如何在开仓位置找到wma的数据?
How to find data of wma at the open position?
我有这个情节:
WMA_point = wma(close, 9)
plot(WMA_point, title='WMA', color=#000000)
它在图表上画了一条线。当价格上涨时,线向上移动,反之,当价格下跌时,线向下移动。
我知道这取决于“关闭”数据。
我想在(close == open)时找到这个wma的价格数据
编辑:
我的意思是:我想在 (close == open) 出现新蜡烛时获取收盘线 wma(close, 9) 的第一个数据。我不需要开线 wma(open, 9)
的数据
尝试使用 open
作为您的来源:
WMA_point = wma(open, 9)
plot(WMA_point, title='WMA', color=#000000)
干杯,祝您交易和编码好运
因此,当您的条件为 true
时,您需要将价格存储在 var
中。
var float p = na
WMA_point = wma(close, 9)
if (open == close)
p := WMA_point // This will have the wma value of the last time open == close
plot(WMA_point, title='WMA', color=#000000)
您可以使用 WMA_point[1],这通常是当前柱的开盘价。如果您想考虑缺口,您需要使用 n-1 个历史收盘价和当前柱的开盘价计算 wma。
//@version=5
indicator("wma open", overlay = true)
len = input.int(10)
float wtd_close_sum = 0.0
int denom = 0
for i = 1 to len - 1
wt = len - i
wtd_close_sum += close[i] * wt
denom += wt
wtd_close_sum += open * len
denom += len
wma_open = wtd_close_sum / denom
plot(wma_open)
作为函数:
f_wma_open(_open, _close, _len) =>
float _wtd_close_sum = 0.0
int _denom = 0
for i = 1 to _len - 1
_wt = _len - i
_wtd_close_sum += _close[i] * _wt
_denom += _wt
_wtd_close_sum += _open * _len
_denom += _len
_wma_open = _wtd_close_sum / _denom
_wma_open
我有这个情节:
WMA_point = wma(close, 9)
plot(WMA_point, title='WMA', color=#000000)
它在图表上画了一条线。当价格上涨时,线向上移动,反之,当价格下跌时,线向下移动。
我知道这取决于“关闭”数据。
我想在(close == open)时找到这个wma的价格数据
编辑:
我的意思是:我想在 (close == open) 出现新蜡烛时获取收盘线 wma(close, 9) 的第一个数据。我不需要开线 wma(open, 9)
的数据尝试使用 open
作为您的来源:
WMA_point = wma(open, 9)
plot(WMA_point, title='WMA', color=#000000)
干杯,祝您交易和编码好运
因此,当您的条件为 true
时,您需要将价格存储在 var
中。
var float p = na
WMA_point = wma(close, 9)
if (open == close)
p := WMA_point // This will have the wma value of the last time open == close
plot(WMA_point, title='WMA', color=#000000)
您可以使用 WMA_point[1],这通常是当前柱的开盘价。如果您想考虑缺口,您需要使用 n-1 个历史收盘价和当前柱的开盘价计算 wma。
//@version=5
indicator("wma open", overlay = true)
len = input.int(10)
float wtd_close_sum = 0.0
int denom = 0
for i = 1 to len - 1
wt = len - i
wtd_close_sum += close[i] * wt
denom += wt
wtd_close_sum += open * len
denom += len
wma_open = wtd_close_sum / denom
plot(wma_open)
作为函数:
f_wma_open(_open, _close, _len) =>
float _wtd_close_sum = 0.0
int _denom = 0
for i = 1 to _len - 1
_wt = _len - i
_wtd_close_sum += _close[i] * _wt
_denom += _wt
_wtd_close_sum += _open * _len
_denom += _len
_wma_open = _wtd_close_sum / _denom
_wma_open