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FMZ PINE スクリプトドック

作者: リン・ハーン発明者量化 - 微かな夢, 作成日:2022-04-28 16:05:05, 更新日:2024-10-12 17:25:27

const の文字列値の le: [val1, val2,...]) 選択可能なオプションの一覧.

tooltip(const string) ツールティップアイコンを横切るときにユーザに表示される文字列.
inline(const string) 同じ引数を使用したすべての入力呼び出しを1行に組み合わせます.引数として使用される文字列は表示されません.同じ行に属する入力だけを識別するために使用されます.
group(const string) 同じグループ引数文字列を使用してすべての入力の上にヘッダを作成します.この文字列はヘッダのテキストとしても使用されます.
confirm(const bool) true の場合,インダクタがチャートに追加される前に入力値を確認するように要求されます.デフォルト値は false です.

コメントinput.timeframe関数の結果は常に変数に割り当てられるべきであり,上記の例を参照してください.

ほかにも参照 input.bool input.int input.float input.string input.source input.color input

input.integer

提供できません

input.resolution

提供できません

さん

ta.alma

アルノ・レゴ移動平均は,ガウス分布を移動平均の重みとして使用します.

ta.alma(series, length, offset, sigma)

ta.alma(series, length, offset, sigma, floor)

例

plot(ta.alma(close, 9, 0.85, 6))

// same on pine, but much less efficient
pine_alma(series, windowsize, offset, sigma) =>
    m = offset * (windowsize - 1)
    //m = math.floor(offset * (windowsize - 1)) // Used as m when math.floor=true
    s = windowsize / sigma
    norm = 0.0
    sum = 0.0
    for i = 0 to windowsize - 1
        weight = math.exp(-1 * math.pow(i - m, 2) / (2 * math.pow(s, 2)))
        norm := norm + weight
        sum := sum + series[windowsize - i - 1] * weight
    sum / norm
plot(pine_alma(close, 9, 0.85, 6))

リターンアーノウ・レゴー移動平均

議論

series(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)
offset(単純 int/float) 滑らかさ (1に近い) と応答性 (0に近い) の間のトレードオフを制御する.
sigmaALMAのスムーズさを変更します. sigmaが大きいほど,ALMAはスムーズになります.
floor(simple bool) オプションの引数.ALMAが計算される前にオフセット計算がフラワーされるかどうかを指定する.デフォルト値は false.

ほかにも参照 ta.sma ta.ema ta.rma ta.wma ta.vwma ta.swma

ta.sma

xの最後のy値の和を yで割ります. この関数は,xの最後のy値の和を yで割ります.

ta.sma(source, length)

例

plot(ta.sma(close, 15))

// same on pine, but much less efficient
pine_sma(x, y) =>
    sum = 0.0
    for i = 0 to y - 1
        sum := sum + x[i] / y
    sum
plot(pine_sma(close, 15))

リターン単純移動平均値sourceについてlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.ema ta.rma ta.wma ta.vwma ta.swma ta.alma

ta.cog

歯車 (重力中心) は統計とフィボナッチ金比に基づいた指標です

ta.cog(source, length)

例

plot(ta.cog(close, 10))

// the same on pine
pine_cog(source, length) =>
    sum = math.sum(source, length)
    num = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        price = source[i]
        num := num + price * (i + 1)
    -num / sum

plot(pine_cog(close, 10))

リターン重力センター

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.stoch

ta.dev

シリーズと tas.sma の差の測定値

ta.dev(source, length)

例

plot(ta.dev(close, 10))

// the same on pine
pine_dev(source, length) =>
    mean = ta.sma(source, length)
    sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        val = source[i]
        sum := sum + math.abs(val - mean)
    dev = sum/length
plot(pine_dev(close, 10))

リターンの偏差sourceについてlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.variance ta.stdev

ta.stdev

ta.stdev(source, length, biased)

例

plot(ta.stdev(close, 5))

//the same on pine
isZero(val, eps) => math.abs(val) <= eps

SUM(fst, snd) =>
    EPS = 1e-10
    res = fst + snd
    if isZero(res, EPS)
        res := 0
    else
        if not isZero(res, 1e-4)
            res := res
        else
            15

pine_stdev(src, length) =>
    avg = ta.sma(src, length)
    sumOfSquareDeviations = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        sum = SUM(src[i], -avg)
        sumOfSquareDeviations := sumOfSquareDeviations + sum * sum

    stdev = math.sqrt(sumOfSquareDeviations / length)
plot(pine_stdev(close, 5))

リターン標準偏差

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)
biased(series bool) どの推定値を使用すべきかを決定します.オプションです.デフォルトは trueです.

コメントもしbiased誤った場合 - 抽出物の偏見のない推定値です.

ほかにも参照 ta.dev ta.variance

ta.ema

EMA関数は指数的に重度の移動平均値を返します.EMAでは,重度の因子は指数的に減少します.EMA = alpha * source + (1 - alpha) * EMA [1] を使って計算します.ここで,alpha = 2 / (長さ + 1).

ta.ema(source, length)

例

plot(ta.ema(close, 15))

//the same on pine
pine_ema(src, length) =>
    alpha = 2 / (length + 1)
    sum = 0.0
    sum := na(sum[1]) ? src : alpha * src + (1 - alpha) * nz(sum[1])
plot(pine_ema(close,15))

リターン移動平均の指数値sourceアルファ = 2 / (長さ + 1)

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(シンプル int) 棒数 (長さ)

コメントこの変数/関数を使用すると,インジケーターが塗り替えられる可能性があります.

