만매도로) 뜨게끔 설정은 가능한 건지요?

input : Navg(1.5); var : buyVolume(0),sellVolume(0); buyVolume = iff( (high==low), 0, volume*(close-low)/(high-low)); sellVolume = iff( (high==low), 0, volume*(high-close)/(high-low)); if buyVolume >= sellVolume*Navg Then Find(1); 종목검색식 인데요 지표로 보고 싶네요 항상 감사드려요 건강하세요