VolumeDeltaM1

Dieser Indikator bietet eine Tick-Volumen-Delta-Analyse auf dem M1-Zeitrahmen. Er überwacht Auf- und Abwärts-Ticks und summiert sie als separate Volumina für Käufe und Verkäufe sowie deren Delta-Volumina und Volumen-Cluster auf der Preisskala innerhalb einer bestimmten Anzahl von Bars. Dieser Indikator ergänzt VolumeDelta, das ähnliche Algorithmen verwendet, aber keine Ticks verarbeitet und daher nicht auf M1 funktionieren kann. VolumeDelta kann seine Signale auf der gesamten Historie anzeigen, da es M1-Volumina für Berechnungen auf höheren Zeitrahmen liest, während VolumeDeltaM1 "Tick"-Statistiken auf M1 online sammelt und Signale nur für die Bereiche anzeigen kann, in denen der Indikator online war und Live-Daten in speziellen Dateien gespeichert hat (1 Datei pro Tag).

Der Indikator kann auf einem höheren Zeitrahmen arbeiten, indem er die auf M1 gesammelten Daten liest. Um Ticks in der Datei zu speichern, ist es erforderlich, eine Instanz des Indikators auf M1 zu haben.

Der Indikator zeigt die folgenden Daten in seinem Unterfenster an:

• hellblaues Histogramm - Kaufvolumen (Long);
• orangefarbenes Histogramm - Verkaufsvolumen (Short);
• hellgrünes Histogramm - Delta zwischen Käufen und Verkäufen;
• grüne Linie - kumulatives Delta, EMA des Deltas; seine Werte werden zur Skalenanpassung mit CumulativePeriod multipliziert - dadurch hat es ungefähr die gleiche Größe wie die Histogramme;
• blaue und rote Pfeile - markieren die Balken, bei denen die Richtung des Volumens der Preisrichtung widerspricht, was als kurzfristiges Signal für den nächsten Balken angesehen werden kann;

Außerdem zeigt der Indikator im Hauptfenster eine Tabelle der geteilten Volumina für die letzten Balken der kumulativen Periode an. Die Zeilen der Tabelle entsprechen den Preisclustern. Die Tabelle enthält die folgenden Spalten:

• Preis (eine Preisspanne vom angegebenen Wert bis zur nächsten Spanne);
• Verkaufsvolumen;
• Delta der Kauf- und Verkaufsvolumina (positive Werte sind blau, negative sind rot);
• Kaufvolumen;
• Gesamtvolumen (Zellen mit Werten nahe dem Maximalwert sind grün hervorgehoben).

Parameter

• FileNamePrefix - Präfix des Dateinamens mit der Tick-Statistik; der Dateiname hat die folgende Struktur: VDM1[T|P]-Prefix-Symbol-YYYYMMDD.csv; Standard - kein, leeres Präfix; T oder P bezeichnet den verwendeten Modus (siehe unten);
• Modus - Ticks oder Pips; im Tick-Modus wird nur die Anzahl der Preisänderungen verwendet, im Pips-Modus wird die Größe jeder Preisänderung in Pips berücksichtigt;
• TesterReadOnlineData - false bedeutet, dass der Indikator im Tester als online arbeitet; wenn true, liest der Indikator Daten aus existierenden csv-Dateien, die in den Ordner tester/files aus dem Ordner MQL4/Files kopiert werden sollten; dieser Modus erlaubt es Ihnen, echte Statistiken im Tester zu sehen; NB: der 0-te Bar wird immer auf generierten Ticks berechnet, aber sobald er sich zur 1-st Position bewegt, werden seine Daten aus der Datei geladen;
• PointsPerCell - Anzahl der Punkte, die einen einzelnen Preis-Cluster bilden; jeder Cluster wird als Zeile in einer Tabelle mit geteilten Volumina angezeigt (dies ist eine Art "Time and Sales"-Band);
• CumulativePeriod - Anzahl der letzten Balken für die Berechnung des kumulativen Deltas nach EMA und für die Berechnung der Volumen-Cluster;
• ShowTable - zeigt/versteckt die Tabelle mit den Volumenclustern;
• ShowMark - zeigt/verbirgt die Kursmarken für Cluster mit maximalem Gesamtvolumen (grün) und maximalem Delta (gelb);
• ShowAskBidInTable - aktiviert/deaktiviert die Hervorhebung der Tabellenzeilen, die den aktuellen Brief- und Geldkursen entsprechen;
• Ecke - Ecke des Hauptfensters, in der die Tabelle angezeigt werden soll; 1 - obere rechte Ecke; 0 - obere linke Ecke; 2 - untere linke Ecke; 3 - untere rechte Ecke;
• CellWidth - Breite der Tabellenzellen;
• CellHeight - Höhe der Zellen der Tabelle;
• ColorBG - der Hintergrund der Tabelle;
• FontSize - die Schriftgröße in der Tabelle;
• Method - spezieller Selektor für die Tick-Kategorisierungsmethode; Der Wert ask_versus_bid gibt an, dass jede Volumenänderung als Kauf behandelt wird, wenn ask erhöht wird, und als Verkauf behandelt wird, wenn bid verringert wird. Bei einigen Konten treten Geldkursänderungen häufiger auf als Briefkursänderungen. Dies führt zu einer negativen Verzerrung. Um dieses Problem zu lösen, verwenden Sie ask_and_bid, das die Summe von Kauf und Verkauf analysiert.

Unterstützte Timeframes: M1 (vollständiger Modus), M5 und höher (unter Verwendung von Daten aus M1).