我有 2 个问题 security() ,它们都与较短的时间范围有关
I have 2 problems with security() , both of them are related to lower time frames
人。我会很感激一些帮助。这是我的代码:
//@version=4
study(title="my trading set up",overlay=true)
otherTf=input(title="Other time frame",type=input.resolution,defval="D")
tfHigh=security(syminfo.tickerid,otherTf,pivothigh(high,2,2))
tfLow=security(syminfo.tickerid,otherTf,pivotlow(low,2,2))
plot(tfHigh,color=color.green,style=plot.style_circles,linewidth=5, offset=-2)
plot(tfLow,color=color.red,style=plot.style_circles,linewidth=5,offset=-2)
我有两个问题:
1) 在每天的时间范围内,它工作得很好。但是,在较短的时间范围内,tfHigh
和 tfLow
值显示为未设置 offset
参数的绘图函数。
2) 在较低的时间范围内,tfHigh
和 tfLow
值显示在两个时间范围之间。前任。 tfHigh
发生在 25 日。在较低的时间范围内,该值将显示在 25 日和 26 日之间。我试过更改交换时间,但没有用。
那是因为您绘制的偏移量 -2 仅适用于检测到枢轴的 1D TF。在 TFs < 1d 时,您的挑战将是:
- 计算出对应于该枢轴值的实际柱线,它将以可变偏移量出现。
- 返回可变数量的柱以实际绘制。
您可以使用 line drawings 而不是绘图来轻松解决问题 2。
解决问题 1 更复杂,因为:
- 当前图表条形图上较高 TF 的扩张将随其分辨率而变化。例如,在 24/7 市场上,您的 1D HTF 的 1H 扩张应该包含 24 个柱。
- 扩张中的实际柱数通常与其理论值不符,因为不规律的时间、节假日、停工、饲料中的不规律等
- 您在较高 TF 处检测到的枢轴价格有时在扩张柱上并不存在。
虽然您可以使用我们的 MTF Selection Framework, the most robust way is to use a for
loop, as is done in the Pivots MTF 指标中的 f_avgDilationOf(_res)
或 f_theoreticalDilationOf(_res)
等函数来计算枢轴应位于的偏移量的近似值,但有根据的猜测会限制循环回溯多远,这样它就不会过度减慢速度,并且做出规定,以便在找不到确切值时回溯不会失败。
人。我会很感激一些帮助。这是我的代码:
//@version=4
study(title="my trading set up",overlay=true)
otherTf=input(title="Other time frame",type=input.resolution,defval="D")
tfHigh=security(syminfo.tickerid,otherTf,pivothigh(high,2,2))
tfLow=security(syminfo.tickerid,otherTf,pivotlow(low,2,2))
plot(tfHigh,color=color.green,style=plot.style_circles,linewidth=5, offset=-2)
plot(tfLow,color=color.red,style=plot.style_circles,linewidth=5,offset=-2)
我有两个问题:
1) 在每天的时间范围内,它工作得很好。但是,在较短的时间范围内,tfHigh
和 tfLow
值显示为未设置 offset
参数的绘图函数。
2) 在较低的时间范围内,tfHigh
和 tfLow
值显示在两个时间范围之间。前任。 tfHigh
发生在 25 日。在较低的时间范围内,该值将显示在 25 日和 26 日之间。我试过更改交换时间,但没有用。
那是因为您绘制的偏移量 -2 仅适用于检测到枢轴的 1D TF。在 TFs < 1d 时,您的挑战将是:
- 计算出对应于该枢轴值的实际柱线,它将以可变偏移量出现。
- 返回可变数量的柱以实际绘制。
您可以使用 line drawings 而不是绘图来轻松解决问题 2。
解决问题 1 更复杂,因为:
- 当前图表条形图上较高 TF 的扩张将随其分辨率而变化。例如,在 24/7 市场上,您的 1D HTF 的 1H 扩张应该包含 24 个柱。
- 扩张中的实际柱数通常与其理论值不符,因为不规律的时间、节假日、停工、饲料中的不规律等
- 您在较高 TF 处检测到的枢轴价格有时在扩张柱上并不存在。
虽然您可以使用我们的 MTF Selection Framework, the most robust way is to use a for
loop, as is done in the Pivots MTF 指标中的 f_avgDilationOf(_res)
或 f_theoreticalDilationOf(_res)
等函数来计算枢轴应位于的偏移量的近似值,但有根据的猜测会限制循环回溯多远,这样它就不会过度减慢速度,并且做出规定,以便在找不到确切值时回溯不会失败。