Características úteis da KimIV - página 47

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É o mesmo para mim, se você chama assim.

  for (int i=0; i<r; i++)  {
    Y[i]=Close[i+1];
    X[i]=i;
  }
    
  Array_LR(X, Y);
  for (i=0; i<r; i++) {
    SetArrow(170, Blue, "arr"+i+r, Time[i+1], Y[i]);
  }

É verdade, os pontos em ambas as variantes não se sobrepõem exatamente. Mas isto é muito provavelmente uma peculiaridade da SetArrow()

Aqui está uma foto

 
Prival писал (а) >>
É verdade que os pontos em ambas as variantes não se sobrepõem exatamente. Mas isto é muito provavelmente uma característica da SetArrow()

Não, esta é uma característica do objeto gráfico OBJ_ARROW. Não é ancorado pelo centro da massa, mas pelo meio do limite superior.

 

A função ArrayMo().

Retorna Modu - o máximo da curva de densidade de distribuição. A função aceita os seguintes parâmetros opcionais:

  • x - Matriz de valores de séries numéricas.
  • d - A precisão dos valores das séries numéricas, o número de casas decimais.
//+----------------------------------------------------------------------------+
//|  Автор    : Ким Игорь В. aka KimIV,  http://www.kimiv.ru                   |
//+----------------------------------------------------------------------------+
//|  Версия   : 21.06.2008                                                     |
//|  Описание : Возвращает Моду - максимум кривой плотности распределения.     |
//+----------------------------------------------------------------------------+
//|  Параметры:                                                                |
//|    x - массив значений числового ряда                                      |
//|    d - точность значений числового ряда, количество знаков после запятой   |
//+----------------------------------------------------------------------------+
double ArrayMo(double& x[], int d=4) {
  double e, s=0;
  double m[][2];             // временный массив:
                             //  столбец 1 - количество значений
                             //  столбец 2 - значения
  int    i, k=ArraySize(x);
  int    n;                  // номер строки временного массива m
  int    r;                  // количество строк во временном массиве m

  if (k>0) {
    for (i=0; i<k; i++) {
      e=NormalizeDouble(x[i], d);
      n=ArraySearchDouble(m, e);
      if (n<0) {
        r=ArrayRange(m, 0);
        ArrayResize(m, r+1);
        m[r][0]++;
        m[r][1]=e;
      } else m[n][0]++;
    }
    ArraySort(m, WHOLE_ARRAY, 0, MODE_DESCEND);
    s=m[0][1];
  } else Print("ArrayMo(): Массив пуст!");

  return(s);
}
 

Exemplo de utilização da função ArrayMo().

Determina o nível de preços mais frequente entre as últimas 1000 ou mais barras do gráfico atual:

#define R 1000
void start() {
  double a[R];
  for (int i=0; i<R; i++) a[i]=High[i];
  Message(ArrayMo(a, 4));
}
SZY. Em anexo está um roteiro para testar a função ArrayMo().
Arquivos anexados:
test_arraymo.mq4  5 kb
 

A biblioteca de funções b-Array foi publicada na íntegra e foi projetada para trabalhar com arrays.

 

Há outro, o cálculo da covariância

//+----------------------------------------------------------------------------+
//|  Автор    : Сергей Привалов aka Prival,  Skype: privalov-sv                |
//+----------------------------------------------------------------------------+
//|  Версия   : 11.09.2008                                                     |
//|  Описание : Рассчет ковариации массива cvar(X,Y)                           |
//+----------------------------------------------------------------------------+
//|  Параметры:                                                                |
//|    X    - массив значений числового ряда, ось X                            |
//|    Y    - массив значений числового ряда, ось Y                            |
//+----------------------------------------------------------------------------+

double cvar(double &X[], double &Y[])
{
      double mo_X = 0, mo_Y = 0, res = 0;
      int    i,N=ArraySize(X);
     
      if(N>1 && ArraySize(Y)==N)  {
        for( i = 0; i < N; i ++ ) {
            mo_X +=X[i]-X[0];
          mo_Y +=Y[i];
      }
      mo_X /=N;
      mo_Y /=N;
      for( i = 0; i < N; i ++ ) res +=(X[i]-mo_X)*(Y[i]-mo_Y);
      res /=N;
    } else Print("cvar(): Недостаточное количество элементов ряда! N=", N, " или не совпадает размерность");
   return(res);

corrigido.

 
Prival писал (а) >>

Há outro, o cálculo da covariância

adicioná-lo à biblioteca. Embora haja muito mais definições de matrizes (matrizes). Mas acho que vamos preenchê-lo gradualmente.

Há algumas perguntas:

1. O que é mo_XY?

2. Na linha de acumulação de MOs por X

mo_X +=X[i]-X[0];
Por que tirar X[0]?
 3. Por que a matriz X deve ser encomendada?
 

1. mo_XY pode ser removido, verificadas diferentes opções de cálculo. Isto é o que sobrou da variante ruim.

2. este algoritmo que citei tem chances mínimas de obter erros nos cálculos se o Time[] entrar como X. A multiplicação de grandes números causa gradativamente um acúmulo de erros e isso vai aparecer. Exatamente para este fim, eliminação da possível aparência deste erro, X é (adicionalmente) deslocado para a origem, subtraindo X[0].

3. O principal é que os valores digitados em X correspondem a Y

Vou corrigi-lo agora.

 
mo_X += X[0]; // Esqueci-me provavelmente .
Esta é uma operação desnecessária. Você pode verificá-lo duas vezes.
 
TheXpert писал (а) >>

Eu discordo.

É uma boa regra geral para a desconfiança. Verifique em qualquer pacote de matemática. Afixaremos os resultados. Vou fazer isso agora mesmo em MathCade.

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