Gaussin Liikkuvan Keskiarvon Afl

Toimintojen kirjasto suodattaa ja hakea hintoja käyristä, perinteisistä teknisistä analyyseistä kehittyneempiin muutoksiin ja tilastoihin liikkuvat keskiarvot, oskillaattorit, kaistat, momentti, voimakkuusindeksit, lineaarinen regressio, Hilbert-muunnokset, Ehlers-indikaattorit ja spektrianalyysi. Indikaattorit on lueteltu aakkosjärjestyksessä Perinteiset indikaattorit käyttävät Mario Fortier'n TA-Lib-indikaattorikirjastoa, joka on vakiinnutettu standardiksi TA-Lib-indikaattoreiden käytöstä, algoritmeista ja lähdekoodista löytyy verkossa osoitteessa lähde sisältyy myös Zorro Lähdekansioon Useimpien muiden indikaattorien lähdekoodi ja analyysitoiminnot löytyvät Zorro-indikaattoreista. c Spektrianalistimet ja amplitudin taajuusanalyysitoiminnot on lueteltu spektrikirjastossa. Klassiset kynttilämuodot löytyvät kuvakirjastosta. AC vars Data var. Accelerator Oscillator AO-indikaattorin ero näkyy belossa w ja sen 5-bar yksinkertainen liukuva keskiarvo SMA Uskoo osoittamaan kiihdyttämistä ja hidastumista markkinoiden liikkeellepaneva voima mitä tahansa sitä tarkoittaa Tiedot normaalisti käytetään MedPrice tai hintasarjaa Lähdekoodi indikaattoreissa c. Accumulation Distribution Oscillator Close-Low - High-Close Korkeat alhaiset alueet -1, kun sulkeminen on palkin alhaalla, 1 kun se on korkea. Tavoitteena on mitata tarjonta ja kysyntä määrittämällä, keräävätkö kauppiaat yleensä myymällä tai jakamalla myyntiä. Tämä indikaattori julkaistiin monissa yksittäisissä vaihtoehdoissa kaava, mutta kukaan näistä ei näytä olevan parempaa kuin muut Käytöt nykyinen omaisuuserien hinta-sarja Lähdekoodi indikaattoreissa c. ADX int TimePeriod var. Average Directional Movement Index Liikkuvan keskiarvon DX-indikaattorin katso alla Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tuki TimeFrame Palautetut arvot vaihtelevat välillä 0 - 100.ADXR int TimePeriod var. Average Directional Movement Index Rating Nykyisen ADX: n ja ADX: n keskiarvo Timista ePeriod bars ago Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tue TimeFrame. Alligator vars Data var. Alligator Indikaattori Koostuu kolmesta rivistä sininen SMA 13 viivästetty 5 baarilla punainen SMA 8 viivästetty 2 baarilla vihreä SMA 5 Osoittaa laskevaa suuntausta rivillä tilaa sininen-punainen-vihreä ylhäältä alaspäin ja nouseva suunta vihreä-punainen-sininen Lähempänä Alligatorin linjat liikkuvat, sitä heikompi suuntaus ja päinvastoin Ei sisällä alkuperäisen Alligator-algoritmin muita 3 baarin viiveitä Data 3, että tietoja varten käytetään normaalisti MedPrice-sarjaa, jossa käytetään hyvin alhaista keskiarvoa. Tulos rRed rGreen rBlue Lähdekoodi indikaattoreissa c. ALMA vars Data, int TimePeriod, int Sigma, var Offset var. ALMA vars Data, int TimePeriod var. Arnaud Legoux Moving Keskimäärin Gaussin jakauman perusteella, joka vaikuttaa tietosarjojen alkupisteeseen eli viimeisimpiin hintoihin Parametrit Sigma-jakeluleveys, oletusarvo 6 Offset-bias-tekijä, oletusarvo 0 85 Lähdekoodi indikaattoreissa c. AO vars Data var. Awesome Oscillator yksinkertaisesti 5 barin ja 34-barin SMA-datan eroa käytetään normaalisti MedPrice - tai hintasarjoilla Lähdekoodi indikaattoreissa c. APO vars Data, int FastPeriod, int SlowPeriod, int MAType var. Absolute Price Oscillator yleisempi versio AO Palauttaa eron kahden liukuvan keskiarvon välillä Parametrit FastPeriod Kauden pituus nopealle MA: lle, SlowPeriod Kauden pituus hidas MA: lle, MAType Moving Average tyyppi: Aroon int TimePeriod var. Aroon-indikaattori koostuu kahdesta rivistä ylös ja alas joka mittaa kuinka kauan se on ollut sen jälkeen, kun korkein alhaisin alhainen on tapahtunut ajan kuluessa Käyttää nykyistä omaisuuserien hintasarjaa Ei tue TimeFrame-tulosta rAroonDown rAroonUp. AroonOsc int TimePeriod var. Aroon-oskillaattori Laskettu vähentämällä Aroon Down: n Aroonista Ylös Palautusarvo vaihtelee 100: n ja -100: n välillä Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tue TimeFrame. ATR: tä int TimePeriod var. Average True Range Murskausaste hyödyllinen laskuhäviöiden tai voitto tavoiteetäisyyksien laskemiseksi Formula ATR ATR1 TimePeriod-1 max Korkea, Sulje-alin, Sulj. aikaPeriod jossa ATR1 on ATR viimeisestä palkista Käyttää nykyistä omaisuuden hintaa Toiminto luo sisäisesti sarjan, kun TimeFrame on 1 ja täytyy sitten kutsutaan kiinteällä järjestyksellä käsikirjoituksessa Katso myös Volatiliteetti CVolatilty TrueRange ATRS. ATR vars Open, vars High, vars Low, vars Sulje, int TimePeriod var. Average True Range mielivaltaisesta hintasarjasta, mielivaltaisella offsetilla ja aikakehyksellä. ATRS int TimePeriod var. Simple Keskimääräinen True Range SMA TrueRangesta TimePeriodilla nykyisen omaisuushintasarjan avulla Hintaanalyysi, joka on yksinkertaisempi laskea kuin ATR, mutta mukauttaa hitaasti volatiliteettimuutoksiin ja siten vähemmän sopivaksi stop loss - voitotavoitteisiin MT4-alusta todellisen ATR: n sijaan Ei tue TimeFrame-lähdekoodia indikaattoreissa c. AvgPrice var. Average Hinta Yksinkertaisesti auki High Low Close 4 nykyisen omaisuushintasarjan kanssa. BBands v ars Datat, int TimePeriod, var NbDevUp, var NbDevDn, int MAType. Bollinger-bändit Kolmen rivin muodostama keskialue on yksinkertainen liukuva keskiarvo yleensä 20 tyypillisen hinnan jaksoa TP Ylempi ja alempi bändi ovat n keskihajonnat yleensä 2 edellä ja keskikaistan alapuolella Bands laajenevat ja kapenevat, kun hinnan volatiliteetti on korkeampi tai alhaisempi, vastaavasti Bollingerin bändit ilmaisevat, kun hinta on noussut suhteellisen korkeaksi tai matalaksi, mikä on osoitettu kosketuksen tai pienen läpäisyasteen ylä - tai alarivillä Tulos rRealUpperBand rRealMiddleBand rRealLowerBand - parametrit NbDevUp Poikkeuskerroin ylemmälle kaistalle, NbDevDn Poikkeaman kerroin alemmalle kaistalle, MAType Keskimääräisen tyypin tyyppi Esimerkki indikaattorista c. BBOsc vars Data, int TimePeriod, var NbDev, int MATyyppi var. Bollingerin bändit Oskillaattorin prosenttiosuus sarjan nykyinen arvo Bollinger-bändeissä. Beta vars Data, vars Data2, int TimePeriod var. Beta-arvo Yksittäisen ass etujen hinnat suhteessa kokonaismarkkinaindeksiin Omaisuushinta on annettu Datassa ja markkinahinnat on annettu Data2: ssa Algoritmi laskee hinnanmuutokset molemmissa sarjoissa ja sitten piirtää nämä muutokset pisteiksi euklidisessa tasossa Kaikkien pisteiden x-arvo on Data2-markkinoiden muutos ja y-arvo on Data-omaisuuden muutos. Beeta-arvo on lineaarisen regressiolinjan kulmakerroin näiden pisteiden kautta. Beeta 1 on yksinkertainen linja yx, joten omaisuus vaihtelee ahtaasti markkinoiden kanssa. kuin yksi tarkoittaa sitä, että omaisuuserä vaihtelee vähemmän kuin markkinat ja beta on enemmän kuin yksi tarkoittaa, että omaisuuserä vaihtelee enemmän kuin markkinat. Valuutta Power yksinkertaisesti Sulje - Open High - Low Käyttää nykyistä omaisuuslajien hintasarjaa. CCI int TimePeriod varmodity Channel Index Variation hinta vaihtelee tilastollisesti keskimäärin -100 Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tue TimeFrame. CI int TimePeriod var. Choppiness - indeksi mittaa yhden barin volatiliteetin verrattuna aikaisempi