인터넷에서 지표를 검색했지만 아무 것도 찾지 못했습니다. 누군가 지표를 만들 수 있습니까?
설명:
Kirshenbaum 밴드는 지수 이동 평균 주위에 그려진 채널 라인입니다(지수 이동 평균 참조). 채널 너비는 지난 N일의 선형 회귀에서 "표준 오차"의 배수입니다(선형 회귀 참조, EMA는 동일한 N일을 사용하여 평활화됩니다.
Kirshenbaum 밴드는 볼린저 밴드(볼린저 밴드 참조)와 유사하지만 표준 편차 (stddev, 표준 편차 참조) 대신 선형 회귀 표준 오차(stderr)가 있습니다. 차이점은 stddev는 추세를 고려하지 않으므로 추세가 진행 중일 때 볼린저 채널이 넓어집니다. 그러나 stderr은 적합 경사선에서의 편차를 기반으로 하므로 가격이 꾸준히 상승하거나 하락하면 채널 폭은 작게 유지됩니다.
표준 오류 값(즉, 채널 너비)은 "선형 회귀 표준 오류"(선형 회귀 참조)와 같은 지표로도 직접 볼 수 있습니다.
또는 :
KBA-C Kirshenbaum Bands Paul Kirshenbaum, 자금 관리자이자 Ph.D. NYU의 경제학에서 "탈 경향"인 다소 독특한 거래 대역을 제출했습니다. Kirshenbaum 밴드는 시장 변동성을 측정한다는 점에서 볼린저 밴드(BOL-C 참조)와 유사합니다. 그러나 밴드폭에 대해 이동평균의 표준편차를 사용하지 않고 종가의 선형회귀선의 표준오차를 사용한다. 이는 추세의 변화에 대한 변동성을 측정하는 대신 현재 추세를 중심으로 변동성을 측정하는 효과가 있습니다. 구성: Kirshenbaum 밴드는 다음과 같이 구성됩니다.
종가를 기준으로 데이터의 P 기간 지수 이동 평균을 계산합니다.
그런 다음 각 막대에 대해 오늘 종가를 선의 끝점으로 사용하여 L-기간 선형 회귀선을 계산합니다. (참고: "선형 회귀"라는 용어는 일부 교과서의 "최소 제곱" 또는 "최적합" 선과 동일합니다.)
d1, d2, d3, .. dL을 선을 유도하는 데 사용된 각 막대의 선에서 종가까지의 거리로 계산합니다. 즉, di = 회귀선에서 각 막대의 종가까지의 거리입니다.
제곱 오차의 평균을 계산합니다.
AE = (d12 + d22 + d32 + .. + dN2) / L
표준 오차(Se)는 이 값의 제곱근입니다.
Se = AE의 제곱근
그런 다음 N = 표준 오차의 수인 경우 대역폭은 다음과 같습니다.
흑백 = N * SE
지수 이동 평균에서 밴드 너비를 더하거나 빼서 상단 및 하단 밴드의 오늘 값에 도달합니다.
매개변수: 기간(P): 지수 이동 평균 계산에 사용되는 기간. 선형 회귀 기간(L): 선형 회귀에 대한 선을 구성하는 데 사용되는 기간입니다. 편차(N): 사용된 편차 수입니다. 즉, 표준 오차 값에 인수를 곱하여 대역을 확장할 수 있습니다. Kirshenbaum은 1.75의 값을 권장합니다.
Kirshenbaum 밴드는 우수한 변동성 밴드를 생성합니다. 이 시스템을 볼린저 밴드와 비교하십시오. Kirshenbaum 밴드를 사용하여 추세 주변의 변동성을 측정하고 볼린저 밴드를 사용하여 추세의 변화를 측정합니다.
추신: 볼린저 밴드와 비교하려면 볼린저 밴드 가 중간선에 단순 이동 평균을 사용하기 때문에 "모드" 매개변수를 0(단순 이동 평균)으로 설정하십시오(Kirshenbaum 밴드로 EMA가 아님)
문안 인사
derumuro: 안녕하세요 여러분,
인터넷에서 지표를 검색했지만 아무 것도 찾지 못했습니다. 누군가 지표를 만들 수 있습니까?
