У вас не стоит Flash Player
Page 7 of 40 < 1 2 ... 5 6 7 8 9 ... 39 40 >
Настройки
#7579 - Thu Jul 01 2010 01:57 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: andy]
Stanley Offline
enthusiast

Registered: Mon Jun 21 2010
Записи: 283
Может для начала стоит сделать хотябы простенький блок стоп-лосс(без треил стопа)?Подсоединил к блоку открытой позиции, закрытию позиции по стоп-лосс и закрытию/минимуму или даже ЕМА(вдруг кому надо?).Выставил значение и соответственно, при пересечении ценой закрытия,мин ценой или значением ЕМА значения стопа, происходит выход.Также хочется задать вопрос почему нельзя соединить блоком "или" стоплосс с основным условием выхода. Это же так просто Если цена сначала пересекает СЛ, то закрытие идет по СЛ,если исполняется основное условие- то закрытие по тому условию. Ато чтобы реалищовать простой стоп приходится совершать какие-то танцы с бубном, сути которых я не могу понять

Наверх
#7598 - Thu Jul 01 2010 04:08 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: andy]
Klever Offline
newbie

Registered: Thu May 27 2010
Записи: 33
Originally Posted By: andy
Originally Posted By: Klever
Доброго времени суток!
Заказ на Weighted Average True Range - WATR примете? smile


Доброго !

А четкое описание дадите ? :-)


Это почти ATR, только ATR это TR сглаженный с помощью простой скользящей средней (SMA), а WATR - TR сглаженный с помощью взвешенной скользящей средней (WMA) http://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_moving_average#Weighted_moving_average smile

Наверх
#7687 - Fri Jul 02 2010 02:43 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: Klever]
Klever Offline
newbie

Registered: Thu May 27 2010
Записи: 33
Уважаемые господа разработчики, описание WATR достаточное или нет? smile

Наверх
#7834 - Mon Jul 05 2010 08:51 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: andy]
uprav Offline
addict

Registered: Thu Jan 14 2010
Записи: 594
Запрос на блок "Коэффциент корреляции". Просьба сделать блок корреляции двух источников (ценных бумаг) по ценам закрытия.
_________________________


Наверх
#7838 - Tue Jul 06 2010 12:25 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: uprav]
777 Offline
Carpal Tunnel

Registered: Thu Apr 01 2010
Записи: 2564
Loc: г. Дзержинский
Originally Posted By: uprav
Запрос на блок "Коэффциент корреляции". Просьба сделать блок корреляции двух источников (ценных бумаг) по ценам закрытия.

Поддерживаю! Очень нужен! Очень очень!
Еще блок стандартное отклонение. И обратное нормальное распределение. Было бы вооще круть! А так, хотя бы корреляцию.

Коэффициент корреляции


Отредактировано 777 (Tue Jul 06 2010 12:36 AM)
_________________________
«Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика»
Дизраэли.

Наверх
#7849 - Tue Jul 06 2010 10:31 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: 777]
Nektodron Offline

Carpal Tunnel

Registered: Thu Oct 23 2008
Записи: 5492
стандартное отклонение вроде давно есть - StDev.

Наверх
#7853 - Tue Jul 06 2010 10:43 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: 777]
andy Offline

Pooh-Bah

Registered: Mon Feb 16 2009
Записи: 2130
Originally Posted By: 777
Originally Posted By: uprav
Запрос на блок "Коэффциент корреляции". Просьба сделать блок корреляции двух источников (ценных бумаг) по ценам закрытия.

Поддерживаю! Очень нужен! Очень очень!
Еще блок стандартное отклонение. И обратное нормальное распределение. Было бы вооще круть! А так, хотя бы корреляцию.

Коэффициент корреляции



WATR и Коэффциент корреляции заявкой разместил в заказ индикаторов.

Наверх
#7856 - Tue Jul 06 2010 11:06 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: Nektodron]
777 Offline
Carpal Tunnel

Registered: Thu Apr 01 2010
Записи: 2564
Loc: г. Дзержинский
Originally Posted By: Nektodron
стандартное отклонение вроде давно есть - StDev.

А! да? grin А я ее формулами строю. Вот я ....! sick
Спасибо! А я все думал, что же это такое StDev///
А обратного нормального распределения случайно нет? А то я в scharp-е с ним уже неделю сижу.


Отредактировано 777 (Tue Jul 06 2010 11:09 AM)
_________________________
«Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика»
Дизраэли.

Наверх
#7858 - Tue Jul 06 2010 11:12 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: 777]
usas Offline
Pooh-Bah

Registered: Sun Feb 21 2010
Записи: 2331
Loc: Ухта
А какую сермяжную правду Вы хотите получить с помощью этого индикатора, если не ноу-хау конечно..
С корреляцией понятно, а это зачем?

Наверх
#7862 - Tue Jul 06 2010 11:29 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: usas]
777 Offline
Carpal Tunnel

Registered: Thu Apr 01 2010
Записи: 2564
Loc: г. Дзержинский
Originally Posted By: usas
А какую сермяжную правду Вы хотите получить с помощью этого индикатора, если не ноу-хау конечно..
С корреляцией понятно, а это зачем?

