Fan sayfamıza katılın
Öyleyse bir link gönderin -
başkalarının da faydalanmasını sağlayın
- Görüntülemeler:
- 276
- Derecelendirme:
- Yayınlandı:
-
Bu koda dayalı bir robota veya göstergeye mi ihtiyacınız var? Freelance üzerinden sipariş edin Freelance'e git
Bu, göstergenin şu ikisine dayalı olarak son halidir:
Trendin nasıl hesaplanacağını belirleyen AMA_Trend_Type harici parametresi eklenmiştir.

deltaAMA=AMA[0]-AMA[1]. Trend algılama hassasiyeti puan cinsinden dK*Point olarak ayarlanır.
DeltaAMA>dK*Point ise, bu yükseliş trendidir ve AMA çizgisine mavi nokta konur (aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi).
deltaAMA<dK*Point ise, bu düşüş trendidir ve AMA çizgisine kırmızı nokta konur.
AMA_Trend_Type sıfıra eşitse: en son PeroidAMA çubuklarındaki AMA değerlerinin dizisi alınır ve StdAMA standart sapması hesaplanır.
Trend algılama hassasiyeti standart sapma cinsinden dK*StdAMA olarak ayarlanır.
DeltaAMA>dK*StdAMA ise, bu yükseliş trendidir ve AMA çizgisine mavi nokta konur.
deltaAMA<dK*StdAMA ise, bu düşüş trendidir ve AMA çizgisine kırmızı nokta konur.

Varsayılan olarak, AMA_Trend_Type=1 - AMA değişimi de puan cinsinden ölçülür.
MetaQuotes Ltd tarafından Rusçadan çevrilmiştir.
Orijinal kod: https://www.mql5.com/ru/code/7385

"Değişen toplam" yöntemiyle optimizasyon örneği.

Kaufman'ın AMA göstergesinin optimize edilmemiş versiyonu.

EMA'ya benzer bir hareketli ortalama oluşturmak için fraktal boyut değeri kullanılır.

Bu kütüphane, veri dizisinde Max, Min, ortalama, standart sapma, çarpıklık, basıklık ve Z-skoru hesaplamasını düzenlemeye yardımcı olur.