설명:
Kirshenbaum 밴드는 지수 이동 평균 주위에 그려진 채널 라인입니다(지수 이동 평균 참조). 채널 너비는 지난 N일의 선형 회귀에서 나온 "표준 오차"의 배수입니다(선형 회귀 참조, EMA는 동일한 N일을 사용하여 평활화됩니다.
Kirshenbaum 밴드는 볼린저 밴드(볼린저 밴드 참조)와 유사하지만 표준 편차(stddev, 표준 편차 참조) 대신 선형 회귀 표준 오차(stderr)가 있습니다. 차이점은 stddev는 추세를 고려하지 않으므로 추세가 진행 중일 때 볼린저 채널이 넓어집니다. 그러나 stderr은 적합 경사선에서의 편차를 기반으로 하므로 가격이 꾸준히 상승하거나 하락하면 채널 폭은 작게 유지됩니다.
표준 오류 값(즉, 채널 너비)은 "선형 회귀 표준 오류"(선형 회귀 참조)와 같은 지표로도 직접 볼 수 있습니다.
또는 :
KBA-C Kirshenbaum Bands Paul Kirshenbaum, 자금 관리자이자 Ph.D. NYU의 경제학에서 "탈 경향"인 다소 독특한 거래 대역을 제출했습니다. Kirshenbaum 밴드는 시장 변동성을 측정한다는 점에서 볼린저 밴드(BOL-C 참조)와 유사합니다. 그러나 밴드폭에 대해 이동평균의 표준편차를 사용하지 않고 종가의 선형회귀선의 표준오차를 사용한다. 이는 추세의 변화에 대한 변동성을 측정하는 대신 현재 추세를 중심으로 변동성을 측정하는 효과가 있습니다. 구성: Kirshenbaum 밴드는 다음과 같이 구성됩니다.
종가를 기준으로 데이터의 P 기간 지수 이동 평균을 계산합니다.
그런 다음 각 막대에 대해 오늘 종가를 선의 끝점으로 사용하여 L-기간 선형 회귀선을 계산합니다. (참고: "선형 회귀"라는 용어는 일부 교과서의 "최소 제곱" 또는 "최적합" 선과 동일합니다.)
d1, d2, d3, .. dL을 선을 유도하는 데 사용된 각 막대의 선에서 종가까지의 거리로 계산합니다. 즉, di = 회귀선에서 각 막대의 종가까지의 거리입니다.
제곱 오차의 평균을 계산합니다.
AE = (d12 + d22 + d32 + .. + dN2) / L
표준 오차(Se)는 이 값의 제곱근입니다.
Se = AE의 제곱근
그런 다음 N = 표준 오차의 수인 경우 대역폭은 다음과 같습니다.
흑백 = N * SE
지수 이동 평균에서 밴드 너비를 더하거나 빼서 상단 및 하단 밴드의 오늘 값에 도달합니다.
매개변수: 기간(P): 지수 이동 평균 계산에 사용되는 기간. 선형 회귀 기간(L): 선형 회귀에 대한 선을 구성하는 데 사용되는 기간입니다. 편차(N): 사용된 편차 수입니다. 즉, 표준 오차 값에 인수를 곱하여 대역을 확장할 수 있습니다. Kirshenbaum은 1.75의 값을 권장합니다.
Kirshenbaum 밴드는 우수한 변동성 밴드를 생성합니다. 이 시스템을 볼린저 밴드와 비교하십시오. Kirshenbaum 밴드를 사용하여 추세 주변의 변동성을 측정하고 볼린저 밴드를 사용하여 추세의 변화를 측정합니다.
다음 코드를 찾았습니다. Kirshenbaum Band Lower(KBL)
' Use for the underlying indicator values, indexed by bar index.
Define values() As Number = IndicatorValues(_indicatorKey, barIndex, length + 2 * MathMax(_periods1, _periods2))
' Use for the sum of X times Y, the sum of X, the sum of Y, the sum of X^2
Define sumXY,sumX,sumY,sumXPower As Number
' Use for the EMA smoothing factor.
Define smoothFactor As Number = 2 / (_periods1 + 1)
' Use for the EMA calculation.
Define EMA As Number
' Use for the linear regression calculation.
Define LR As Number
' Use for the average of the squared errors.
Define averageError As Number
' Use for the calculated indicator script values, indexed by bar index.
Define results(length - 1) As Number
' Calculate the indicator script values for the specified bar range.
For i As Integer = length - 1 To 0 Step -1
EMA = 0
' Calculate the indicator script value for the current bar.