ほかにも参照 ta.sma ta.rma ta.wma ta.vwma ta.swma ta.alma

ta.wma

wma 関数は,重度の移動平均値を返します.sourceについてlengthWMAでは,重み因子は算術順序で減少します.

ta.wma(source, length)

例

plot(ta.wma(close, 15))

// same on pine, but much less efficient
pine_wma(x, y) =>
    norm = 0.0
    sum = 0.0
    for i = 0 to y - 1
        weight = (y - i) * y
        norm := norm + weight
        sum := sum + x[i] * weight
    sum / norm
plot(pine_wma(close, 15))

リターン振込金についてsourceについてlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.sma ta.ema ta.rma ta.vwma ta.swma ta.alma

ta.swma

固定長さの対称重量移動平均: 4.重量: [1/6, 2/6, 2/6, 1/6].

ta.swma(source)

例

plot(ta.swma(close))

// same on pine, but less efficient
pine_swma(x) =>
    x[3] * 1 / 6 + x[2] * 2 / 6 + x[1] * 2 / 6 + x[0] * 1 / 6
plot(pine_swma(close))

リターン対称重度の移動平均値です

議論

source(int/floatシリーズ) ソースシリーズ

ほかにも参照 ta.sma ta.ema ta.rma ta.wma ta.vwma ta.alma

ta.hma

Hma 関数は Hull 移動平均値を返します.

ta.hma(source, length)

例

src = input(defval=close, title="Source")
length = input(defval=9, title="Length")
hmaBuildIn = ta.hma(src, length)
plot(hmaBuildIn, title="Hull MA", color=#674EA7)

リターン源の長バーの移動平均.

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(シンプルイント) 棒の数

ほかにも参照 ta.ema ta.rma ta.wma ta.vwma ta.sma

ta.rma

RSI で用いられる移動平均.これは,alpha = 1 / length との指数関数加重移動平均です.

ta.rma(source, length)

例

plot(ta.rma(close, 15))

//the same on pine
pine_rma(src, length) =>
  alpha = 1/length
  sum = 0.0
  sum := na(sum[1]) ? ta.sma(src, length) : alpha * src + (1 - alpha) * nz(sum[1])
plot(pine_rma(close, 15))

リターン移動平均の指数値sourceアルファ = 1 /length.

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(シンプル int) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.sma ta.ema ta.wma ta.vwma ta.swma ta.alma ta.rsi

ta.rsi

相対強度指数ta.rma()増加し,減少するsource過去10年間length bars.

ta.rsi(source, length)

例

plot(ta.rsi(close, 7))

// same on pine, but less efficient
pine_rsi(x, y) => 
    u = math.max(x - x[1], 0) // upward ta.change
    d = math.max(x[1] - x, 0) // downward ta.change
    rs = ta.rma(u, y) / ta.rma(d, y)
    res = 100 - 100 / (1 + rs)
    res

plot(pine_rsi(close, 7))

リターン相対強度指数 (RSI)

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(シンプル int) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.rma

ta.tsi

真の強度指数です金融商品の基本動向の移動平均値を使います

ta.tsi(source, short_length, long_length)

リターン真の強度指数です [-1, 1] の範囲の値です

議論

source(int/floatシリーズ) ソースシリーズ
short_length短い長さ
long_length長い長さだ

ta.roc

roc (変化率) は,sourceそしてその価値sourceそれはlength数日前に公式で計算される: 100 * change (src,長さ) / src (長さ).

ta.roc(source, length)

リターン変化の速さsourceについてlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ta.range

シリーズ内の最小値と最大値の違いを返します.

ta.range(source, length)

リターンシリーズ内の最小値と最大値の差です

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ta.macd

MACD (移動平均収束/離散) は,株の価格の強度,方向,勢い,およびトレンドの持続時間の変化を明らかにすることを想定しています.

ta.macd(source, fastlen, slowlen, siglen)

例

[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
plot(macdLine, color=color.blue)
plot(signalLine, color=color.orange)
plot(histLine, color=color.red, style=plot.style_histogram)

1 つの値だけが必要な場合は,以下のように _ プレスホルダーを使用します.

例

[_, signalLine, _] = ta.macd(close, 12, 26, 9)
plot(signalLine, color=color.orange)

リターンMACD線,信号線,ヒストグラム線.

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
fastlen(シンプルイント) 速度の議論
slowlen遅い長さの議論だ
siglen信号長引数

ほかにも参照 ta.sma ta.ema

ta.mode

シリアルのモードを返します.同じ周波数を持つ複数の値がある場合は,最小値を返します.

ta.mode(source, length)

リターンシリーズのモード

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ta.median

列の中位値を返します.

ta.median(source, length)

リターン列の中位数です.

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ta.linreg

線形回帰曲線. ユーザーによって定義された期間中に指定された価格に最も適合する線. 最小正方位方法を使用して計算されます. この関数の結果は,公式を使用して計算されます: linreg = 切断点 + 傾斜 * (長さ - 1 - オフセット), ここで切断点と傾斜は最小正方位方法で計算された値ですsource series.

ta.linreg(source, length, offset)

リターン線形回帰曲線です

議論

source(int/floatシリーズ) ソースシリーズ
length(シリーズ int)
offset(シンプルイント) オフセット

ta.bb

ボリンジャーバンド (Bollinger Band) は,証券の価格の単純な移動平均値 (SMA) から2つの標準偏差 (正と負) をプロットした一組の線で定義される技術分析ツールで,ユーザーの好みに合わせて調整することができます.

ta.bb(series, length, mult)

