该指标基于动量及其多条信号线的趋势方向分析。 信号线计算算法如下。 我们有指标输入参数作为源数据:
- StartLength——第一条信号线的最小初始值;
- Step——周期变化步长;
- StepsTotal – 周期变化的数量。
多个信号线中的任何周期值均使用算术级数计算:
SignalPeriod(数字) = 起始长度 + 数字 * 步长
Number 变量的值范围从零到 StepsTotal。 获得的周期值将添加到变量数组中,并在每个指标刻度处使用,以获得平滑 RSI 指标值的数组。 计算每个平滑的当前趋势方向,并确定整个 RSI 平滑值数组的正趋势和负趋势的数量。 积极和消极趋势的最终数量依次被平滑,并用作形成颜色云的指示线,在 DRAW_FILLING 样式类的帮助下显示。
该指标的趋势方向由云的颜色决定,而其强度由云的宽度决定。 您可以使用超买 (UpLevel) 和超卖 (DnLevel) 水平,这些水平以指标最大振幅的百分比值设置。
此外,该指标还提供了确定以颜色方块显示的趋势强度变化速度方向的可能性。 如果趋势强度增加,这些方块的颜色将与云的颜色相匹配,否则,这些方块将以相反的颜色着色。
可以从十种可能的版本中选择平滑算法:
- SMA——简单移动平均线;
- EMA——指数移动平均线;
- SMMA——平滑移动平均线;
- LWMA——线性加权移动平均线;
- JJMA——JMA自适应平均值;
- JurX – 超线性平滑;
- ParMA——抛物线平滑;
- T3 – 蒂尔森多重指数平滑;
- VIDYA – 使用 Tushar Chande 算法进行平滑;
- AMA – 使用 Perry Kaufman 算法进行平滑。
需要注意的是,不同平滑算法的Phase参数具有完全不同的含义。 对于 JMA,它是一个从 -100 到 +100 变化的外部相位变量。 对于 T3,它是平滑比率乘以 100,以获得更好的可视化效果;对于 VIDYA,它是 CMO 振荡周期;对于 AMA,它是慢速 EMA 周期。 在其他算法中,这些参数不会影响平滑。 对于 AMA 快速 EMA 周期是一个固定值,默认等于 2。 对于 AMA,升幂的比率也等于 2。
该指标使用 SmoothAlgorithms.mqh 库类(必须复制到terminal_data_folder\MQL5\Include)。 “在不使用额外缓冲区的情况下进行中间计算的平均价格系列”一文中详细描述了这些类的使用。
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