For j As Integer = i + _periods1 - 1 To i Step -1
If (EMA 0) Then
EMA = (1 - smoothFactor) * EMA + smoothFactor * values(j)
Else
EMA = values(j)
End If
Next
averageError = 0
' Calculate the linear regression and the average of the squared errors.
아 죄송합니다 두디님! 방금 당신의 지표를 찾았습니다(경향)
먼저 ex4를 올려주셔서 감사합니다.
그러나 그것은 다음과 같이 보입니다 (배경색과 diff 템플릿을 시도하십시오-여전히 사라짐)
[ Trend.ex4 를 설치하기 전에 먼저 PUT IT UP해야 하는 다른 지표는 없겠죠?] -- 그룹에서 작동하는 선행 지표
ex4를 삭제한 다음 해당 폴더에 MQ4를 넣어 MT4를 다시 열 수 있습니다. 차트에서 작동하는 경우 새로운 trend.ex4를 제공해야 합니다. pls는 한 번 더 업로드합니다.
그런데 MQ4가 이전 응답에 있었습니다.
그러나 yewww , REGRET 표시기 범주에 속한다는 것을 의미하는 다시 그리기 표시기입니다. 새로운 방향을 따라 입력하면 90분 이내에 후회하게 될 것입니다.
-- 하지만 앞서 내가 당신의 그림을 볼 때, 그것은 단지 2색 표시기로 나타나므로 다시 칠하는 것이 정말 그렇게 나쁠까요?
Lsma trend - channeled.mq4 (4.6 KB, 321 조회수)이(가) 그렇게 좋습니까?
내 정상적인 LSMA는 꽤 많이 다시 칠하고 방금 일어난 일을 프로파일링합니다(예측 능력이 전혀 없음)
그리고 나는 30M에서 그것을 사용할 것입니다 (좋습니까?), 당신의 예는 M1입니다 (나에게는 너무 위험합니다)
============
나는 교차 통화 쌍 에 대한 임계 가격 수준을 결정하는 데 꽤 능숙합니다.
trend.ex4는 SEFC 지표와 같을 수 있습니다. -- 과거 데이터(예: 최근 반나절이 아님)에서 충분히 좋아 보입니다.
그러나 그것을 사용하여 입력하려고하면 위험하고 불확실한 느낌이 듭니다.
실제로, 우리는 DANGEROUS가 지금 진입할 수 있는 지표 콤보를 찾아야 합니다.
---- 저는 30M 차트를 좋아하고 AUDCHF에 대해 한 가지 알아차렸습니다. 이 쌍의 변동성은 매우 낮습니다.
더 긴 촛대의 경우 하나의 촛대, 즉 MT4에서 2개의 직사각형을 사용하여 L자 모양을 그릴 수 있습니다.
그런 다음 피크가 모멘텀이 사라지는 시점을 결정할 수 있습니다(역 부호일 수 있음)
봉우리가 어디에 있는지 확인하기 위해 다른 쌍을 조사할 것입니다!! 동일한 역 패턴이 지속되는지 확인하기 위해
AUD-chf는 거북이처럼 많이 움직이기를 거부하기 때문에 이것은 쓰레기 발견이 될 수 있습니다.
아 죄송합니다 두디님! 방금 당신의 지표를 찾았습니다(경향)
괜찮아 고란젤...
나는 sum1 else가 b4에게 다시 칠한다고 말했기 때문에 합계에 대해 의심을 품었습니다. 그러나 나는 오랫동안 그것을 확인 하고 있었는데 지금은 그것이 다시 칠한다고 생각하지 않습니다...
시간되시면 확인해보시죠...
건배
멍청한
당신이 맞습니다. 게시한 표시기는 다시 칠하지 않습니다.
여기에 같은 것이 있지만 다르게 작성되었습니다(간단한 코드, 막대에 제한 없음(지금은 전체 차트에서 작동)). 이제 (코드에서) 수행하는 작업이 더 명확해질 것이며 추가 작업에 더 적합합니다. 지금.
추신: 모든 논리를 원본과 동일하게 유지
문안 인사
믈라덴
괜찮아 고란젤...
나는 sum1 else가 b4에게 다시 칠한다고 말했기 때문에 합계에 대해 의심을 품었습니다. 그러나 나는 오랫동안 그것을 확인하고 있었는데 지금은 그것이 다시 칠한다고 생각하지 않습니다...
