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Ou EMA
Oui, j'ai confondu avec la LWMA, mais pour la SMMA et l'EMA, les valeurs précédentes sont pertinentes.
Sergey, vous ne pouvez pas voir dans le code que la méthode LWMA est utilisée ou le désir de critiquer tout ce que vous pouvez aveugler vos yeux comme ce miracle ....
Ne pouvez-vous pas recompiler vous-même avec d'autres méthodes ? C'est pourquoi je n'avais aucune envie de poursuivre le sujet en postant du code.
D'après votre message...
Maintenant, comparez les résultats de votre code et de l'original en mode de lissage LWMA ou SMMA et obtenez des valeurs différentes parce que ces deux types de lissage utilisent leurs propres valeurs précédentes et en utilisant chaque fois seulement N éléments de période vous perdez ces données. De plus, j'ai besoin de périodes de calcul différentes pour les iBands et les iMA, donc je dois les copier deux fois. Et le tableau initial pour le calcul est utilisé de la même manière. La logique de votre raisonnement est claire pour moi, mais elle est erronée, car en réduisant la longueur du tableau, mais en faisant en même temps chaque copie et en recalculant tous ses éléments, vous augmentez finalement le temps total de calcul de l'indicateur pendant l'optimisation ou le travail avec plusieurs versions de l'indicateur pour différents TF. Dans mon cas, cela ne ralentit que le calcul initial, après quoi seul un nouvel élément est calculé. Le problème réside dans l'implémentation de ces fonctions dans MQL. Les versions auto-rédigées fonctionnent mieux et plus rapidement. Conclusions.
J'ai vérifié avec LWMA...
A ce stade, je quitte cette branche. Allez-y et faites-le vous-mêmes avec Dmitry.
Sergey, vous ne pouvez pas voir dans le code que la méthode LWMA est utilisée ou le désir de critiquer tout ce que vous pouvez aveugler vos yeux comme ce miracle ....
Ne pouvez-vous pas recompiler vous-même avec d'autres méthodes ? C'est pourquoi je n'avais aucune envie de poursuivre le sujet en postant du code.
D'après votre message...
Je l'ai testé sur LWMA...
À ce stade, je vais quitter ce fil. Allez-y et faites-le vous-même avec Dimitri.
Lorsque j'ai écrit mon deuxième échantillon, j'ai confondu EMA et LWMA. Vous auriez dû essayer avec EMA ou, mieux encore, SMMA, pour éviter de telles insultes. De plus, j'ai déjà expliqué à plusieurs reprises pourquoi les données ne s'adaptent pas à ce type de lissage, et naturellement je vous ai suggéré d'essayer également avec le SMMA ou l'EMA, afin que vous puissiez voir et comprendre quel est le problème lorsque vous utilisez un tableau supplémentaire, non seulement vous devez le copier à chaque fois, mais vous devez également tenir compte des "complexités" (caractéristiques) de certains types (méthodes) de résultats de lissage.
En général, le sujet ne vise pas la personnalité de qui que ce soit, mais la compréhension du processus de lissage des données et avec la direction de l'indexation des tableaux pour tous, peut-être que quelqu'un découvrira de nouveaux horizons.