例

[middle, upper, lower] = ta.bb(close, 5, 4)
plot(middle, color=color.yellow)
plot(upper, color=color.yellow)
plot(lower, color=color.yellow)

// the same on pine
f_bb(src, length, mult) =>
    float basis = ta.sma(src, length)
    float dev = mult * ta.stdev(src, length)
    [basis, basis + dev, basis - dev]

[pineMiddle, pineUpper, pineLower] = f_bb(close, 5, 4)

plot(pineMiddle)
plot(pineUpper)
plot(pineLower)

リターンボリンジャー・バンド

議論

series(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)
mult(単純 int/float) 標準偏差因数

ほかにも参照 ta.sma ta.stdev ta.kc

ta.bbw

ボリンジャー帯幅は,上部と下部ボリンジャー帯の間の差を中間帯で割る.

ta.bbw(series, length, mult)

例

plot(ta.bbw(close, 5, 4), color=color.yellow)

// the same on pine
f_bbw(src, length, mult) =>
    float basis = ta.sma(src, length)
    float dev = mult * ta.stdev(src, length)
    ((basis + dev) - (basis - dev)) / basis

plot(f_bbw(close, 5, 4))

リターンボリンガー帯の幅

議論

series(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)
mult(単純 int/float) 標準偏差因数

ほかにも参照 ta.bb ta.sma ta.stdev

ta.cci

CCI (コモディティチャネルインデックス) は,コモディティの典型的な価格とその単純な移動平均の違いを,典型的な価格の平均絶対偏差で割ると計算される.インデックスは,より読みやすい数字を提供するために,逆因数0.015でスケールされる.

ta.cci(source, length)

リターン長さバーのソースの商品チャネルインデックス

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ta.change

現在の値と前の値の差,ソース - ソース [長さ]

ta.change(source, length)

ta.change(source)

リターン減算の結果です.

議論

source(int/floatシリーズ) ソースシリーズ
length(int シリーズ) 現在のバーから前のバーへのオフセット.指定されていない場合は,long=1を使用します.

ほかにも参照 ta.mom ta.cross

ta.mom

運動量source価格とsource価格lengthこれは単に違いですソース - ソース[長さ]

ta.mom(source, length)

リターン運動量source価格とsource価格lengthバール前に

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(int) 現在のバーから前のバーへのオフセット.

ほかにも参照 ta.change

ta.cmo

チェンデ・モメントム・オシレーター. 最近の利益と損失の合計の差を計算し,結果を同じ期間のすべての価格動きの合計で割ります.

ta.cmo(series, length)

例

plot(ta.cmo(close, 5), color=color.yellow)

// the same on pine
f_cmo(src, length) =>
    float mom = ta.change(src)
    float sm1 = math.sum((mom >= 0) ? mom : 0.0, length)
    float sm2 = math.sum((mom >= 0) ? 0.0 : -mom, length)
    100 * (sm1 - sm2) / (sm1 + sm2)

plot(f_cmo(close, 5))

リターンチャンデ・モメント・オシレーター

議論

series(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.rsi ta.stoch math.sum

ta.percentile_linear_interpolation インターポレーション

最寄りの2列間の線形インターポレーションの方法を使って百分数を計算する.

ta.percentile_linear_interpolation(source, length, percentage)

リターンP-th パーセンチールsourceシリーズlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ (ソース).
length( int シリーズ) バックバーの数 (長さ)
percentage(単純 int/float) % 0から100の範囲の数字

コメントこの方法を使用して計算された百分位は,常に入力データセットのメンバーではないことに注意してください.

ほかにも参照 ta.percentile_nearest_rank

ta.percentile_nearest_rank (最も近いランク)

最寄りのランクの方法を使って百分数を計算する.

ta.percentile_nearest_rank(source, length, percentage)

リターンP-th パーセンチールsourceシリーズlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ (ソース).
length( int シリーズ) バックバーの数 (長さ)
percentage(単純 int/float) % 0から100の範囲の数字

コメント100バー未満の長さで最も近いランク方法を使用すると,同じ数字が1パーセント以上に使用される可能性があります. 最寄りのランク方法を用いて計算される百分位は,常に入力データセットの構成要素となります. 100 番目の百分位は,入力データセットの最大値として定義されます.

ほかにも参照 ta.percentile_linear_interpolation

ta.percentrank

順位は,前回の数値が,与えられたシリーズの現在の数値より小さいか,またはそれと同等であった数値の百分比です.

ta.percentrank(source, length)

リターン% ランクsourceについてlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ta.variance

バリアンスとは,数列の平均値 (ta.sma) からの2乗偏差の予想であり,数列が平均値からどの程度広がっているのかを非公式に測定するものです.

ta.variance(source, length, biased)

リターンバリアンスsourceについてlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)
biased(series bool) どの推定値を使用すべきかを決定します.オプションです.デフォルトは trueです.

コメントもしbiased誤った場合 - 抽出物の偏見のない推定値です.

ほかにも参照 ta.dev ta.stdev

ta.tr

ta.tr(handle_na)

リターン真の範囲. それは math.max ((高 - 低, math.abs ((高 - 近く[1]), math.abs ((低 - 近く[1])).

議論

handle_na(単純 bool) NaN の値が処理される方法.もし true で,前日s の閉じる値は NaN で,tr は現在の日の高低として計算される.そうでなければ (false ならば) tr はそのような場合に NaN を返します.また,ta.atr はta.tr(本当)

コメント ta.tr(false)この式は,ta.tr.

