오류, 버그, 질문 - 페이지 1834 1...182718281829183018311832183318341835183618371838183918401841...3184 새 코멘트 Andrey Dik 2017.03.17 08:02 #18331 fxsaber 2017.03.17 08:43 #18332 Andrey Dik : 나는 모순이 보이지 않는다. Rashid Umarov 2017.03.17 09:07 #18333 transcendreamer : 이미 발생했을 수도 있지만 어쨌든 묻겠습니다. POSITION_COMMISSION 이 강조 표시되지 않고 도움말에 없는 이유는 무엇입니까? 이 상수는 더 이상 관련이 없지만 불행히도 거부할 수 없습니다. 따라서 강조 표시하지 않고 컴파일러에 남겨 둡니다. Andrey Dik 2017.03.17 09:15 #18334 fxsaber : 나는 모순이 보이지 않는다. 무엇과 충돌? 테스터에서 마이너스 밸런스를 보였습니다. 게다가 자기자본은 0 이하로 떨어졌다. 이것은 버그라고 가정해야 합니다. Konstantin 2017.03.17 10:08 #18335 나는 아무것도 이해하지 못합니다. MT5 버전은 1545입니다. 이전 버전에서 Math.mqh 목록에는 다음 기능이 포함되었습니다. //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the minimum value in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathMin ( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count== 0 ) return (QNaN); if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- first element by default, find minimum double min_value=array[ind1]; for ( int i=ind1+ 1 ; i<=ind2; i++) min_value= MathMin (min_value,array[i]); //--- return minimum value return (min_value); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the maximum value in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathMax ( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count== 0 ) return (QNaN); if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- first element by default, find maximum double max_value=array[ind1]; for ( int i=ind1+ 1 ; i<=ind2; i++) max_value= MathMax (max_value,array[i]); //--- return maximum value return (max_value); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the range of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathRange( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count== 0 ) return (QNaN); if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- default values, find minimum and maximum values double min_value=array[ind1]; double max_value=array[ind1]; for ( int i=ind1+ 1 ; i<=ind2; i++) { double value=array[i]; min_value= MathMin (min_value,value); max_value= MathMax (max_value,value); } //--- return range return (max_value-min_value); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the sum of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathSum( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count== 0 ) return (QNaN); if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- calculate sum double sum= 0.0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) sum+=array[i]; //--- return sum return (sum); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the standard deviation of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathStandardDeviation( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count<= 1 ) return (QNaN); if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- calculate mean double mean= 0.0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) mean+=array[i]; //--- average mean mean=mean/data_count; //--- calculate standard deviation double sdev= 0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) sdev+= MathPow (array[i]-mean, 2 ); //--- return standard deviation return MathSqrt (sdev/(data_count- 1 )); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the average absolute deviation of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathAverageDeviation( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count<= 1 ) return (QNaN); if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- calculate mean double mean= 0.0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) mean+=array[i]; mean=mean/data_count; //--- calculate average deviation double adev= 0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) adev+= MathAbs (array[i]-mean); adev=adev/data_count; //--- return average deviation return (adev); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the median value of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathMedian( double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count== 0 ) return (QNaN); if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- prepare sorted values double sorted_values[]; ArrayCopy (sorted_values,array, 0 ,start,count); ArraySort (sorted_values); //--- calculate median for odd and even cases //--- data_count=odd if (data_count% 2 == 1 ) return (sorted_values[data_count/ 2 ]); else //--- data_count=even return ( 0.5 *(sorted_values[(data_count- 1 )/ 2 ]+sorted_values[(data_count+ 1 )/ 2 ])); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the mean value of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathMean( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count< 1 ) return (QNaN); // need at least 1 observation if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- calculate mean double mean= 0.0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) mean+=array[i]; mean=mean/data_count; //--- return