TimePeriodin volatiliteetti 1 100 - alueella Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tue TimeFrame. ChandelierLong int TimePeriod, var Multiplier var. ChandelierShort int TimePeriod, var Multiplier var. Chandelier poistuu TimePeriodin korkeimmasta hinnasta miinus ATR kerrottuna Multiplierillä Normaalisti käytetään takana pysähtymiskehänä pitämään kaupankäynnit trendinä ja estämään varhaisen poistumisen niin kauan kuin suuntaus jatkuu Lähdekoodi indikaattoreissa c Ei tue TimeFrame-esimerkkiä TMF-luvussa. CGOsc vars Data, int TimePeriod var. Center of Gravity oskillaattori, John Ehlers laskee hintojen poikkeamisen keskuksestaan ​​TimePeriodissa. Voidaan käyttää hintatulkintapisteiden tunnistamiseen melkein nollalla. Lähdekoodi indikaattoreissa c. Chikou int Shift var. Chikou - viiva, joka kuuluu Ichimoku-indikaattoriin, yksinkertaisesti Close shifted eteenpäin Vaihtoehtoinen oletusarvo 26 Käyttää nykyistä omaisuuserosarjasarjaa Lähdekoodi indikaattoreissa c. CMO vars Data, int TimePeriod var. Chande M omentum oskillaattori Samanlainen kuin RSI, mutta jakaa kokonaisliikevaihdon verkon liikkeen ylös alas alas. Coral vars Data var. Coral indikaattori, yksinkertaisesti T3 TimePeriod 60 ja VolumeFactor 0 4.Correlation vars Data1, vars Data2, int TimePeriod var. Pearsonin korrelaatiokerroin kahden datasarjan välillä annetun TimePeriodin välillä välillä -1 1 A kerroin 1 0, täydellinen positiivinen korrelaatio, tarkoittaa, että Data2: n muutokset aiheuttavat samanlaisia ​​muutoksia Data1: n ega-muuttumisessa indikaattorissa, johtaa identtinen muutos omaisuuslajeissa -1 0: n täydellinen negatiivinen korrelaatio tarkoittaa, että Data2: n muutokset aiheuttavat samanlaisia ​​muutoksia Data1: ssa, mutta vastakkaiseen suuntaan. Nolla kertoimella ei ole yhteyttä näiden kahden sarjan välillä ja että muutos Data2: lla ei ole vaikutusta Data1: een Tätä toimintoa voidaan käyttää myös sarjan autokorrelaation saamiseksi laskemalla korrelaatiokerroin alkuperäisen sarjan ja saman ser jotka ovat viivästyneet yhdellä tai kahdella palkin sarjalla 1 tai sarjalla 2. Kovarianssiarka Data1, vars Data2, int TimePeriod var. Kevarianssi kahden datasarjan välillä Voidaan käyttää kovarianssimatriisin fi generoimiseen markowitzin tehokasta raja-arvon laskemista varten. DChannel int TimePeriod. Donchian Kanavalla hinnan korkein ja minimihintaHigh and priceLow - toiminnot ajanjaksolla Kuuluisan Turtle Trading Systemin perusta Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tue TimeRrame-tulosta rRealUpperBand rRealLowerBand. DCOsc varsista Data, int TimePeriod var. Donchian Channel Oscillator prosenttiosuus nykyisestä Data-arvosta Donchian-kanavassa Käyttää nykyistä omaisuutta ja nykyistä TimeFrame. Decycle vars Data, int CutOffPeriod var. Ehlers Decycler, matala-lag trendi - indikaattori yksinkertaisesti Data - HighPass2 Data, CutOffPeriod Poistaa kaikki syklit CutOffPeriodin alapuolelta Data sarja ja pitää trendin Toiminto luo sisäisesti sarjan ja sen vuoksi sitä täytyy kutsua kiinteässä järjestyksessä komentosarjassa Lähdekoodi e indikaattoreissa c. DEMA vars Data, int TimePeriod var. Double Eksponentiaalinen Moving Average. DPO vars Data, int TimePeriod var. Detrended Price Oscillator uskotaan havaitsemaan varhaiset muutokset hinta suunta DPO Data 0 - SMA Data n 2 1, n jossa n on TimePeriod-lähdekoodi indikaattoreissa c. DX int TimePeriod var. suuntausliikeindeksi Welles Wilder, joka muuten havaitsi, että vuorovaikutus auringon, kuun ja maan kanssa on kaikkien markkinoiden liikkeen perusta Jos aurinko, kuu , ja maa yhtäkkiä pidättäytyvät markkinoiden liikkumisesta, hän myös keksin joitakin perinteisiä indikaattoreita. DX: n uskotaan osoittavan trendin voimakkuutta. Arvot vaihtelevat välillä 0-100 mutta harvoin yli 60. DX käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa eikä tue TimeFrame Formula DX 100 abs PlusDI-MinusDI PlusDI MinusDI Katso PlusDI - ja MinusDI-tiedot alla olevasta kuvauksesta. EMA vars Data, int TimePeriod var. EMA vars Data, var alpha var. Exponential Moving Average Korostaa viimeisimpiä dataarvoja. Se käyttää kaavaa E MA-alfa-data 1-alfa EMA1, jossa alfa on rekurssitekijä 0 1, joka lasketaan 2 0: stä TimePeriod 1 ja EMA1 on edellinen EMA-arvo Pienempi alfa on, sitä suurempi on EMA-kaavan tasoitusvaikutus Sekä EMA-toiminnot käyttävät hieman erilaiset algoritmit Ensimmäinen käyttäen TimePeriod ei luo sarjaa, on hitaampaa ja vaatii TimePeriod UnstablePeriod 1: n datan pituuden. Toinen, joka käyttää alfa luo sisäisen sarjan, tarvitsee vain datan pituuden 2 ja on paljon nopeampi. var. Fisher-muunnos muuntaa normalisoidun datasarjan normaaliin hajautettuun alueeseen Palautumisarvolla ei ole teoreettista rajaa, mutta useimmat arvot ovat välillä -1 1 Kaikkien arvojen on oltava -1 1 - alueella, fi normalisoimalla AGC Normaliso tai cdf-funktio Minimi Data-pituus on 1 Lähde saatavilla indikaattoreissa c. FisherInv vars Data var. Inverse Fisher Transform pakkaa datasarjan arvoksi -1 ja 1 Tietosarjojen vähimmäispituus on 1 Lähde availa indikaattoreissa c. FisherN vars Data, int TimePeriod var. Fisher Muunnos normalisoinnilla normalisoi Datasarjan datan kanssa TimePeriodilla ja sitten muunnetaan normaaliksi hajautetuksi alueeksi Samankaltainen kuin Normalize-suodatin, katso alla, mutta selektiivisempi normaalin jakelun vuoksi tuotosta. Paluu-arvolla ei ole teoreettista rajaa, mutta useimmat arvot ovat -1 5 1 5 - alueella. Datasarjan minimipituus on sama kuin TimePeriod. Toiminto luo sisäisiä sarjoja, joten sitä täytyy kutsua kiinteällä järjestyksellä käsikirjoitus Lähde saatavilla indikaattoreissa c. FractalDimension vars Data, int TimePeriod var. Fractal dimension of the Data series, John Ehlers yleensä 1 2 Pienemmät arvot merkitsevät enemmän jaggies Voidaan käyttää nykyisen markkinajärjestelmän havaitsemiseen tai liikkuvien keskiarvojen mukauttamiseen vaihteluihin hintasarjasta Lähde saatavilla indikaattoreissa c. FractalHigh vars Data, int TimePeriod var. Fractal High, indikaattori Bill Williams, uskotaan signaalin, kun markkinat kääntyvät ei ole mitään tekemistä fraktaleiden kanssa Palauttaa korkeimman datan arvon, kun se on TimePeriodin keskellä muuten 0.FractalLow vars Data, int TimePeriod var. Fractal Low Palauttaa alimman datan arvon, kun se on keskipitkällä aikavälillä muuten 0. Gauss varsinainen data, int TimePeriod var. Gauss - suodatin, palauttaa datan painotetun keskiarvon tietyssä ajassa, jolloin painokäyrä on yhtä kuin Gaussin normaalijakauma hyödyllinen kohinan poistamiseksi tasoittamalla raakatietoja. Datasarjan vähimmäispituus on yhtä kuin TimePeriod, viive on puolet TimePeriod. HAClose var. Haiken Ashi - hinnat, jotka perustuvat nykyiseen omaisuuseriin Lähdekoodi indikaattoreissa c Vaihtoehtoisesti hintakäyrä voidaan muuntaa Haiken Ashi-palkkeiksi palkin funktiona. HH int TimePeriod, int Offset var. Highest arvoHuipputoiminto TimePeriodin päättyessä offset-oletusarvolla 0 F i HH 3 palauttaa viimeisten kolmen palkin korkeimman hinnan Käyttää nykyistä varallisuusarvosarjaa Ei tue TimeFraa minulle useita aikavälejä varten, käytä MaxVal High Offset - jaksoa ajan synkronoitujen