Добрый день. Требуется написание индикатора для торгового терминала quick
Канал Регрессии (Polynomial Regression Channel)
Канал Регрессии состоит из двух параллельных линий, равноудалённый сверху и снизу от линии тренда линейной регрессии. Расстояние между границами канала и линией регрессии равно значению отклонения максимальной цены закрытия от линии регрессии.
Канал квадратичной (параболической) регрессии
КОД mt4
#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 3
#property indicator_color1 LimeGreen
#property indicator_color2 Gold
#property indicator_color3 Gold
extern int degree = 3;
extern double kstd = 2.0;
extern int bars = 250;
extern int shift = 0;
//-----
double fx[],sqh[],sql[];
double ai[10,10],b[10],x[10],sx[20];
double sum;
int ip,p,n,f;
double qq,mm,tt;
int ii,jj,kk,ll,nn;
double sq;
int i0 = 0;
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
SetIndexBuffer(0, fx);
SetIndexBuffer(1, sqh);
SetIndexBuffer(2, sql);
SetIndexStyle(0, DRAW_LINE);
SetIndexStyle(1, DRAW_LINE);
SetIndexStyle(2, DRAW_LINE);
SetIndexEmptyValue(0, 0.0);
SetIndexEmptyValue(1, 0.0);
SetIndexEmptyValue(2, 0.0);
SetIndexShift(0, shift);
SetIndexShift(1, shift);
SetIndexShift(2, shift);
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator deinitialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int deinit()
{
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function |
//+------------------------------------------------------------------+
int start()
{
if (Bars < bars) return;
int mi; // start
ip = bars;
p=ip; //
sx[1]=p+1; //
nn = degree+1;
SetIndexDrawBegin(0, Bars-p-1);
SetIndexDrawBegin(1, Bars-p-1);
SetIndexDrawBegin(2, Bars-p-1);
//----------------------sx-------------------------------------------------------------------
for(mi=1;mi<=nn*2-2;mi++) // mi �� 1 nn*2-2
{
sum=0;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sum+=MathPow(n,mi);
}
sx[mi+1]=sum;
}
//----------------------syx-----------
for(mi=1;mi<=nn;mi++)
{
sum=0.00000;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
if(mi==1) sum+=Close[n];
else sum+=Close[n]*MathPow(n,mi-1);
}
b[mi]=sum;
}
//===============Matrix===================================== ============================================================ ======
for(jj=1;jj<=nn;jj++)
{
for(ii=1; ii<=nn; ii++)
{
kk=ii+jj-1;
ai[ii,jj]=sx[kk];
}
}
//===============Gauss====================================== ============================================================ ======
for(kk=1; kk<=nn-1; kk++)
{
ll=0;
mm=0;
for(ii=kk; ii<=nn; ii++)
{
if(MathAbs(ai[ii,kk])>mm)
{
mm=MathAbs(ai[ii,kk]);
ll=ii;
}
}
if(ll==0) return(0);
if (ll!=kk)
{
for(jj=1; jj<=nn; jj++)
{
tt=ai[kk,jj];
ai[kk,jj]=ai[ll,jj];
ai[ll,jj]=tt;
}
tt=b[kk];
b[kk]=b[ll];
b[ll]=tt;
}
for(ii=kk+1;ii<=nn;ii++)
{
qq=ai[ii,kk]/ai[kk,kk];
for(jj=1;jj<=nn;jj++)
{
if(jj==kk) ai[ii,jj]=0;
else ai[ii,jj]=ai[ii,jj]-qq*ai[kk,jj];
}
b[ii]=b[ii]-qq*b[kk];
}
}
x[nn]=b[nn]/ai[nn,nn];
for(ii=nn-1;ii>=1;ii--)
{
tt=0;
for(jj=1;jj<=nn-ii;jj++)
{
tt=tt+ai[ii,ii+jj]*x[ii+jj];
x[ii]=(1/ai[ii,ii])*(b[ii]-tt);
}
}
//========================================================== ============================================================ =====
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sum=0;
for(kk=1;kk<=degree;kk++)
{
sum+=x[kk+1]*MathPow(n,kk);
}
fx[n]=x[1]+sum;
}
//-----------------------------------Std-----------------------------------------------------------------------------------
sq=0.0;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sq+=MathPow(Close[n]-fx[n],2);
}
sq=MathSqrt(sq/(p+1))*kstd;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sqh[n]=fx[n]+sq;
sql[n]=fx[n]-sq;
}
return(0);
}
// eof
Канал Регрессии (Polynomial Regression Channel)
Канал Регрессии состоит из двух параллельных линий, равноудалённый сверху и снизу от линии тренда линейной регрессии. Расстояние между границами канала и линией регрессии равно значению отклонения максимальной цены закрытия от линии регрессии.
