नमस्ते दोस्तों! आज हम बात करेंगे एक नए ट्रेंड एस्टीमेटर के बारे में, जो कि सामान्य औसत तकनीकों में होने वाली देरी की समस्या को हल करने के लिए विकसित किया गया है। यह एस्टीमेटर आपको पिछले समय के 1/2 औसत लंबाई से संबंधित जानकारी देता है। इसमें एक ऐसा एल्गोरिदम है, जैसा कि आप शायद MT STD चैनल में पाते हैं, जो एक निश्चित संख्या के समयावधियों पर सीधी रेखा फिट करता है। यह अंतिम बिंदु के साथ-साथ 2 विचलन चैनल भी प्रदर्शित करता है, जिनकी चौड़ाई उपयोगकर्ता द्वारा सेट की जा सकती है।
ध्यान दें:
1) मैं MQL4 प्रोग्रामिंग में नया हूँ (हालांकि सामान्य प्रोग्रामिंग में नहीं), इसलिए कोड में कुछ गलतियाँ हो सकती हैं या कोड को ऑप्टिमाइज़ करने के तरीके हो सकते हैं। यदि ऐसा है, तो कृपया मुझे बताएं (& मैं उन्हें ठीक करूँगा) या इसे वापस पोस्ट करें।
2) मैं रैखिक औसत के बजाय ज्यामितीय औसत का उपयोग करता हूँ, जिसे आप "get_avg" फ़ंक्शन में बदल सकते हैं यदि आप चाहें। मुझे ज्यामितीय औसत पसंद है क्योंकि यह उतार-चढ़ाव के प्रति कम संवेदनशील होता है।
3) मैंने पाया है (मेरे अपने उपयोग के लिए) कि यह 5 दिनों के लिए प्रति घंटे (120 पॉइंट्स) या 20 दिनों के लिए 4 घंटे के अंतराल में सबसे अच्छा काम करता है (120 पॉइंट्स)।
4) विचलन चैनल STD चैनल नहीं हैं, क्योंकि ट्रेंड के ऊपर और नीचे के विचलन को अलग-अलग गणना किया गया है और शायद यह पूरी तरह से सही न हो (मेरी ताकत गणित है, आंकड़े नहीं, अफसोस...)।
2) मैं रैखिक औसत के बजाय ज्यामितीय औसत का उपयोग करता हूँ, जिसे आप "get_avg" फ़ंक्शन में बदल सकते हैं यदि आप चाहें। मुझे ज्यामितीय औसत पसंद है क्योंकि यह उतार-चढ़ाव के प्रति कम संवेदनशील होता है।
3) मैंने पाया है (मेरे अपने उपयोग के लिए) कि यह 5 दिनों के लिए प्रति घंटे (120 पॉइंट्स) या 20 दिनों के लिए 4 घंटे के अंतराल में सबसे अच्छा काम करता है (120 पॉइंट्स)।
4) विचलन चैनल STD चैनल नहीं हैं, क्योंकि ट्रेंड के ऊपर और नीचे के विचलन को अलग-अलग गणना किया गया है और शायद यह पूरी तरह से सही न हो (मेरी ताकत गणित है, आंकड़े नहीं, अफसोस...)।