High-sarjojen sijaan Katso myös dayHigh. HMA - arvoja Data, int TimePeriod var. Hull Moving Average by Alan Hull yrittää käsitellä viivästymistä ja tasoittaa joitakin choppiness-kaavaa HMA n WMA 2 WMA n 2 WMA n, sqrt n Toiminto luo sisäisesti sarjan ja sitä täytyy kutsua kiinteässä järjestyksessä käsikirjassa Lähdekoodi indikaattoreissa c. HTDcPeriod vars Data var. Hilbert Transform - Dominant Cycle Period John Ehlers Hilbertin muunnosalgoritmit selitetään Ehlerin kirjassa Rocket Science for Traders Katso kirjan lista Tämä funktio on yhtäpitävä, mutta ei yhtä tarkka kuin DominantPeriod-funktio. HTDcPhase vars Data var. Hilbert Transform - Dominantti Cycle Phase. HTPhasor vars Data var. Hilbert Transform - Phasor Components Tulos rInPhase rQuadrature. HTSine vars Data var. Hilbert Transform - SineWave Tulos rSine rLeadSine. HTTrendline vars Data var. Hilbert Transform - hetkellinen Trendline. HTTr endMode vars Data int. Hilbert Transform Trend Indicator - palauttaa 1 Trend Mode, 0 Cycle Mode. Hurst vars Data, int TimePeriod var. Hurst eksponentti Datasarjan välillä 0 1 Hurst eksponentti mittaa muistia sarjassa Se kvantitoi autokorrelaatio eli taipumus joko palata keskiarvoon Hurst 0 5 tai jatkaa kehitystä suunnassa Hurst 0 5 Tällä tavalla Hurst-eksponentti pystyy havaitsemaan, onko markkinat kehittymässä. TimePeriod - ikkunassa vähintään 20 on oltava riittävän pitkä kiinni pitkän aikavälin trendi Toiminto luo sisäisesti sarjan ja sitä täytyy kutsua kiinteässä järjestyksessä käsikirjoituksessa Lähde saatavilla indikaattoreissa c. Ichimoku int PeriodTenkan, int PeriodKijun, int PeriodSenkou, int Offset. Ichimoku Kinko Hyo - indikaattori Kaavaili toimittaja Goichi Hosoda vuonna 1930 Sekoitus kolmen ajanjakson keskimääräisistä hinnoista, joiden uskotaan antavan syvällistä näkemystä markkinasuuntauksista johtuen sen valtavasta määrästä värikkäitä linjoja. Offset-oletusarvo 0 määrittää palkin c indeksin alkulointi Palauttaa 4 muuttujaa. Toinen Ichimokun, Chikou-rivin, rivistö, on tuleva perspektiivi ja laskettu erikseen Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Toiminto luo sisäisesti sarjan, kun TimeFrame on 1 ja sen jälkeen sitä kutsutaan kiinteäksi järjestykseksi script Lähdekoodi indikaattoreissa c. Internal Bar Vahvuus yksinkertaisesti Close - Low High - Low Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa. KAMA vars Data, int TimePeriod var. Kaufman Adaptive Moving Average Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo, joka on tarkistettu hinnan volatiliteetilla, lyhyempi kun volatiliteetti on korkea. Keltner vars Data, int TimePeriod, var Factor var. Keltner Channel, Charles Keltner Yksinkertainen liikkuva keskiarvo - SMA-data, TimePeriod - etäisyydellä etäisyydellä Factor ATRS TimePeriod Tulokset rRealUpperBand rRealMiddleBand rRealLowerBand Lähdekoodi indikaattorit c. Laguerre vars Data, var alpha var.4-elementti Laguerre-suodatin Käytetään EMA: n kaltaisten tietojen pienentämiseen, mutta vähemmän viiveellä ja wi tasoitustekijän alfa 0: n antama viritysalue Pienet taajuuskomponentit viivästyvät paljon enemmän kuin suurtaajuuskomponentit, mikä mahdollistaa erittäin sileät suodattimet vain lyhyellä määrällä dataa Tietosarjassa on vähintään 1, ajanjakso on 4 Toiminto luo sisäisesti sarjan ja sitä täytyy kutsua kiinteässä järjestyksessä käsikirjoituksessa Lähde saatavilla indikaattoreissa c. LinearReg vars Data, int TimePeriod var. Linear Regression, joka tunnetaan myös pienimmän neliösumman menetelmänä tai sopii parhaiten Lineaarinen regressioyritys sovittaa suora trendiviiva useiden datapisteiden väliin siten, että kunkin datapisteen ja trendilinjan välinen etäisyys minimoituu. Kunkin pisteen osalta suoraviiva määritetyn edellisen barjakson yli määritetään ybmx: n mukaan LinearReg-funktio palauttaa bm TimePeriod -1 Korkeamman kertaluokan regressiota varten, käytä polyfit polynom - funktioita Jos logistinen regressio on useita muuttujia, käytä neuvoa PERCEPTRON function. Line arRegAngle vars Data, int TimePeriod var. Linear Regression kulma Palauttaa m muunnettu asteiksi Koska hintataulukon eri x - ja y-yksiköistä kulma on tavallisesti vähäistä, paitsi ehkä Gannin seuraajille. LinearRegIntercept vars Data, int TimePeriod var. Linear Regression Intercept Palauttaa b. LinearRegSlope vars Data, int TimePeriod var. Linear Regression rinteisyys Palauttaa m hintaeron mukaan bar. LL int TimePeriod, int Offset var. Huomimman hinnan arvoLow-toiminto TimePeriodin päättyessä offset-oletusarvolla 0 F i LL 3,10 palauttaa alimman hinnan viimeisten 10 ja viimeisten 13 palkkien välillä Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tue aikataulua useille aikaväleille, käytä MinVal-matalaa offsetia, ajanjaksoa synkronoidulla aikasarjalla Katso myös dayLow. MACD vars Data, Int FastPeriod, int SlowPeriod, int SignalPeriod. Moving keskimääräinen lähentymisdifferenssi MACD on välitavoitteinen trendin indikaattori, joka on luotu vähentämällä 26-jakson Exponential Moving Ave raivo EMA katso edellä 12-vaiheisesta EMA: sta EMA: n yhdeksää jaksoa sovelletaan sitten MACD-tulokseen signaalilinjan luomiseksi MACD-histogrammin viiva luodaan lopulta MACD: n erotuksesta sen signaalijohtimeen. Uskotaan, että nolla Histogrammin ylittäminen alhaalta on buy-signaali, joka ylittää myyntisignaalin ylittävän nollan. Kaava on. rMACD EMA Data, FastPeriod - EMA-data, SlowPeriod rMACDSignal EMA rMACD, SignalPeriod rMACDHist rMACD - rMACDSignal. Results rMACD rMACDSignal rMACDHist Palauttaa rMACD-parametrit FastPeriod-ajanjakso nopealle MA: lle, SlowPeriod-ajanjakso hidas MA: lle, SignalPeriod-ajanjakso signaalilinjan tasoittamiseksi. MACDExt vars Data, int FastPeriod, int FastMATyyppi, int SlowPeriod, int SlowMATyyppi, int SignalPeriod, int SignalMAType. MACD hallittavissa MA-tyyppi Tulos rMACD: ssä rMACDSignal rMACDHist-parametrit FastPeriod-aikajakso nopealle MA: lle, FastMAType: siirrettävä keskimääräinen tyyppi nopealle MA: lle, SlowPeriod-ajanjakso hidas MA: lle, SlowMAType Hidastetun MA: n liikkuvan keskiarvon tyyppi, SignalPeriod-ajanjakso signaalilinjan tasoittamiseksi, SignalMAType Siirtyvän signaalin linjan tyypin keskiarvo. MACDFix vars Data, int SignalPeriod. Moving keskimääräinen konvergenssi Divergence Fix 12 26 rMACD: n rMACDSignal rMACDHist - parametrit SignalPeriod time period for tasoittaa signaalin linjaa. MAMA vars Data, var FastLimit, var SlowLimit. MESA Adaptive Moving Average, kehittäjä John Ehlers Katso linkit Tulos rMAMA rFAMA-parametrit FastLimit Ylärajan käyttö adaptiivisessa algoritmissa, SlowLimit Alaraja käytössä adaptiivisessa algoritmissa. MaxVal vars Data, int TimePeriod var. Highest arvo tietyn ajanjakson aikana. MaxIndex vars Data, int TimePeriod int. Index suurimman arvon määrätyn ajanjakson aikana 0 suurin arvo on nykyinen palkki, 1 yhden bar sitten, ja niin edelleen. Median vars Data, int TimePeriod var. Median Suodatin lajittelee datasarjan elementit ja palauttaa keskiarvonsa tietyn ajanjakson aikana. Hyödyllinen kohinatojen poistamiseksi eliminat äärimmäiset arvot Tietosarjan vähimmäispituus on sama kuin TimePeriod viive on puolet TimePeriodista Katso myös