ほかにも参照 ta.atr

ta.mfi

マネーフローインデックス (MFI) は,資産の過剰購入または過剰販売状況を特定するために価格とボリュームを使用する技術的な振動器です.

ta.mfi(series, length)

例

plot(ta.mfi(hlc3, 14), color=color.yellow)

// the same on pine
pine_mfi(src, length) =>
    float upper = math.sum(volume * (ta.change(src) <= 0.0 ? 0.0 : src), length)
    float lower = math.sum(volume * (ta.change(src) >= 0.0 ? 0.0 : src), length)
    mfi = 100.0 - (100.0 / (1.0 + upper / lower))
    mfi

plot(pine_mfi(hlc3, 14))

リターン資金流通指数

議論

series(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.rsi math.sum

ta.kc

ケルトナーチャネル (Keltner Channels) は,中央移動平均線と上下の距離のチャネル線を示す技術分析指標である.

ta.kc(series, length, mult)

ta.kc(series, length, mult, useTrueRange)

例

[middle, upper, lower] = ta.kc(close, 5, 4)
plot(middle, color=color.yellow)
plot(upper, color=color.yellow)
plot(lower, color=color.yellow)


// the same on pine
f_kc(src, length, mult, useTrueRange) =>
    float basis = ta.ema(src, length)
    float span = (useTrueRange) ? ta.tr : (high - low)
    float rangeEma = ta.ema(span, length)
    [basis, basis + rangeEma * mult, basis - rangeEma * mult]
    
[pineMiddle, pineUpper, pineLower] = f_kc(close, 5, 4, true)

plot(pineMiddle)
plot(pineUpper)
plot(pineLower)

リターンケルトナーチャンネル

議論

series(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(シンプル int) 棒数 (長さ)
mult(単純 int/float) 標準偏差因数
useTrueRange(simple bool) 任意の引数. True Range が使用されている場合を指定します.デフォルトは true です. 値が false であれば,範囲は (high - low) という式で計算されます.

ほかにも参照 ta.ema ta.atr ta.bb

ta.kcw

ケルトナーチャネル幅は,上下ケルトナーチャネルを中間チャネルで割った差です.

ta.kcw(series, length, mult)

ta.kcw(series, length, mult, useTrueRange)

例

plot(ta.kcw(close, 5, 4), color=color.yellow)

// the same on pine
f_kcw(src, length, mult, useTrueRange) =>
    float basis = ta.ema(src, length)
    float span = (useTrueRange) ? ta.tr : (high - low)
    float rangeEma = ta.ema(span, length)
    
    ((basis + rangeEma * mult) - (basis - rangeEma * mult)) / basis

plot(f_kcw(close, 5, 4, true))

リターンケルトナー・チャネル・ブロード

議論

series(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(シンプル int) 棒数 (長さ)
mult(単純 int/float) 標準偏差因数
useTrueRange(simple bool) 任意の引数. True Range が使用されている場合を指定します.デフォルトは true です. 値が false であれば,範囲は (high - low) という式で計算されます.

ほかにも参照 ta.kc ta.ema ta.atr ta.bb

ta.correlation

関連系数. 2つの列が tasma 値から逸脱する傾向がある程度を記述する.

ta.correlation(source1, source2, length)

リターン関連系数

議論

source1(int/floatシリーズ) ソースシリーズ
source2(int/floatシリーズ) ターゲットシリーズ
length(シリーズ int) 長さ (バックバー数)

ほかにも参照 request.security

ta.cross

ta.cross(source1, source2)

リターン2つの連続が交差している場合 true,そうでない場合は false.

議論

source1(int/floatシリーズ) 最初のデータシリーズ.
source2(int/floatシリーズ) 2番目のデータシリーズ.

ほかにも参照 ta.change

ta.crossover

についてsource1-series は,横断されたものとして定義されます.source2値が現在のバーでsource1の値よりも大きいsource2前の行では,source1低かった場合source2.

ta.crossover(source1, source2)

リターンtrue もしsource1横断したsource2そうでないと誤りです

議論

source1(int/floatシリーズ) 最初のデータシリーズ.
source2(int/floatシリーズ) 2番目のデータシリーズ.

ta.crossunder

についてsource1-シリーズとは,source2値が現在のバーでsource1の値より小さいsource2前の行では,source1値よりも大きいsource2.

ta.crossunder(source1, source2)

リターンtrue もしsource1横断されたsource2そうでないと誤りです

議論

source1(int/floatシリーズ) 最初のデータシリーズ.
source2(int/floatシリーズ) 2番目のデータシリーズ.

ta.atr

関数 atr (平均真範囲) は,真範囲のRMAを返します.真範囲はmax (高 - 低,abs (高 - 近く[1]),abs (低 - 近く[1])).

ta.atr(length)

例

plot(ta.atr(14))

//the same on pine
pine_atr(length) =>
    trueRange = na(high[1])? high-low : math.max(math.max(high - low, math.abs(high - close[1])), math.abs(low - close[1]))
    //true range can be also calculated with ta.tr(true)
    ta.rma(trueRange, length)

plot(pine_atr(14))

リターン平均的な真距離 (ATR)

議論長さ (シンプル int) 長さ (裏のバー数)

ほかにも参照 ta.tr ta.rma

ta.sar

パラボリック・SAR (パラボリック・ストップ・アンド・リバース) は,J・ウェルズ・ワイルダー・ジュニアによって開発された,取引商品の市場価格方向の潜在的な逆転を検出するための方法である.

ta.sar(start, inc, max)

例

plot(ta.sar(0.02, 0.02, 0.2), style=plot.style_cross, linewidth=3)