mean return (mean); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the variance of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathVariance( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count< 2 ) return (QNaN); // need at least 2 observations if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- calculate mean double mean= 0.0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) mean+=array[i]; mean=mean/data_count; //--- calculate variance double variance= 0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) variance+= MathPow (array[i]-mean, 2 ); variance=variance/(data_count- 1 ); //--- return variance return (variance); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the skewness of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathSkewness( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count< 3 ) return (QNaN); // need at least 3 observations if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- calculate mean double mean= 0.0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) mean+=array[i]; mean=mean/data_count; //--- calculate variance and skewness double variance= 0 ; double skewness= 0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) { double sqr_dev= MathPow (array[i]-mean, 2 ); skewness+=sqr_dev*(array[i]-mean); variance+=sqr_dev; } variance=(variance)/(data_count- 1 ); double v3= MathPow ( MathSqrt (variance), 3 ); //--- if (v3!= 0 ) { skewness=skewness/(data_count*v3); //--- return skewness return (skewness); } else return (QNaN); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Computes the kurtosis of the values in array[] | //+------------------------------------------------------------------+ double MathKurtosis( const double &array[], const int start= 0 , const int count= WHOLE_ARRAY ) { int size= ArraySize (array); int data_count= 0 ; //--- set data count if (count== WHOLE_ARRAY ) data_count=size; else data_count=count; //--- check data range if (data_count< 4 ) return (QNaN); // need at least 4 observations if (start+data_count>size) return (QNaN); //--- set indexes int ind1=start; int ind2=ind1+data_count- 1 ; //--- calculate mean double mean= 0.0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) mean+=array[i]; mean=mean/data_count; //--- calculate variance and kurtosis double variance= 0 ; double kurtosis= 0 ; for ( int i=ind1; i<=ind2; i++) { double sqr_dev= MathPow (array[i]-mean, 2 ); variance+=sqr_dev; kurtosis+=sqr_dev*sqr_dev; } //--- calculate variance variance=(variance)/(data_count- 1 ); double v4= MathPow ( MathSqrt (variance), 4 ); if (v4!= 0 ) { //--- calculate kurtosis kurtosis=kurtosis/(data_count*v4); kurtosis-= 3 ; //--- return kurtosis return (kurtosis); } else return (QNaN); } 지금은 이 목록에 없습니다. Math 카탈로그의 다른 목록을 살펴보았지만 여기에서도 이러한 기능을 찾지 못했습니다. 그들은 전혀 제거되었거나 실수로 지워졌습니까? Konstantin 2017.03.17 10:32 #18336 버전 1554 MT5까지 확인, 같은 이야기, 이러한 기능은 더 이상 사용할 수 없습니다. Alexey Viktorov 2017.03.17 11:24 #18337 luser.2017 : 버전 1554 MT5까지 확인, 같은 이야기, 이러한 기능은 더 이상 사용할 수 없습니다. 그리고 수학적 기능의 전체 세트가 있다면 왜 거기에 필요합니까? Документация по MQL5: Математические функции www.mql5.com Математические функции - справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5 Konstantin 2017.03.17 12:49 #18338 Alexey Viktorov : 그리고 수학적 기능의 전체 세트가 있다면 왜 거기에 필요합니까? 대답하기 전에 내가 목록에 게시한 것과 비교하십시오. 그건 그렇고, 이러한 기능은 표준 라이브러리 도움말에 나열되어 있으므로 누군가 실수로 잘못 배치한 것처럼 보입니다. Konstantin 2017.03.18 08:09 #18339 Konstantin : 대답하기 전에 내가 목록에 게시한 것과 비교하십시오. 그건 그렇고, 이러한 기능은 표준 라이브러리 도움말에 나열되어 있으므로 누군가 실수로 잘못 배치한 것처럼 보입니다. 서비스 데스크에서 답변을 받았고 이러한 기능은 라이브러리의 표준 제공에서 의도적으로 제거되었으며 질문은 제거되었습니다. 도움을 줄 필요도 있습니다. 그렇지 않으면 더 이상 작동하지 않는 것을 찾는 데 시간을 낭비하는 경우가 있습니다. Aleksandr Novikov 2017.03.19 20:19 #18340 어떻게 이럴 수있어? btc-e.com 회사의 한 서버에서 데모 계정을 열었는데 다른 회사의 완전히 다른 서버에서 열립니다! 1...182718281829183018311832183318341835183618371838183918401841...3184 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
이미 발생했을 수도 있지만 어쨌든 묻겠습니다.
POSITION_COMMISSION 이 강조 표시되지 않고 도움말에 없는 이유는 무엇입니까?
이 상수는 더 이상 관련이 없지만 불행히도 거부할 수 없습니다. 따라서 강조 표시하지 않고 컴파일러에 남겨 둡니다.
나는 모순이 보이지 않는다.
무엇과 충돌?
테스터에서 마이너스 밸런스를 보였습니다. 게다가 자기자본은 0 이하로 떨어졌다. 이것은 버그라고 가정해야 합니다.
나는 아무것도 이해하지 못합니다. MT5 버전은 1545입니다. 이전 버전에서 Math.mqh 목록에는 다음 기능이 포함되었습니다.
지금은 이 목록에 없습니다. Math 카탈로그의 다른 목록을 살펴보았지만 여기에서도 이러한 기능을 찾지 못했습니다.
그들은 전혀 제거되었거나 실수로 지워졌습니까?
버전 1554 MT5까지 확인, 같은 이야기, 이러한 기능은 더 이상 사용할 수 없습니다.
그리고 수학적 기능의 전체 세트가 있다면 왜 거기에 필요합니까?
대답하기 전에 내가 목록에 게시한 것과 비교하십시오. 그건 그렇고, 이러한 기능은 표준 라이브러리 도움말에 나열되어 있으므로 누군가 실수로 잘못 배치한 것처럼 보입니다.
대답하기 전에 내가 목록에 게시한 것과 비교하십시오. 그건 그렇고, 이러한 기능은 표준 라이브러리 도움말에 나열되어 있으므로 누군가 실수로 잘못 배치한 것처럼 보입니다.
서비스 데스크에서 답변을 받았고 이러한 기능은 라이브러리의 표준 제공에서 의도적으로 제거되었으며 질문은 제거되었습니다. 도움을 줄 필요도 있습니다. 그렇지 않으면 더 이상 작동하지 않는 것을 찾는 데 시간을 낭비하는 경우가 있습니다.
어떻게 이럴 수있어? btc-e.com 회사의 한 서버에서 데모 계정을 열었는데 다른 회사의 완전히 다른 서버에서 열립니다!