Percentile. MedPrice var. Center hinta yksinkertaisesti keskipiste High Low 2 nykyisestä kynttilästä Keskimääräinen hinta - kaikkien hintojen keskiarvo kynttilän punkit - käyttömäärä. MidPoint vars Data, int TimePeriod var. MidPoint ajanjakson aikana Yksinkertaisesti korkeimman arvon alin arvo 2.MidPrice int TimePeriod var. Midpoint-hinta ajanjaksolla Yksinkertaisesti korkein alhaisin alin 2 nykyisestä omaisuushintasarjasta Ei tue TimeFrame. MinusDI int TimePeriod var. MinusDI vars Open, vars High, vars Low, vars Close, int TimePeriod var. Minus Directional Indicator, osa DX-indikaattorista Jos funktiota ei kutsuta erilaisilla hintasarjilla, on käytössä. MinusDM int TimePeriod var. MinusDM varma Avoin, vars High, vars Low, vars Sulje, int TimePeriod var. Minus suuntavirta, kaksi versiota Jos funktiota ei kutsuta eri hintasarjalla, nykyinen a sset-hintasarjaa käytetään. MinVal vars Data, int TimePeriod var. Lowest-arvo määritetyllä aikavälillä. MinIndex vars Data, int TimePeriod int. Index pienimmästä arvosta määrätyn ajanjakson aikana 0 pienin arvo on nykyisellä palkilla, 1 yhden barin kuluttua , ja niin edelleen. MinMax vars Data, int TimePeriod var. Lowest ja korkeimmat arvot ja niiden indeksit määritetyn jakson aikana Tulos rMin rMax rMinIdx rMaxIdx. MinMaxIndex vars Data, int TimePeriod int. Indexes alin ja korkeimmat arvot tietyn ajanjakson aikana Tulos rMinIdx rMaxIdx 0 nykyinen palkki, 1 bar sitten ja niin edelleen. MMI varat Data, int TimePeriod var. Market Meanness - indeksi Financial Hacker Mittaa markkinoiden heikkous, eli sen keskimääräinen kääntymisen taipumus, 0 100 - alueella Satunnaiset numerot on 75 MMI: tä. Reaalihinnat ovat enemmän tai vähemmän autokorreloivia, joten todellisen hintasarjan todennäköisyys palata keskiarvoon on alle 75, mutta normaalisti yli 50. Mitä korkeampi se on, sitä keskimäärin markkinat ovat Markkinamarkkinoiden indeksi voi määrittää, milloin suuntaus fo järjestelmät tulevat kannattavammiksi MMI on laskussa tai vähemmän kannattava MMI kasvaa ja näin estää tappioita kannattamattomissa kausina Lähdekoodi indikaattoreissa c. Mom vars Data, int TimePeriod var. Momentum Yksinkertaisesti Data 0 - Data TimePeriod Katso myös diff. Moment vars Data, int TimePeriod, int N var. TimePeriodin datasarjan tilastollinen hetki N 1 4 Ensimmäinen hetki on keskiarvo, toinen on varianssi, kolmas on kaltevuus ja neljäs ist kurtoosi Lähde saatavilla indikaattoreissa c. MovingAverage vars Data, int TimePeriod, int MATyyppi var. Moving keskiarvo Parametrit MAType Moving Average tyyppi, katso huomautuksia. MovingAverageVariablePeriod vars Data, varkausjaksot, int MinPeriod, int MaxPeriod, int MATyyppi var. Moving keskiarvo vaihteleva ajanjakso antaa Periods sarjan Parametrit MinPeriod Arvo, joka on pienempi kuin minimi, muuttuu vähimmäisjaksoon, MaxPeriod-arvo korkeampi kuin maksimi muuttuu maksimikaudeksi, MATyytyyppinen liikkuvan keskiarvo, katso huomautuksia. NATR int TimePeriod var. Normalised Keskimääräinen True Range, jonka John Forman ATR: n kaltainen, paitsi että se normalisoidaan seuraavasti NATR 100 ATR TimePeriod Close Käyttää nykyistä omaisuushintasarjaa Ei tue TimeFrame. Normalize vars Data, int TimePeriod var. Transforms Data-sarja -1 1 - alueelle annettuun TimePeriodiin Samanlainen kuin AGC-funktio, mutta ei eroa hyökkäyksen ja hajoamisen välillä Datasarjan vähimmäispituus on sama kuin TimePeriod Lähde saatavilla indikaattoreissa c Katso myös scale. NumInRange vars Low, vars High, var Min, var Max, int Pituus var. Näyttöalueiden määrä, jonka niiden alhaiset ja korkeat arvot antavat, jotka sijaitsevat kokonaan aikavälin Min-Max sisällä annetun pituuden sisällä. Voidaan käyttää hintojen tai kynttilät Pienet ja korkeat voidaan asettaa samalle arvolle laskemalla kaikki arvot aikavälissä tai vaihtamalla kaikkien kynttilöiden laskemiseen, jotka koskettavat välystä Range Source saatavilla indikaattoreissa c. NumRiseFall vars Data, int T imePeriod var. Lisäys - tai laskevien arvojen nykyisen sekvenssin pituus Data-ryhmässä, takaisin annettuun TimePeriodiin Nousevalle sekvenssille sen pituus palautetaan laskevalle sekvenssille negatiivisen pituuden Alue risp -1 - TimePeriod Lähde saatavilla indikaattoreissa c Katso Esimerkki RandomWalk-komentosarjan ja strategian luvusta Lähde, joka on käytettävissä indikaattoreissa c. NumWhiteBlack var Body, int Offset, int TimePeriod var. Numero valkoisia miinus-mustia kynttilöitä annetun TimePeriod - offset on etäisyys nykyisestä palkista 0 nykyinen palkki, Keho on kynttilän vähimmäispituus, joka lasketaan Lähde saatavilla indikaattoreissa c. Percentile vars Data, int Pituus, var Percent var. Palauttaa Datasarjan tietyn prosenttiarvon annetulla Pituus fi Percent 95 palauttaa Data-arvon, joka on yli 95 kaikista muista arvoista Prosentti 50 palauttaa Datasarjan mediaani Tietyn prosenttiarvon prosenttiosuuden laskemiseksi käytä NumInRange-funktiota ja laske prosenttiarvon alapuolella olevat elementit. PlusDI int TimePeriod var. PlusDI vars Avaa, vars High, vars Low, vars Sulje, int TimePeriod var. Plus Suuntaindikaattori, osa DX indicato, kaksi versiota Ensimmäisessä versiossa käytetään nykyistä omaisuushintasarjaa. PlusDM int TimePeriod var. PlusDM-luku Avoin, vars High, vars Low, vars Sulje, int TimePeriod var. Plus Suuntaviiva, kaksi versiota Ensimmäisessä versiossa käytetään nykyistä omaisuushintasarjaa. PPO vars Data, int FastPeriod, int SlowPeriod, int MAType var. Percentage Price Oscillator Parametrit FastPeriod Kauden pituus nopealle MA: lle, SlowPeriod Kauden pituus hidas MA, MAType Siirtymän tyyppi Average. ProfitFactor vars Data, int Pituus var. Returns data-sarjan voitto-tekijä Voitto-tekijä on positiivisten tuottojen summa eli Data i-1 Data i negatiivisten tuottojen summaan eli Data i-1 Data i Palautettu arvo leikataan 0 1 10 - alueelle Sen vastavuoroisuus on käytettävä, kun Data-taulukko ei ole sarjamuotoisessa järjestyksessä, mutta chronolossa koska voitot ja tappiot vaihdetaan sitten Lähde saatavilla indikaattoreissa c. ROC vars Data, int TimePeriod var. Vaihtotaito, 100 asteikko hinta-edellinenEdellinen hintaEi Hinta 100.ROCP varat Tiedot, int Vakionopeusluvut Vaihtuvuus Vaihtokohtainen hinta - edellinenLähkeiden määräpaikkaTutkisto Katso myös diff. ROCR vars Data, int TimePeriod var. Vaihtosuhde hinta prePrice. ROCL vars Data, int TimePeriod var. Logaritminen palautuspäivähinta prePrice. ROCR100 vars Data, int TimePeriod var. Vuoden muutosaste, 100 asteikko hinta prePrice 100.Roof vars Data, int CutoffLow, int CutoffHigh var. Ehlerin kattosuodatin, valmistelee datasarjan lisää laskemista varten poistamalla trendin ja melun Sovelletaan 2-napaista ylivirtaussuodatinta, jota seuraa tasainen suodatin Suositeltavat arvot matalalle ja korkeat leikkausjaksot ovat 10 ja 50 Datasarjan vähimmäispituus on 2 Toiminto luo sisäisesti sarjan ja sen vuoksi sitä täytyy kutsua kiinteässä järjestyksessä käsikirjoituksessa Lähde saatavilla indikaattoreissa c. RSI vars Data, int TimePeriod var. Rela tason vahvuusindeksi, jonka Welles Wilder-suhde on äskettäin ylöspäin suuntautuva tiedonsiirto kokonaisdatan liikkeen alueelle 0 100 RSI: n