// The same on Pine
pine_sar(start, inc, max) =>
  var float result = na
  var float maxMin = na
  var float acceleration = na
  var bool isBelow = na
  bool isFirstTrendBar = false
  
  if bar_index == 1
    if close > close[1]
      isBelow := true
      maxMin := high
      result := low[1]
    else
      isBelow := false
      maxMin := low
      result := high[1]
    isFirstTrendBar := true
    acceleration := start
  
  result := result + acceleration * (maxMin - result)
  
  if isBelow
    if result > low
      isFirstTrendBar := true
      isBelow := false
      result := math.max(high, maxMin)
      maxMin := low
      acceleration := start
  else
    if result < high
      isFirstTrendBar := true
      isBelow := true
      result := math.min(low, maxMin)
      maxMin := high
      acceleration := start
      
  if not isFirstTrendBar
    if isBelow
      if high > maxMin
        maxMin := high
        acceleration := math.min(acceleration + inc, max)
    else
      if low < maxMin
        maxMin := low
        acceleration := math.min(acceleration + inc, max)
  
  if isBelow
    result := math.min(result, low[1])
    if bar_index > 1
      result := math.min(result, low[2])
    
  else
    result := math.max(result, high[1])
    if bar_index > 1
      result := math.max(result, high[2])
  
  result
  
plot(pine_sar(0.02, 0.02, 0.2), style=plot.style_cross, linewidth=3)

リターンパラボリックSAR

議論

start(シンプルインット/フロート) スタート
inc(単純インット/フロート) 増幅
max(シンプルインット/フロート) 最大

ta.barssince

この条件が正しいとき以来のバー数を数えます.

ta.barssince(condition)

例

// get number of bars since last color.green bar
plot(ta.barssince(close >= open))

リターン条件が正しかったときのバー数

コメント現在のバーの前に条件が満たされていない場合,関数は na を返します. この変数/関数を使用すると,インジケーターが塗り替えられる可能性があります.

ほかにも参照 ta.lowestbars ta.highestbars ta.valuewhen ta.highest ta.lowest

ta.cum

累計 (合計) 合計sourceつまり,すべての要素の和です.source.

ta.cum(source)

リターン合計数列

議論

source(シリーズ int/float)

ほかにも参照 math.sum

ta.dmi

dmi関数は方向運動指数 (DMI) を返します.

ta.dmi(diLength, adxSmoothing)

例

len = input.int(17, minval=1, title="DI Length")
lensig = input.int(14, title="ADX Smoothing", minval=1, maxval=50)
[diplus, diminus, adx] = ta.dmi(len, lensig)
plot(adx, color=color.red, title="ADX")
plot(diplus, color=color.blue, title="+DI")
plot(diminus, color=color.orange, title="-DI")

リターン3つのDMIシリーズのツープル:ポジティブ・ダイレクショナル・ムーブメント (+DI),ネガティブ・ダイレクショナル・ムーブメント (-DI) と平均・ダイレクショナル・ムーブメント・インデックス (ADX).

議論

diLength(シンプルイント) DI 期間
adxSmoothingADX 調整期間

ほかにも参照 ta.rsi ta.tsi ta.mfi

ta.falling

検査をsourceシリーズは今,ダウンしていますlength長いバーです

ta.falling(source, length)

リターンtrue if 現在の場合source値が以前の値より小さい場合sourceの値lengthロープは後ろに偽りです

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.rising

ta.rising

検査をsourceシリアルは,現在上昇していますlength長いバーです

ta.rising(source, length)

リターンtrue if 現在の場合source過去のいずれよりも大きいのですsourceについてlengthロープは後ろに偽りです

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.falling

ta.pivothigh

この関数はピボットの高点の価格を返します.ピボットの高点がない場合は,NaNを返します.

ta.pivothigh(source, leftbars, rightbars)

ta.pivothigh(leftbars, rightbars)

例

leftBars = input(2)
rightBars=input(2)
ph = ta.pivothigh(leftBars, rightBars)
plot(ph, style=plot.style_cross, linewidth=3, color= color.red, offset=-rightBars)

リターンポイントの価格か NaN

議論

source(series int/float) 任意の引数.値を計算するデータシリーズ. 標準でHigh.
leftbars左の強さ
rightbars(シリーズ int/float) 右の長さ

コメント引数 leftbars または rightbars が列である場合は,変数 source に対して max_bars_back 関数を使用する必要があります.

ta.pivotlow

この関数はピボットの低点の価格を返します.もしピボットの低点がない場合は,NaNを返します.

ta.pivotlow(source, leftbars, rightbars)

ta.pivotlow(leftbars, rightbars)

例

leftBars = input(2)
rightBars=input(2)
pl = ta.pivotlow(close, leftBars, rightBars)
plot(pl, style=plot.style_cross, linewidth=3, color= color.blue, offset=-rightBars)

リターンポイントの価格か NaN

議論

source(series int/float) 任意の引数.値を計算するデータシリーズ. 標準ではLow.
leftbars左の強さ
rightbars(シリーズ int/float) 右の長さ

コメント引数 leftbars または rightbars が列である場合は,変数 source に対して max_bars_back 関数を使用する必要があります.

ta.highest

与えられた数のバーの背後の最大値です.

ta.highest(source, length)

ta.highest(length)

リターンシリーズ最高値です

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

コメント2つのアルグバージョン:source連続であり,length逆のバーの数です. 1つのアルグバージョン:lengthこのアルゴリズムは high を high として使用します.source series.