시간되시면 확인해보시죠...
건배커셴바움 밴드
안녕하세요 여러분,
인터넷에서 지표를 검색했지만 아무 것도 찾지 못했습니다. 누군가 지표를 만들 수 있습니까?
설명:
Kirshenbaum 밴드는 지수 이동 평균 주위에 그려진 채널 라인입니다(지수 이동 평균 참조). 채널 너비는 지난 N일의 선형 회귀에서 "표준 오차"의 배수입니다(선형 회귀 참조, EMA는 동일한 N일을 사용하여 평활화됩니다.
Kirshenbaum 밴드는 볼린저 밴드(볼린저 밴드 참조)와 유사하지만 표준 편차 (stddev, 표준 편차 참조) 대신 선형 회귀 표준 오차(stderr)가 있습니다. 차이점은 stddev는 추세를 고려하지 않으므로 추세가 진행 중일 때 볼린저 채널이 넓어집니다. 그러나 stderr은 적합 경사선에서의 편차를 기반으로 하므로 가격이 꾸준히 상승하거나 하락하면 채널 폭은 작게 유지됩니다.
표준 오류 값(즉, 채널 너비)은 "선형 회귀 표준 오류"(선형 회귀 참조)와 같은 지표로도 직접 볼 수 있습니다.
또는 :
KBA-C Kirshenbaum Bands Paul Kirshenbaum, 자금 관리자이자 Ph.D. NYU의 경제학에서 "탈 경향"인 다소 독특한 거래 대역을 제출했습니다. Kirshenbaum 밴드는 시장 변동성을 측정한다는 점에서 볼린저 밴드(BOL-C 참조)와 유사합니다. 그러나 밴드폭에 대해 이동평균의 표준편차를 사용하지 않고 종가의 선형회귀선의 표준오차를 사용한다. 이는 추세의 변화에 대한 변동성을 측정하는 대신 현재 추세를 중심으로 변동성을 측정하는 효과가 있습니다. 구성: Kirshenbaum 밴드는 다음과 같이 구성됩니다.
종가를 기준으로 데이터의 P 기간 지수 이동 평균을 계산합니다.
그런 다음 각 막대에 대해 오늘 종가를 선의 끝점으로 사용하여 L-기간 선형 회귀선을 계산합니다. (참고: "선형 회귀"라는 용어는 일부 교과서의 "최소 제곱" 또는 "최적합" 선과 동일합니다.)
d1, d2, d3, .. dL을 선을 유도하는 데 사용된 각 막대의 선에서 종가까지의 거리로 계산합니다. 즉, di = 회귀선에서 각 막대의 종가까지의 거리입니다.
제곱 오차의 평균을 계산합니다.
AE = (d12 + d22 + d32 + .. + dN2) / L
표준 오차(Se)는 이 값의 제곱근입니다.
Se = AE의 제곱근
그런 다음 N = 표준 오차의 수인 경우 대역폭은 다음과 같습니다.
흑백 = N * SE
지수 이동 평균에서 밴드 너비를 더하거나 빼서 상단 및 하단 밴드의 오늘 값에 도달합니다.
매개변수: 기간(P): 지수 이동 평균 계산에 사용되는 기간. 선형 회귀 기간(L): 선형 회귀에 대한 선을 구성하는 데 사용되는 기간입니다. 편차(N): 사용된 편차 수입니다. 즉, 표준 오차 값에 인수를 곱하여 대역을 확장할 수 있습니다. Kirshenbaum은 1.75의 값을 권장합니다.
Kirshenbaum 밴드는 우수한 변동성 밴드를 생성합니다. 이 시스템을 볼린저 밴드와 비교하십시오. Kirshenbaum 밴드를 사용하여 추세 주변의 변동성을 측정하고 볼린저 밴드를 사용하여 추세의 변화를 측정합니다.
다음 코드를 찾았습니다. Kirshenbaum Band Lower(KBL)
' 막대 인덱스로 인덱싱된 기본 지표 값에 사용합니다.
values()를 Number로 정의 = IndicatorValues(_indicatorKey, barIndex, length + 2 * MathMax(_periods1, _periods2))
' X 곱하기 Y의 합, X의 합, Y의 합, X^2의 합에 사용
sumXY,sumX,sumY,sumXPower를 숫자로 정의
' EMA 평활화 계수에 사용합니다.