uskotaan ilmaisevan yliostetun ylimäärän olosuhteet, kun arvo on yli 70 alle 30 Formula RSI 100 Up Up Dn jossa Up EMA max 0 , Data 0 - Data 1, TimePeriod ja Dn EMA max 0, Data 1 - Data 0, TimePeriod. RVI int TimePeriod var. Relative Vigor - indeksi, John Ehlers Hintahinnan muutos kokonaishintaluokkaan CO HL keskimäärin ajanjaksolla ja tasoitetaan FIR-suodattimella Oskilloidaan välillä -1 ja 1 Toiminto luo sisäisesti sarjan ja sitä täytyy kutsua kiinteässä järjestyksessä käsikirjassa Lähdekoodi indikaattoreissa c. SAR var Vaihe, var Min, var Max var. Parabolaarinen SAR, by Welles Wilder SAR: n hintakehityksen ylä - tai alapuolella kulloisenkin trendin mukaan jokaisen hintakytkennän uskotaan osoittavan trendimuuttujan Parametrit Vaihekiihtyvyyskerroin, normaalisti 0 02, Min kiihtyvyyskerroin minimiarvo, normaalisti 0 02, Max accelerati tekijä maksimiarvosta, normaalisti 0 2 SAR on rekursiivinen funktio, joka riippuu alkuperäisen hinnan kynttilän suunnasta yhtäpitäviin arvoihin LookBack-kauden pitäisi olla riittävän pitkä, jotta se sisältää vähintään yhden hintakaaren ylityksen Käyttää nykyistä omaisuuden hintaa Toiminto luo sisäisesti sarja ja siten täytyy kutsua kiinteässä järjestyksessä käsikirjoituksessa Lähdekoodi indikaattoreissa c esimerkissä Indicatortest c. ShannonGain vars Data, int TimePeriod var. Expected logaritminen vahvistussignaali datasarjassa välillä noin -0 0005 Voitto nopeus on johdettu Shannon-todennäköisyydestä P1 Mean Gain RootMeanSquare Gain 2, joka on todennäköisyys suuren entropia-datasarjan kasvaessa tai laskemisessa seuraavassa barjaksossa Positiivinen vahvistumisnopeus osoittaa, että sarja todennäköisesti kasvaa, negatiivinen vahvistusnopeus osoittaa, että se todennäköisesti putoaa Nolla-ristikytkentää voidaan käyttää kaupankäynnin signaalin algoritmiin John Conover Lähde saatavilla indikaattoreissa c. ShannonEntropy vars Data, int Lengt h, int PatternSize var. Adsisarjassa olevien kuvioiden entropiaa, bitissä voidaan käyttää datan satunnaisuuden määrittämiseen PatternSize 2 8 määrittää tiedon jakamisen enintään 8 bittisiin malleihin Kukin Data-arvo on joko korkeampi kuin edellinen arvo tai se ei ole tämä on binääri-informaatio ja muodostaa yhden bittisen mallin Mitä enemmän satunnaisia ​​kuvioita on jaettu, sitä korkeampi on Shannon-entropia. Kokonaan satunnaisessa datassa on Shannon-entropia, joka on identtinen kuvion kokoa koskevan algoritmin kanssa. Hacker-blogin lähde saatavilla indikaattoreissa c. SIROC vars Data, int TimePeriod, int EMAPeriod var. Smoothed muutosnopeus S-RoC Fred G Schutzman Differs from ROC katso edellä, koska se perustuu eksponentiaalisen liikkuvan keskiarvon EMA Data series Believed to indicate the strength of a trend by determining if the trend is accelerating or decelerating Formula Current EMA - Previous EMA Previous EMA x 100 Source code in indicators c. SMA vars Data, int TimeP eriod var. Simple Moving Average the mean of the data, i e the sum divided by the time period Use Moment when long time periods are required. Smooth vars Data, int CutoffPeriod var. Ehler s super-smoothing filter, a 2-pole Butterworth filter combined with a SMA that suppresses the Nyquist frequency Can be used as a low-lag universal filter for removing noise from price data The minimum length of the Data series is 2 The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script Source available in indicators c. SMom vars Data, int TimePeriod, int CutoffPeriod var. Smoothed Momentum by John Ehlers indicates the long term trend direction TimePeriod is the momentum period, CutoffPeriod is a Butterworth filter constant for lowpass filtering the momentum Source code in indicators c. Spearman vars Data, int TimePeriod var. Spearman s rank correlation coefficient correlation between the original Data series and the same series sorted in ascending order within TimePerio d 1 256 Returns the similarity to a steadily rising series and can be used to determine trend intensity and turning points Range -1 1 lag TimePeriod 2 For usage and details, see Stocks Commodities magazine 2 2011 Source available in indicators c. StdDev vars Data, int TimePeriod var. Standard Deviation of the Data series in the time period, from the ta-lib Use the square root of the second Moment when high accuracy or long time periods are required. Stoch int FastKPeriod, int SlowKPeriod, int SlowKMAType, int SlowDPeriod, int SlowDMAType. Stochastic Oscillator unrelated to stochastics, but its inventor, George Lane, looked for a fancy name Measures where the Close price is in relation to the recent trading range Formula FastK 100 Close-LL HH-LL SlowK MA FastK SlowD MA SlowK Uses the current asset price series and does not support TimeFrame Result in rSlowK rSlowD Some traders believe that the SlowK crossing above SlowD is a buy signal others believe they should buy when SlowD is below 20 and sell when it is above 80 Parameters FastKPeriod - Time period for the HH and LL to generate the FastK value, usually 14 SlowKPeriod - Time period for smoothing FastK to generate rSlowK usually 3 SlowKMAType - Type of Moving Average for Slow-K, usually MATypeEMA SlowDPeriod - Time period for smoothing rSlowK to generate rSlowD usually 3 SlowDMAType - Type of Moving Average for Slow-D, usually MATypeEMA. StochEhlers vars Data, int TimePeriod, int CutOffLow, int CutOffHigh var. Predictive stochastic oscillator by John Ehlers Measures where the Data value is in relation to its range within TimePeriod The data runs through a 2-pole highpass filter with period CutOffHigh and through a Butterworth lowpass filter with period CutOffLow Indicator algorithm explained in Ehler s Predictive Indicators paper usage example in the Ehlers script Source code in indicators c The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. StochF int FastKPeriod, int FastD Period, int FastDMAType var. Stochastic Fast Measures where the Close price is in relation to the recent trading range Formula Fast-K 100 Close-LL HH-LL Fast-D MA Fast-K Uses the current asset price series Does not support TimeFrame Result in rFastK rFastD Returns FastK Parameters FastKPeriod Time period for the HH and LL of Fast-K, usually 14 , FastDPeriod Moving Average Period for Fast-D usually 3 , FastDMAType Type of Moving Average for Fast-D, usually MATypeEMA. StochRSI vars Data, int TimePeriod, int FastKPeriod, int FastDPeriod, int FastDMAType var. Stochastic Relative Strength Index RSI Result in rFastK rFastD Returns FastK Parameters FastKPeriod Time period for building the Fast-K line , FastDPeriod Smoothing for making the Fast-D line Usually set to 3 , FastDMAType Type of Moving Average for Fast-D. Sum vars Data, int TimePeriod var. Sum of all Data elements in the time period. T3 vars Data, int TimePeriod, var VFactor var. An extremely smoothed Moving Average by Tim Tillson Uses a weighted sum of multiple EMAs Parameters VFactor Volume Factor, normally 0 7.TEMA vars Data, int TimePeriod var. Triple Exponential Moving Average by Patrick Mulloy, calculated from 3xEMA - 3xEMA of EMA EMA of EMA of EMA. Trima vars Data, int TimePeriod var. Triangular Moving