ほかにも参照 ta.lowest ta.lowestbars ta.highestbars ta.valuewhen ta.barssince

ta.highestbars

与えられた数のバーをオフセットする最高値

ta.highestbars(source, length)

ta.highestbars(length)

リターン最高のバーにオフセット

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.lowest ta.highest ta.lowestbars ta.barssince ta.valuewhen

ta.stoch

ストカスティック.公式で計算される: 100 * (近 - 最低 ((低,長)) / (最高 ((高,長) - 最低 ((低,長)).

ta.stoch(source, high, low, length)

リターン Stochastic.

議論

source(int/floatシリーズ) ソースシリーズ
high(int/floatシリーズ) 高のシリーズ.
low(int/floatシリーズ) 低のシリーズ.
length(シリーズ int) 長さ (バックバー数)

ほかにも参照 ta.cog

ta.supertrend

スーパートレンド指標スーパートレンドはトレンドフォロー指標です

ta.supertrend(factor, atrPeriod)

例

//@version=5
indicator("Pine Script™ Supertrend")

[supertrend, direction] = ta.supertrend(3, 10)
plot(direction < 0 ? supertrend : na, "Up direction", color = color.green, style=plot.style_linebr)
plot(direction > 0 ? supertrend : na, "Down direction", color = color.red, style=plot.style_linebr)

// The same on Pine Script™
pine_supertrend(factor, atrPeriod) =>
  src = hl2
  atr = ta.atr(atrPeriod)
  upperBand = src + factor * atr
  lowerBand = src - factor * atr
  prevLowerBand = nz(lowerBand[1])
  prevUpperBand = nz(upperBand[1])

  lowerBand := lowerBand > prevLowerBand or close[1] < prevLowerBand ? lowerBand : prevLowerBand
  upperBand := upperBand < prevUpperBand or close[1] > prevUpperBand ? upperBand : prevUpperBand
  int direction = na
  float superTrend = na
  prevSuperTrend = superTrend[1]
  if na(atr[1])
    direction := 1
  else if prevSuperTrend == prevUpperBand
    direction := close > upperBand ? -1 : 1
  else
    direction := close < lowerBand ? 1 : -1
  superTrend := direction == -1 ? lowerBand : upperBand
  [superTrend, direction]

[pineSupertrend, pineDirection] = pine_supertrend(3, 10)
plot(pineDirection < 0 ? pineSupertrend : na, "Up direction", color = color.green, style=plot.style_linebr)
plot(pineDirection > 0 ? pineSupertrend : na, "Down direction", color = color.red, style=plot.style_linebr)

リターン2つのスーパートレンドシリーズ:スーパートレンドラインとトレンドの方向.可能な値は1 (ダウン方向) と-1 (アップ方向) です.

議論

factor(int/floatシリーズ) ATRが掛けられる倍数
atrPeriod(単純 int) ATR の長さ

ほかにも参照 ta.macd

ta.lowest

特定の数のバーの最小値です

ta.lowest(source, length)

ta.lowest(length)

リターンシリーズの中で最も低い値です

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

コメント2つのアルグバージョン:source連続であり,length逆のバーの数です. 1つのアルグバージョン:lengthこのアルゴリズムは,低値で,source series.

ほかにも参照 ta.highest ta.lowestbars ta.highestbars ta.valuewhen ta.barssince

ta.lowestbars

最低値のオフセットで与えられた数のバーを後ろに

ta.lowestbars(source, length)

ta.lowestbars(length)

リターン最下位にオフセットします

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length(シリーズint) バールの数

コメント2つのアルグバージョン:source連続であり,length逆のバーの数です. 1つのアルグバージョン:lengthこのアルゴリズムは,低値で,source series.

ほかにも参照 ta.lowest ta.highest ta.highestbars ta.barssince ta.valuewhen

ta.valuewhen

最新発生の第1回に true の条件が表示されたバー上の source シリーズの値を返します.

ta.valuewhen(condition, source, occurrence)

例

slow = ta.sma(close, 7)
fast = ta.sma(close, 14)
// Get value of `close` on second most recent cross
plot(ta.valuewhen(ta.cross(slow, fast), close, 1))

議論

condition(シリーズ bool) 検索条件.
source(int/float/bool/color) この条件が満たされているバーから返される値.
occurrence(simple int) 条件の発生.番号は0から始まり,時間を遡ります.したがって,0はconditionの最も最近の発生,1は2番目に最近の発生です. 整数>=0でなければなりません.

コメントこの関数はすべてのバーで実行する必要があります.この関数は,予期せぬ動作が起こりうる for または while ループ構造内で使用することはお勧めしません.この関数を使用すると,インジケーターが再塗りになる可能性があります.

ほかにも参照 ta.lowestbars ta.highestbars ta.barssince ta.highest ta.lowest

ta.vwap

総量重量化された平均価格

ta.vwap(source)

リターンボリューム重量平均

議論

source(int/floatシリーズ) ソースシリーズ

ほかにも参照 ta.vwap

ta.vwma

vwma 関数は,sourceについてlengthsma (音源 * 音量,長さ) / sma (音量,長さ) と同じです.

ta.vwma(source, length)

例

plot(ta.vwma(close, 15))

// same on pine, but less efficient
pine_vwma(x, y) =>
    ta.sma(x * volume, y) / ta.sma(volume, y)
plot(pine_vwma(close, 15))

リターン総量重量化された移動平均値sourceについてlengthロープを戻して

議論

source(int/floatシリーズ) 処理する値のシリーズ.
length( int シリーズ) 棒数 (長さ)

ほかにも参照 ta.sma ta.ema ta.rma ta.wma ta.swma ta.alma

ta.wpr

オシレーターは,過去"時間帯"のバーの高値と低値との関係で現在の閉値を示します.

ta.wpr(length)

例

plot(ta.wpr(14), title="%R", color=color.new(#ff6d00, 0))

リターンウィリアムズ %R

議論

length(シリーズ int) 棒数

ほかにも参照 ta.mfi ta.cmo

プラント

グラフ上の一連のデータをプロットします

plot(series, title, color, linewidth, style, trackprice, histbase, offset, join, editable, show_last, display)

例

plot(high+low, title='Title', color=color.new(#00ffaa, 70), linewidth=2, style=plot.style_area, offset=15, trackprice=true)

// You may fill the background between any two plots with a fill() function:
p1 = plot(open)
p2 = plot(close)
fill(p1, p2, color=color.new(color.green, 90))

リターングラフのオブジェクトで,それを埋めることができます.