Канал квадратичной (параболической) регрессии
КОД mt4
#property indicator_chart_window
#property indicator_buffers 3
#property indicator_color1 LimeGreen
#property indicator_color2 Gold
#property indicator_color3 Gold
extern int degree = 3;
extern double kstd = 2.0;
extern int bars = 250;
extern int shift = 0;
//-----
double fx[],sqh[],sql[];
double ai[10,10],b[10],x[10],sx[20];
double sum;
int ip,p,n,f;
double qq,mm,tt;
int ii,jj,kk,ll,nn;
double sq;
int i0 = 0;
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator initialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
SetIndexBuffer(0, fx);
SetIndexBuffer(1, sqh);
SetIndexBuffer(2, sql);
SetIndexStyle(0, DRAW_LINE);
SetIndexStyle(1, DRAW_LINE);
SetIndexStyle(2, DRAW_LINE);
SetIndexEmptyValue(0, 0.0);
SetIndexEmptyValue(1, 0.0);
SetIndexEmptyValue(2, 0.0);
SetIndexShift(0, shift);
SetIndexShift(1, shift);
SetIndexShift(2, shift);
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator deinitialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int deinit()
{
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Custom indicator iteration function |
//+------------------------------------------------------------------+
int start()
{
if (Bars < bars) return;
int mi; // start
ip = bars;
p=ip; //
sx[1]=p+1; //
nn = degree+1;
SetIndexDrawBegin(0, Bars-p-1);
SetIndexDrawBegin(1, Bars-p-1);
SetIndexDrawBegin(2, Bars-p-1);
//----------------------sx-------------------------------------------------------------------
for(mi=1;mi<=nn*2-2;mi++) // mi �� 1 nn*2-2
{
sum=0;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sum+=MathPow(n,mi);
}
sx[mi+1]=sum;
}
//----------------------syx-----------
for(mi=1;mi<=nn;mi++)
{
sum=0.00000;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
if(mi==1) sum+=Close[n];
else sum+=Close[n]*MathPow(n,mi-1);
}
b[mi]=sum;
}
//===============Matrix=====================================
for(jj=1;jj<=nn;jj++)
{
for(ii=1; ii<=nn; ii++)
{
kk=ii+jj-1;
ai[ii,jj]=sx[kk];
}
}
//===============Gauss======================================
for(kk=1; kk<=nn-1; kk++)
{
ll=0;
mm=0;
for(ii=kk; ii<=nn; ii++)
{
if(MathAbs(ai[ii,kk])>mm)
{
mm=MathAbs(ai[ii,kk]);
ll=ii;
}
}
if(ll==0) return(0);
if (ll!=kk)
{
for(jj=1; jj<=nn; jj++)
{
tt=ai[kk,jj];
ai[kk,jj]=ai[ll,jj];
ai[ll,jj]=tt;
}
tt=b[kk];
b[kk]=b[ll];
b[ll]=tt;
}
for(ii=kk+1;ii<=nn;ii++)
{
qq=ai[ii,kk]/ai[kk,kk];
for(jj=1;jj<=nn;jj++)
{
if(jj==kk) ai[ii,jj]=0;
else ai[ii,jj]=ai[ii,jj]-qq*ai[kk,jj];
}
b[ii]=b[ii]-qq*b[kk];
}
}
x[nn]=b[nn]/ai[nn,nn];
for(ii=nn-1;ii>=1;ii--)
{
tt=0;
for(jj=1;jj<=nn-ii;jj++)
{
tt=tt+ai[ii,ii+jj]*x[ii+jj];
x[ii]=(1/ai[ii,ii])*(b[ii]-tt);
}
}
//==========================================================
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sum=0;
for(kk=1;kk<=degree;kk++)
{
sum+=x[kk+1]*MathPow(n,kk);
}
fx[n]=x[1]+sum;
}
//-----------------------------------Std-----------------------------------------------------------------------------------
sq=0.0;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sq+=MathPow(Close[n]-fx[n],2);
}
sq=MathSqrt(sq/(p+1))*kstd;
for(n=i0;n<=i0+p;n++)
{
sqh[n]=fx[n]+sq;
sql[n]=fx[n]-sq;
}
return(0);
}
// eof