Average also known under the name TMA a form of Weighted Moving Average where the weights are assigned in a triangular pattern F i the weights for a 7 period Triangular Moving Average would be 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1 This gives more weight to the middle of the time series It causes better smoothing, but greater lag. Trix vars Data, int TimePeriod var.1-day Rate-Of-Change see ROC of a Triple EMA see TEMA. TrueRange var. True Range TR max High 0,Close 1 - min Low 0,Close 1 of the current asset price series See also ATR ATR S. TSF vars Data, int TimePeriod var. Time Series Forecast Returns b m TimePeriod i e the Linear Regression forecast for the next bar. TSI vars Data, int TimePeriod var. Trend Strength Index, an indicator by Frank Hassler who believed that it identifies trend strength A high TSI value above.1 65 indicates that short-term trend continuation is more likely than short-term trend reversal The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. TypPrice var. Typical Price Simply High Low Close 3 Uses the current asset price series. UltOsc int TimePeriod1, int TimePeriod2, int TimePeriod3 var. Ultimate Oscillator Parameters TimePeriod1 Number of bars for 1st period , TimePeriod2 Number of bars for 2nd period , TimePeriod3 Number of bars for 3rd period Uses the current asset price series Does not support TimeFrame. UO vars Data, int CutOff var. Universal oscillator by John Ehlers, from S C Magazine 1 2015 Removes white noise from the data, smoothes it and runs it through the AGC filter Detects trend reversals very early Output in the -1 1 range Source code in indicators c The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the scrip t. Variance vars Data, int TimePeriod var. Variance of the Data series in the time period, from the ta-lib Use Moment when high accuracy or long time periods are required. Volatility vars Data, int TimePeriod var. Annualized volatility of the Data series standard deviation of the log returns, multiplied with the square root of time frames in a year This is the standard measure of volatility used for financial models, such as the Black-Scholes model The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script Source code in indicators c. VolatilityC int TimePeriod, int EMAPeriod var. Chaikin Volatility indicator by Marc Chaikin measures volatility in percent as momentum of the smoothed difference between High and Low An increase in the Chaikin Volatility indicates that a bottom is approaching, a decrease indicates that a top is approaching TimePeriod is the period of the momentum normally 10 , EMAPeriod determines the smoothing also, normally 10 Uses the curr ent asset price series The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script Source code in indicators c. VolatilityMM vars Data, int TimePeriod, int EMAPeriod var. Min Max volatility of the Data series the difference of MaxVal and MinVal in the time period, smoothed by an EMA set EMAPeriod 0 for not smoothing The function internally creates a series when EMAPeriod 0 and then must be called in a fixed order in the script Source available in indicators c For the volatility of price candles, use ATR or ATRS. VolatilityOV int Days var. Annualized volatility of the current asset, calculated over the given number of Days usually 20 Empirical formula used by some options software packages OptionsVue for estimating the values of options, alternatively to Volatility Source code in options c which must be included for using this indicator. WCLPrice var. Weighted Close Price Uses the current asset price series. WillR int TimePeriod var. Williams Percent Range Form ula -100 HH-Close HH-LL Uses the current asset price series Does not support TimeFrame. WMA vars Data, int TimePeriod var. Linear Weighted Moving Average the weight of every bar decreases linearly with its age. ZigZag vars Data, var Depth, int Length, int Color var. ZigZag indicator converts the Data series into alternating straight trend lines with at least the given Depth and Length Non-predictive can only identify trends in hindsight Returned rSlope the slope of the last identified trend line upwards trends have a positive slope, downwards trends a negative slope rPeak the bar offset of the last identified peak rSign 1 if the last peak was a top, -1 if the last peak was a bottom rLength the number of bars of the last trend line ending with rPeak If a nonzero Color is given, the trend lines are plotted in the chart Source code in indicators c example in Indicatortest c The function internally creates series and thus must be called in a fixed order in the script. ZMA vars Data, int Time Period var. Zero-lag Moving Average by John Ehlers smoothes the Data series with an Exponential Moving Average EMA and applies an error correction term for compensating the lag The function internally creates a series and thus must be called in a fixed order in the script Source in indicators c. Standard parameters. The number of bars for the time period of the function, if any or 0 for using a default period. A data series often directly derived from the price functions price , priceClose etc Alternatively a user created series or any other double float array with the given minimum length can be used If not mentioned otherwise, the minimum length of the Data series is TimePeriod Some functions require a second data array Data2.Price data series can be explicitly given for some indicators, for using price series generated from a different asset or with a different TimeFrame Otherwise the prices of the current asset with a time frame equivalent to the bar period are used. Price variation or percentage, dependent on the function, for the current bar. Usage example. MACD Price,12,26,9 calculates the standard MACD for the given Price series The results are stored in the global variables rMACD rMACDSignal and rMACDHistory. The TA-Lib function prototypes are defined in include ta h Information about the usage and the indicator algorithms can be found online at The C source code of all included TA-Lib indicators is contained in and can be studied for examining the algorithms Some TA-Lib indicators that originally didn t work properly - such as Correlation or SAR - have been replaced by working versions The lite-C source code of most additional indicators that are not part the the TA-Lib is contained in include indicators c. All TA functions are applied on series and do normally not accept other data arrays In the INITRUN all TA functions return 0 and LookBack is automatically increased to the largest required lookback time by a TA function. Recursive TA functions - f i EMA or ATR - need a higher lookback period than their TimePeriod parameter see UnstablePeriod LookBack can be exceeded when TA functions are later called with a series offset or a different TimePeriod this will generate an Error 046 message Make sure that LookBack is always higher than the maximum TimePeriod plus the UnstablePeriod plus the highest possible offset of all used series. Some functions return more than one value, f i MACD The returned results