議論

series(int/float シリーズ) グラフ化されるデータシリーズ.必要引数.
title(コンスト文字列) 土地のタイトル.
colorグラフの色. のような定数を使うことができます.色=色.赤色=閉じる >=開くというような複雑な表現ですcolor.green : color.red 任意の議論です
linewidth(input int) グラフ化された線の幅.デフォルト値は1.すべてのスタイルに適用できない.
style(plot_style) グラフの種類.可能な値は: plot.style_line, plot.style_stepline, plot.style_stepline_diamond, plot.style_histogram, plot.style_cross, plot.style_area, plot.style_columns, plot.style_circles, plot.style_linebr, plot.style_areabr.デフォルト値は plot.style_lineである.
trackprice(input bool) true の場合,水平価格線が最後の指標値のレベルに表示されます.デフォルトは false です.
histbase(input int/float) plot.style_histogram, plot.style_columns または plot.style_area スタイルでプロットをレンダリングする際に参照レベルとして使用される価格値.デフォルトは0.0.
offset(series int) 与えられた数のバーでプロットを左または右に移動します.デフォルトは0.
join(input bool) true の場合,プロットポイントは線で結合され,プロット.スタイル_クロスとプロット.スタイル_サークルスタイルにのみ適用されます.デフォルトは false です.
editable(const bool) true の場合,プロットスタイルは Format のダイアログで編集できます.デフォルトは true です.
show_last(input int) 設定されている場合,グラフにプロットするバーの数 (最後のバーから過去に戻る) を定義します.
display(plot_display) プロットが表示されるコントロール.可能な値は: display.none, display.all.デフォルトは display.all.
overlay(const bool) は FMZ プラットフォームの拡張引数で,メインイメージ (true に設定) またはサブイメージ (false に設定) に表示される現在の関数を設定するために使用されます.デフォルト値は false です.この引数が指定されていない場合は,overlay議論strategyまたはindicatorもしstrategyまたはindicator設定していないoverlayデフォルトの引数に従って処理されます.

ほかにも参照 plotshape plotchar bgcolor

図形

グラフに視覚的な形を描きます

plotshape(series, title, style, location, color, offset, text, textcolor, editable, size, show_last, display)

例

data = close >= open
plotshape(data, style=shape.xcross)

議論

series(series bool) 形状としてプロットされるデータのシリーズ. シリーズは,location.absoluteを除くすべての位置値のためのブーリアン値のシリーズとして扱われます. 引数が必要です.
title(コンスト文字列) 土地のタイトル.
style(入力文字列) グラフの種類. 可能な値は: shape.xcross, shape.cross, shape.triangleup, shape.triangledown, shape.flag, shape.circle, shape.arrowup, shape.arrowdown, shape.labelup, shape.labeldown, shape.square, shape.diamond. デフォルト値は shape.xcross.
location(入力文字列) 図上の形状の位置.可能な値は:位置.上部バー,位置.下部バー,location.top位置.下,位置.絶対.デフォルト値は位置.上バーです.
color形状の色のような定数を使うことができます色=色.赤色=閉じる >=開くというような複雑な表現ですcolor.green : color.red 任意の議論です
offset(series int) 与えられた数のバーで形状を左または右にシフトします.デフォルトは0です.
text(const string) 形状と表示するテキスト.複数行のテキストを使用できます.線を分離するには,逃走順序を使用します.例: 1 行 2 行.
textcolor文字の色文字の色文字の色文字の色textcolor=color.red 文字色=色.赤または textcolor=#ff001a と textcolor = close >= open のような複雑な表現がありますcolor.green : color.red 任意の議論です
editable(const bool) true の場合は,PlotShape スタイルは Format のダイアログで編集できます.デフォルトは true です.
show_last(input int) 設定されている場合,グラフにプロットする形の数 (最後のバーから過去に戻る) を定義します.
size(const文字列) 図上の形状のサイズ.可能な値は:size.autoサイズ.小さい,サイズ.小さい,サイズ.普通,サイズ.大きい,サイズ.巨大.デフォルトはsize.auto.
display(plot_display) プロットが表示されるコントロール.可能な値は: display.none, display.all.デフォルトは display.all.
overlay(const bool) は FMZ プラットフォームの拡張引数で,メインイメージ (true に設定) またはサブイメージ (false に設定) に表示される現在の関数を設定するために使用されます.デフォルト値は false です.この引数が指定されていない場合は,overlay議論strategyまたはindicatorもしstrategyまたはindicator設定していないoverlayデフォルトの引数に従って処理されます.