SmoothFactor를 숫자로 정의 = 2 / (_periods1 + 1)
' EMA 계산에 사용합니다.
EMA를 숫자로 정의
' 선형 회귀 계산에 사용합니다.
LR을 숫자로 정의
' 제곱 오차의 평균에 사용합니다.
AverageError를 숫자로 정의
' 막대 인덱스로 인덱싱된 계산된 지표 스크립트 값에 사용합니다.
결과 정의(길이 - 1) 숫자로
' 지정된 막대 범위에 대한 표시기 스크립트 값을 계산합니다.
i의 경우 정수 = 길이 - 1 ~ 0 단계 -1
EMA = 0
' 현재 막대에 대한 표시기 스크립트 값을 계산합니다.
j의 경우 정수 = i + _periods1 - 1 to i 단계 -1
만약 (EMA 0) 그렇다면
EMA = (1 - smoothFactor) * EMA + smoothFactor * 값(j)
또 다른
EMA = 값(j)
종료
다음
평균 오류 = 0
' 선형 회귀와 제곱 오차의 평균을 계산합니다.
j의 경우 정수 = i + _periods2 - 1 to i 단계 -1
LR = sumXY = sumX = sumY = sumXPower = 0
k의 경우 정수 = j + _periods2 - 1 ~ j 단계 -1
sumXY += k * 값(k)
합X += k
sumY += 값(k)
합X파워 += k * k
다음
LR = (sumY - (1 * ((_periods2 * sumXY) - (sumX*sumY)) / (_periods2 * sumXPower - (sumX * sumX))) * sumX) / _periods2
평균 오류 += MathPow(값(j) - LR, 2)
다음
평균 오류 = MathSqrt(평균 오류 / _periods2)
결과(i) = EMA - 평균 오류
다음
결과 반환
감사합니다.
데루무로
Kirshenbaum 밴드 ...
이것은 하나이어야합니다추신: 볼린저 밴드와 비교하려면 볼린저 밴드 가 중간선에 단순 이동 평균을 사용하기 때문에 "모드" 매개변수를 0(단순 이동 평균)으로 설정하십시오(Kirshenbaum 밴드로 EMA가 아님)
문안 인사
안녕하세요 여러분,
인터넷에서 지표를 검색했지만 아무 것도 찾지 못했습니다. 누군가 지표를 만들 수 있습니까?
설명:
Kirshenbaum 밴드는 지수 이동 평균 주위에 그려진 채널 라인입니다(지수 이동 평균 참조). 채널 너비는 지난 N일의 선형 회귀에서 나온 "표준 오차"의 배수입니다(선형 회귀 참조, EMA는 동일한 N일을 사용하여 평활화됩니다.
Kirshenbaum 밴드는 볼린저 밴드(볼린저 밴드 참조)와 유사하지만 표준 편차(stddev, 표준 편차 참조) 대신 선형 회귀 표준 오차(stderr)가 있습니다. 차이점은 stddev는 추세를 고려하지 않으므로 추세가 진행 중일 때 볼린저 채널이 넓어집니다. 그러나 stderr은 적합 경사선에서의 편차를 기반으로 하므로 가격이 꾸준히 상승하거나 하락하면 채널 폭은 작게 유지됩니다.
표준 오류 값(즉, 채널 너비)은 "선형 회귀 표준 오류"(선형 회귀 참조)와 같은 지표로도 직접 볼 수 있습니다.
또는 :
KBA-C Kirshenbaum Bands Paul Kirshenbaum, 자금 관리자이자 Ph.D. NYU의 경제학에서 "탈 경향"인 다소 독특한 거래 대역을 제출했습니다. Kirshenbaum 밴드는 시장 변동성을 측정한다는 점에서 볼린저 밴드(BOL-C 참조)와 유사합니다. 그러나 밴드폭에 대해 이동평균의 표준편차를 사용하지 않고 종가의 선형회귀선의 표준오차를 사용한다. 이는 추세의 변화에 대한 변동성을 측정하는 대신 현재 추세를 중심으로 변동성을 측정하는 효과가 있습니다. 구성: Kirshenbaum 밴드는 다음과 같이 구성됩니다.
종가를 기준으로 데이터의 P 기간 지수 이동 평균을 계산합니다.