are stored in global variables beginning with r they can be accessed after the function is called. Some functions only require a single Data value Rather than creating a Data series of length 1 simply a pointer to the Data value can be used Example var Raw MyIndicator var Transformed AGC Raw,0.TimeFrame affects subsequent data series and thus also affects all indicators that use the data series as input The TimePeriod is then not in Bar units, but in time frame units TimeFrame has no effect on indicators that do not use data series. Indicators tha t rely on the standard deviation f i Bollinger Bands become inaccurate when the standard deviation is below 0 0001, as it is then assumed to be zero by the TA-Lib This can happen on very short bar periods when the price does almost not move. For writing your own indicators, have a look at the examples inside indicators c But please do not modify indicators c - write the indicators in your own script, or in a dedicated script that you can then include in your strategies If you need a complex indicator that you can not be easily add, please ask for it on the Zorro user forum. It says a lot about your ethics that you did not feel the need to acknowledge the original coder of this AFL However, this particular implementation of ALMA in amibroker is not quite accurate The correct accurate implementation of ALMA in conformance with Ninja Trader and Meta Trader releases by the original developers of ALMA i e Arnaud Legoux has been submitted by me so that amibroker users can also benefit. just one word, this is fantastic. ALMA can be coded using the FIR function By accident I bumped into this writing. which does not seem to pop up when you look in the manual FIR allows you to do a convolution of an input array with a some smaller function like a Gaussian window type function resulting code. windowSize Param Window Size ,9,5,201,2 sigma Param Sigma ,6,1,20 Offset Param Offset ,0 85,0 05,1 0,0 05.function ALMAAFL input, range, Offset, sigma local m, im, s,Coeff m floor Offset range-1 s range sigma. SetChartOptions 0, chartShowDates Plot C, Close, colorLightGrey, styleCandle Plot rr,,colorBlue,1.in fact it can be programmed using. ws Param Window Size ,9,5,201,2 sigma Param Sigma , 6, 1, 20,1 Offset Param Offset ,0 85,0,1 0,0 05 bi BarIndex. m floor Offset ws-1 s ws sigma window IIf bi ws, Cum 1 -1 - m,0 window IIf bi ws, exp - window 2 2 s 2 ,0 rr FIR C, window, ws. SetChartOptions 0, chartShowDates Plot C, Close, colorLightGrey, styleCandle Plot rr, ALMA, colorBlue,1.Req afl cpoding for a special moving average ALMA. Req afl cpoding for a special moving average ALMA. Here is a special moving average It is based on probability distribution-gaussian. please read the pdf and try to code it if possible. The code has something special why so Why is ALMA SO SPECIAL LISTEN TO ITS DEVELOPERArnaud L In attempt to create a new kind of Moving Average with some friends colleagues because i was a little bit tired of the classical set of MA everybody s use for the last 10 years , we ve created this new one ALMA. It removes small price fluctuations and enhances the trend by applying a moving average twice, one from left to right and one from right to left At the end of this process the phase shift price lag commonly associated with moving averages is significantly reduced Zero-phase digital filtering reduces noise in the signal Conventional filtering reduces noise in the signal, but addS delay. The ALMA can give some excellent results if you take the time to tweak the parameters don t need to explain this part, it will be easy for you to find the right setting in less than hour. Arnaud L it is this application of moving average from left to right and from right to left is what makes it special - so far no such code exists in amibroker For those interested in mt4 code of alma, you can refer to attachment. It can be prepared from adheer pai based afl probability and gaussian distribution already existing Here is the Amibroker code for probability and gaussian distribution We need only the GUASSIAN PART. In this some removal and additions are needed to be done. removal Remove probabilityDENSITY ADDITION add sigma value of 6, add offset of 0 85 I request the experts to handle this task tHE ABOVE CODE BASIS WAS BY ADHEER to his solid content. Name Probability Density Gaussian Distribution Description Visual representation of distribution of the data-series e g Price, Price Change, LogNormal Price Change etc Identify whether the series exhibits normal Gaussian distribution Author Adheer Pai adheer at gmail dot com History 1 0 Original Release - July 08, 2009. The input series for plotting the Probability Density and Gaussian Distribution Use the array SERIES or replace accordingly. Constants PI 3 14159 SHOWBELLCURVE Show HIDEBELLCURVE Hide. AFL Inputs nSample Param DataSet Size , 500, 100, 1000 nSegments Param Density Segments , 15, 10, 20 bGauss ParamList Gaussian Curve , SHOWBELLCURVE HIDEBELLCURVE, 0 nPrecision Param Precision Digits , 5, 0, 6 nPrecision 8 nPrecision 10. Constants - system and derived nBarIndex SelectedValue BarIndex nFirstValidBar -1 for i 0 i BarCount i if IsEmpty SERIES i nFirstValidBar i break nSample Max Min nBarIndex - nFirstValidBar nSample ,1. DataSize 0 Number of samples it should be same as nPeriod arrMean MA SERIES, nSample arrMax HHV SERIES, nSample arrMin LLV SERIES, nSample arrSDev StDev SERIES, nSample. currMax arrMax nBarIndex Maximum of the range currMin arrMin nBarIndex Minimum of the range Mu arrMean nBarIndex Mean Mu Sigma arrSDev nBarIndex Standard Deviation of the Range Sigma. rangeOfBar currMax-currMin nSegments The range of each distribution bar barFrequency 0 Occurances within each bar MaxFrequency 0 Highest number of occurrances. DisplayBorder Displays the charting borders function DisplayBorder GfxSelectPen colorBrown, 1, styleDashed GfxMoveTo pxMargin, pxMargin GfxLineTo pxMargin, pxHeight - pxMargin GfxLineTo pxWidth - pxMargin, pxHeight - pxMargin GfxLineTo pxWidth - pxMargin, pxMargin GfxLineTo pxMargin, pxMargin. computeSigmaBandDistribution Computes the distribution withing the specified sigma band bounded by minvalue and maxvalue function computeSigmaBandDistribution MinValue, MaxValue nCount 0 for i nBarIndex i nBarIndex - nSample i 0 i-- if SERIES i MinValue SERIES i MaxValue nCount return 100 nCount nSample. getGaussianValue Function to compute the Gaussian distribution value Y for a given value of X non-scaled function getGaussianValue inputValue Steps to compute normal Gaussian distribution 1 Compute x - mu squared, multiply it by -1 step1 -1 inputValue - Mu 2 2 Compute twice of sigma squared step2 2 Sigma Sigma 3 Divide 1 by 2, and get the exp step3 exp step1 step2 4 Now, divide step 3 by sigma step4 step3 Sigma 5 Now, divide step 4 by square-root of 2 x PI step5 step4 sqrt 2 PI. Compute the arithmetic mean, minimum and maximum of the price series Compute the frequency of occurrances for nIndex nBarIndex nIndex nBarIndex - nSample nIndex 0 nIndex -- nCurrIndex int SERIES nIndex - currMin rangeOfBar nCurrIndex Max