ほかにも参照 plot plotchar bgcolor

パットチャール

グラフ上の任意の Unicode 文字を使って視覚的形を描く.

plotchar(series, title, char, location, color, offset, text, textcolor, editable, size, show_last, display)

例

data = close >= open
plotchar(data, char='❄')

議論

series(series bool) 形状としてプロットされるデータのシリーズ. シリーズは,location.absoluteを除くすべての位置値のためのブーリアン値のシリーズとして扱われます. 引数が必要です.
title(コンスト文字列) 土地のタイトル.
char(入力文字列) 視覚形として使う文字.
location(入力文字列) 図上の形状の位置.可能な値は:位置.上部バー,位置.下部バー,location.top位置.下,位置.絶対.デフォルト値は位置.上バーです.
color形状の色のような定数を使うことができます色=色.赤色=閉じる >=開くというような複雑な表現ですcolor.green : color.red 任意の議論です
offset(series int) 与えられた数のバーで形状を左または右にシフトします.デフォルトは0です.
text(const string) 形状と表示するテキスト.複数行のテキストを使用できます.線を分離するには,逃走順序を使用します.例: 1 行 2 行.
textcolor文字の色文字の色文字の色文字の色textcolor=color.red 文字色=色.赤または textcolor=#ff001a と textcolor = close >= open のような複雑な表現がありますcolor.green : color.red 任意の議論です
editable(const bool) true の場合は,Plotchar スタイルは Format のダイアログで編集できます.デフォルトは true です.
show_last(input int) 設定されている場合,チャートにプロットする文字の数 (最後のバーから過去まで) を定義します.
size(const string) 図上の文字のサイズ.可能な値は:size.autoサイズ.小さい,サイズ.小さい,サイズ.普通,サイズ.大きい,サイズ.巨大.デフォルトはsize.auto.
display(plot_display) プロットが表示されるコントロール.可能な値は: display.none, display.all.デフォルトは display.all.
overlay(const bool) は FMZ プラットフォームの拡張引数で,メインイメージ (true に設定) またはサブイメージ (false に設定) に表示される現在の関数を設定するために使用されます.デフォルト値は false です.この引数が指定されていない場合は,overlay議論strategyまたはindicatorもしstrategyまたはindicator設定していないoverlayデフォルトの引数に従って処理されます.

ほかにも参照 plot plotshape bgcolor

plotcandle (プロットキャンドル)

グラフにキャンドルを表示します

plotcandle(open, high, low, close, title, color, wickcolor, editable, show_last, bordercolor, display)

例

indicator("plotcandle example", overlay=true)
plotcandle(open, high, low, close, title='Title', color = open < close ? color.green : color.red, wickcolor=color.black)

議論

open(int/float シリーズ) キャンディのオープン値として使用するオープンなデータシリーズ.必要引数.
high(int/floatシリーズ) 高い数値として使用される高いデータシリーズ. 議論が必要です.
low(int/floatシリーズ) 低値のキャンドルとして使用される低値のデータシリーズ. 引数が必要.
close(int/float シリーズ) ろうそくの近値として使用するデータシリーズを閉じます. 引数が必要です.
title(コンスト文字列) ストロークンドルのタイトル任意の引数
colorのような定数を使うことができます.色=色.赤色=閉じる >=開くというような複雑な表現ですcolor.green : color.red 任意の議論です
wickcolor(シリーズ色) ろうそくのキットの色任意の議論です
editable(const bool) true の場合,Plotcandle スタイルは Format ダイアログで編集できます.デフォルトは true です.
show_last(input int) 設定されている場合,グラフにプロットするキャンドルの数 (最後のバーから過去に戻る) を定義します.
bordercolor(シリーズ色) ろうそくの境界色.オプションの引数です.
display(plot_display) プロットが表示されるコントロール.可能な値は: display.none, display.all.デフォルトは display.all.
overlay(const bool) は FMZ プラットフォームの拡張引数で,メインイメージ (true に設定) またはサブイメージ (false に設定) に表示される現在の関数を設定するために使用されます.デフォルト値は false です.この引数が指定されていない場合は,overlay議論strategyまたはindicatorもしstrategyまたはindicator設定していないoverlayデフォルトの引数に従って処理されます.

コメントオープン,ハイ,ロー,クローズの1つの値が NaN に等しい場合でも,バーは引く必要はありません. オープン,高,低,閉じる最大値は"高"で,最小値は"低"で設定されます.

ほかにも参照 plotbar

プラントロー

グラフ上の上下矢印を描画します. 上下矢印はすべての指標の正値に描かれ,下下矢印はすべての負値に描かれます. インディケーターがnaを返す場合,矢印は描かれません. 矢印は異なる高さを持っています. より絶対的な

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FMZ PINE スクリプト ドック

input.integer

input.resolution

さん

ta.alma

ta.sma

ta.cog

ta.dev

ta.stdev

ta.ema

ta.wma

ta.swma

ta.hma

ta.rma

ta.rsi

ta.tsi

ta.roc

ta.range

ta.macd

ta.mode

ta.median

ta.linreg

ta.bb

ta.bbw

ta.cci

ta.change

ta.mom

ta.cmo

ta.percentile_linear_interpolation インターポレーション

ta.percentile_nearest_rank (最も近いランク)

ta.percentrank

ta.variance

ta.tr

ta.mfi

ta.kc

ta.kcw

ta.correlation

ta.cross

ta.crossover

ta.crossunder

ta.atr

ta.sar

ta.barssince

ta.cum

ta.dmi

ta.falling

ta.rising

ta.pivothigh

ta.pivotlow

ta.highest

ta.highestbars

ta.stoch

ta.supertrend

ta.lowest

ta.lowestbars

ta.valuewhen

ta.vwap

ta.vwma

ta.wpr

プラント

プラント

図形

パットチャール

plotcandle (プロットキャンドル)

プラントロー

FMZ PINE スクリプトドック