그런 다음 각 막대에 대해 오늘 종가를 선의 끝점으로 사용하여 L-기간 선형 회귀선을 계산합니다. (참고: "선형 회귀"라는 용어는 일부 교과서의 "최소 제곱" 또는 "최적합" 선과 동일합니다.)
d1, d2, d3, .. dL을 선을 유도하는 데 사용된 각 막대의 선에서 종가까지의 거리로 계산합니다. 즉, di = 회귀선에서 각 막대의 종가까지의 거리입니다.
제곱 오차의 평균을 계산합니다.
AE = (d12 + d22 + d32 + .. + dN2) / L
표준 오차(Se)는 이 값의 제곱근입니다.
Se = AE의 제곱근
그런 다음 N = 표준 오차의 수인 경우 대역폭은 다음과 같습니다.
흑백 = N * SE
지수 이동 평균에서 밴드 너비를 더하거나 빼서 상단 및 하단 밴드의 오늘 값에 도달합니다.
매개변수: 기간(P): 지수 이동 평균 계산에 사용되는 기간. 선형 회귀 기간(L): 선형 회귀에 대한 선을 구성하는 데 사용되는 기간입니다. 편차(N): 사용된 편차 수입니다. 즉, 표준 오차 값에 인수를 곱하여 대역을 확장할 수 있습니다. Kirshenbaum은 1.75의 값을 권장합니다.
Kirshenbaum 밴드는 우수한 변동성 밴드를 생성합니다. 이 시스템을 볼린저 밴드와 비교하십시오. Kirshenbaum 밴드를 사용하여 추세 주변의 변동성을 측정하고 볼린저 밴드를 사용하여 추세의 변화를 측정합니다.
다음 코드를 찾았습니다. Kirshenbaum Band Lower(KBL)
Define values() As Number = IndicatorValues(_indicatorKey, barIndex, length + 2 * MathMax(_periods1, _periods2))
' Use for the sum of X times Y, the sum of X, the sum of Y, the sum of X^2
Define sumXY,sumX,sumY,sumXPower As Number
' Use for the EMA smoothing factor.
Define smoothFactor As Number = 2 / (_periods1 + 1)
' Use for the EMA calculation.
Define EMA As Number
' Use for the linear regression calculation.
Define LR As Number
' Use for the average of the squared errors.
Define averageError As Number
' Use for the calculated indicator script values, indexed by bar index.
Define results(length - 1) As Number
' Calculate the indicator script values for the specified bar range.
For i As Integer = length - 1 To 0 Step -1
EMA = 0
' Calculate the indicator script value for the current bar.
For j As Integer = i + _periods1 - 1 To i Step -1
If (EMA 0) Then
EMA = (1 - smoothFactor) * EMA + smoothFactor * values(j)
Else
EMA = values(j)
End If
Next
averageError = 0
' Calculate the linear regression and the average of the squared errors.
For j As Integer = i + _periods2 - 1 To i Step -1
LR = sumXY = sumX = sumY = sumXPower = 0
For k As Integer = j + _periods2 - 1 To j Step -1
sumXY += k * values(k)
sumX += k
sumY += values(k)
sumXPower += k * k
Next
LR = (sumY - (1 * ((_periods2 * sumXY) - (sumX*sumY)) / (_periods2 * sumXPower - (sumX * sumX))) * sumX) / _periods2
averageError += MathPow(values(j) - LR, 2)
Next
averageError = MathSqrt(averageError / _periods2)
results(i) = EMA - averageError
Next
Return results
감사합니다
데루무로커셴바움 밴드
안녕 믈라덴
지표 감사합니다. 당신은 좋은 일을했고 매우 빨리했습니다.
문안 인사
데루무로
RSI_TripleHull 산업
RSI_TripleHull Ind는 이미 여기에 게시되어 있지만 여기에는 검색을 저장하기 위한 것입니다.
이 표시기에 대한 경고가 있는지 알고 있습니까?
감사해요.
팀 트레이더
소스 코드는 다음과 같습니다.
https://www.mql5.com/en/forum/172972/page2
[langtitle=fr]안녕하세요[/langtitle]
[lang=fr]안녕하세요.
나는 mladen이 배경에 사각형을 그리는 표시기를 사용하고 있는지 묻고 싶었습니다. 어느 표시기인지 알려주실 수 있습니까?
또한 높은 곳과 낮은 곳 등의 핍을 나타내는 오른쪽 상단의 것,
감사합니다
[/언어]