Min nSegments-1, nCurrIndex ,0 barFrequency nCurrIndex MaxFrequency Max MaxFrequency, barFrequency nCurrIndex. Now display the frequency of occurrances - aka distribution GfxSetBkMode 1 GfxSelectFont Verdana , 8, 800 GfxSetTextAlign 6 GfxSetTextColor colorRed pxScaleX pxWidth - 2 pxMargin nSegments pxScaleY 0 9 pxHeight - 2 pxMargin MaxFrequency for i 0 i nSegments i pxStartX pxMargin i pxScaleX pxEndX pxStartX pxScaleX pxStartY pxMargin barFrequency i pxScaleY GfxGradientRect pxStartX, pxHeight - pxStartY pxEndX, pxHeight - pxMargin, ColorRGB 70,255,255 , ColorRGB 70,20,255 GfxTextOut NumToStr 100 barFrequency i nSample 4 2 , pxStartX pxScaleX 2 , pxHeight - pxStartY - 15. Now plot the mean and the standard-deviation bars range pxScaleXPixelsPerPriceUnit pxWidth - 2 pxMargin currMax - currMin. meanLineX pxMargin Mu - currMin pxScaleXPixelsPerPriceUnit GfxSelectPen colorBlue, 2, 3 GfxMoveTo meanLineX, pxMargin GfxLineTo meanLineX, pxHeight - pxMargin GfxTextOut Mean , meanLineX, pxHeight - pxMargin GfxTextOut NumToStr Mu, nPrecision , meanLineX, pxHeight - pxMargin 3 for i 1 i 6 i N ow plot the Mean - 1-StDev sDevBand pxMargin Mu i Sigma - currMin pxScaleXPixelsPerPriceUnit if sDevBand pxWidth - pxMargin GfxSelectPen ColorRGB 128,128,128 , 1, 4 GfxMoveTo sDevBand pxMargin GfxLineTo sDevBand pxHeight - pxMargin GfxTextOut NumToStr i,1 0 SD , sDevBand, pxHeight - pxMargin GfxTextOut NumToStr Mu i sigma, nPrecision , sDevBand, pxHeight - pxMargin 3 sDevBand pxMargin Mu - i Sigma - currMin pxScaleXPixelsPerPriceUnit if sDevBand pxMargin GfxSelectPen ColorRGB 128,128,128 , 1, 4 GfxMoveTo sDevBand pxMargin GfxLineTo sDevBand pxHeight - pxMargin GfxTextOut - NumToStr i,1 0 SD , sDevBand, pxHeight - pxMargin GfxTextOut NumToStr Mu - i sigma, nPrecision , sDevBand, pxHeight - pxMargin 3. Legend and data information GfxSetBkMode 1 GfxSetTextAlign 0 24 GfxSelectFont Verdana , 8, 400 GfxSetTextColor colorBlue GfxTextOut Latest NumToStr SERIES nBarIndex , nPrecision , pxMargin 10, pxMargin 15 GfxTextOut Mean NumToStr Mu, nPrecision , pxMargin 10, pxMargin 30 GfxTe xtOut Sigma NumToStr Sigma, nPrecision , pxMargin 10, pxMargin 45. Now display the distribution of the first 10 standard deviations or less nLastPixelY pxMargin 60 for numOfStDevs 1 numOfStDevs 10 numOfStDevs nCount computeSigmaBandDistribution Mu - numOfStDevs Sigma, Mu numOfStDevs Sigma GfxTextOut NumToStr numOfStDevs, 1 0 - Sigma NumToStr nCount,5 2 , pxMargin 10, nLastPixelY nLastPixelY nLastPixelY 15 if nCount 100 numOfStDevs 100.currLineX pxMargin SERIES nBarIndex - currMin pxScaleXPixelsPerPriceUnit GfxSelectPen colorGreen, 2, 3 GfxMoveTo currLineX pxMargin GfxLineTo currLineX pxHeight - pxMargin GfxSetTextAlign 6 GfxSetTextColor colorGreen GfxTextOut Latest , CurrLineX, pxMargin 2. Display the Gaussian Distribution if requested by the user if bGauss SHOWBELLCURVE Now display the normal distribution curve based on sigma and mu graphStepX CurrMax - Mu Max 100, pxWidth-2 pxMargin if graphStepX 0 GaussianMaxima 0 for x CurrMin x CurrMax x x graphStepX GaussianMaxima Max GaussianMaxima, getGaussianValue x. pxGaussianScaleY 0 9 pxHeight - 2 pxMargin GaussianMaxima GfxSelectPen colorOrange, 2, 0 for x CurrMin x CurrMax x x graphStepX gaussianValue getGaussianValue x pxPointX x - CurrMin pxScaleXPixelsPerPriceUnit pxMargin pxPointY pxHeight - gaussianValue - 0 pxGaussianScaleY - pxMargin if x CurrMin GfxMoveTo pxPointX, pxPointY GfxLineTo pxPointX, pxPointY. property copyright Copyright 2010, TrendLaboratory property link ---- indicator settings property indicatorchartwindow property indicatorbuffers 3 property indicatorcolor1 Yellow property indicatorcolor2 LightBlue property indicatorcolor3 Tomato property indicatorwidth1 2 property indicatorwidth2 2 property indicatorwidth3 2 ---- indicator parameters extern int Price 0 Price Mode 0 6 extern int WindowSize 9 Window Size extern double Sigma 6 0 Sigma parameter extern double Offset 0 85 Offset of Gaussian distribution 0 1 extern double PctFilter 0 Dynamic filter in decimal extern int Shift 0 extern int ColorMode 0 0-on,1-off extern int ColorBarBack 1 extern int AlertMode 0 Sound Alert switch 0-off,1-on extern int WarningMode 0 Sound Warning switch 0-off,1-on ---- indicator buffers double ALMA double Uptrend double Dntrend double trend double Del. int drawbegin bool UpTrendAlert false, DownTrendAlert false double wALMA ------------------------------------------------------------------ Custom indicator initialization function ------------------------------------------------------------------ int init ---- indicator buffers mapping IndicatorBuffers 5 SetIndexBuffer 0,ALMA SetIndexBuffer 1,Uptrend SetIndexBuffer 2,Dntrend SetIndexBuffer 3,trend SetIndexBuffer 4,Del ---- drawing settings SetIndexStyle 0,DRAWLINE SetIndexStyle 1,DRAWLINE SetIndexStyle 2,DRAWLINE drawbegin WindowSize SetIndexDrawBegin 0,drawbegin SetIndexDrawBegin 1,drawbegin SetIndexDrawBegin 2,drawbegin SetIndexShift 0,Shift SetIndexShift 1,Shift SetIndexShift 2,Shift IndicatorDigits MarketInfo Symbol, MODEDIGITS 1 ---- name for DataWindow and indicator subwindow label IndicatorShortName ALMA WindowSize SetIndexLabel 0, ALMA SetIndexLabel 1, ALMA Uptrend SetIndexLabel 2, ALMA Dntrend. double m MathFloor Offset WindowSize - 1 double s WindowSize Sigma. ArrayResize wALMA, WindowSize double wsum 0 for int i 0i WindowSizei wALMA i MathExp - i-m i-m 2 s s wsum wALMA i. for i 0i WindowSizei wALMA i wALMA i wsum. if shift Bars - WindowSize continue. double sum 0 double wsum 0.for i 0i WindowSizei if i WindowSize sum wALMA i iMA NULL,0,1,0,0,Price, shift WindowSize - 1 - i. if wsum 0 ALMA shift sum. if PctFilter 0 Del shift MathAbs ALMA shift - ALMA shift 1.double sumdel 0 for int j 0j WindowSize-1j sumdel sumdel Del shift j double AvgDel sumdel WindowSize. double sumpow 0 for j 0j WindowSize-1j sumpow MathPow Del j shift - AvgDel,2 double StdDev MathSqrt sumpow WindowSize. double Filter PctFilter StdDev. if MathAbs ALMA shift - ALMA shift 1 Filter ALMA shift ALMA shift 1 else Filter 0.if ColorMode 0 trend shift trend shift 1 if ALMA shift - ALMA shift 1 Filter trend shift 1 if ALMA shift 1 - ALMA shift Filter trend shift -1.if trend shift 0 Uptrend shift ALMA shift if trend shift ColorBarBack 0 Uptrend shift ColorBarBack ALMA shift ColorBarBack Dntrend shift EMPTYVALUE if WarningMode 0 trend shift 1 0 i 0 PlaySound else if trend shift 0 Dntrend shift ALMA shift if trend shift ColorBarBack 0 Dntrend shift ColorBarBack ALMA shift ColorBarBack Uptrend shift EMPTYVALUE if WarningMode 0 trend shift 1 0 i 0 PlaySound ---------- string Message. if trend 2 0 trend 1 0 Volume 0 1 UpTrendAlert Message Symbol M Period HMA Signal for BUY if AlertMode 0 Alert Message UpTrendAlert true DownTrendAlert false. if trend 2 0 trend 1 0 Volume 0 1 DownTrendAlert Message Symbol M Period HMA Signal for SELL if AlertMode 0 Alert Message DownTrendAlert true UpTrendAlert false. The mt4 code is poosted to provide some kind of hint for coding in afl. looking forawrd to alma code in afl here on traderji as it doesnt exist anywhere else as of now regards ford.