Value at Risk
_________________________
«Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика»
Дизраэли.

Наверх
#7864 - Tue Jul 06 2010 11:38 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: 777]
usas Offline
Pooh-Bah

Registered: Sun Feb 21 2010
Записи: 2331
Loc: Ухта
Originally Posted By: 777
Originally Posted By: usas
А какую сермяжную правду Вы хотите получить с помощью этого индикатора, если не ноу-хау конечно..
С корреляцией понятно, а это зачем?

Value at Risk


А-а-а.. wink

Наверх
#7867 - Tue Jul 06 2010 12:17 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: andy]
777 Offline
Carpal Tunnel

Registered: Thu Apr 01 2010
Записи: 2564
Loc: г. Дзержинский
Andy,Nektodron
Если будете любезны, то вот выкладываю сноску и код найденный в инете на C#. Название индикатора Квантиль. Нужен полный эквивалент НОРМОБР в EXCEL. Задача сделать кубиком в ТСЛабе. Входные - Вероятность(числовое), Среднее, Стандартное отклонение. Выход -обратное норамльное распределение.

Code:
 public static int Main(string[] args)
    {
        autogk.autogkstate state = new autogk.autogkstate();
        double v = 0;
        autogk.autogkreport rep = new autogk.autogkreport();
        double a = 0;
        double b = 0;
        double alpha = 0;

        
        //
        // f1(x) = (1+x)*(x-a)^alpha, alpha=-0.3
        // Exact answer is (B-A)^(Alpha+2)/(Alpha+2) + (1+A)*(B-A)^(Alpha+1)/(Alpha+1)
        //
        // This code demonstrates use of the State.XMinusA (State.BMinusX) field.
        //
        // If we try to use State.X instead of State.XMinusA,
        // we will end up dividing by zero! (in 64-bit precision)
        //
        a = 1.0;
        b = 5.0;
        alpha = -0.9;
        autogk.autogksingular(a, b, alpha, 0.0, ref state);
        while( autogk.autogkiteration(ref state) )
        {
            state.f = Math.Pow(state.xminusa, alpha)*(1+state.x);
        }
        autogk.autogkresults(ref state, ref v, ref rep);
        System.Console.Write("integral((1+x)*(x-a)^alpha) on [");
        System.Console.Write("{0,0:F1}",a);
        System.Console.Write("; ");
        System.Console.Write("{0,0:F1}",b);
        System.Console.Write("] = ");
        System.Console.Write("{0,0:F2}",v);
        System.Console.WriteLine();
        System.Console.Write("Exact answer is ");
        System.Console.Write("{0,0:F2}",Math.Pow(b-a, alpha+2)/(alpha+2)+(1+a)*Math.Pow(b-a, alpha+1)/(alpha+1));
        System.Console.WriteLine();
        return 0;} 


НОРМОБР Microsoft

В инете даже есть вот такой канкулятор:
Канкулятор НОРМОБР

Еще:
Квантиль


Отредактировано 777 (Tue Jul 06 2010 12:21 PM)
_________________________
«Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика»
Дизраэли.

Наверх
#7869 - Tue Jul 06 2010 12:24 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: 777]
andy Offline

Pooh-Bah

Registered: Mon Feb 16 2009
Записи: 2130
Будет время. Посмотрим.
В данный момент много внутренних задач по проекту.

Наверх
#7870 - Tue Jul 06 2010 12:29 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: andy]
usas Offline
Pooh-Bah

Registered: Sun Feb 21 2010
Записи: 2331
Loc: Ухта
Энди, нескромный вопрос, можете не отвечать..
Вы координатор работ по проекту..?

Наверх
#7871 - Tue Jul 06 2010 12:34 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: usas]
andy Offline

Pooh-Bah

Registered: Mon Feb 16 2009
Записи: 2130
Originally Posted By: usas
Энди, нескромный вопрос, можете не отвечать..
Вы координатор работ по проекту..?


Да.
Никто этого не скрывает.
Если есть что-то не для форума, велкам в личку.
Мы открыты для общения.

Наверх
#7872 - Tue Jul 06 2010 12:37 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: andy]
usas Offline
Pooh-Bah

Registered: Sun Feb 21 2010
Записи: 2331
Loc: Ухта
Понятно, спасибо..

Наверх
#8138 - Mon Jul 12 2010 12:49 AM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: andy]
777 Offline
Carpal Tunnel

Registered: Thu Apr 01 2010
Записи: 2564
Loc: г. Дзержинский
Прошу создать индикатор НормальноеРаспределение. Состоящий из четырех, привожу код на C#, входящие параметры Вероятность - задаваемая пользователем, Среднее значение выборки, стандартное отклонение(уже есть в лабе):
Click to reveal..
Code:
 
using System;

namespace alglib
{
    public class normaldistr
    {
        /*************************************************************************
        Error function

        The integral is

                                  x
                                   -
                        2         | |          2
          erf(x)  =  --------     |    exp( - t  ) dt.
                     sqrt(pi)   | |
                                 -
                                  0

        For 0 <= |x| < 1, erf(x) = x * P4(x**2)/Q5(x**2); otherwise
        erf(x) = 1 - erfc(x).


        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain     # trials      peak         rms
           IEEE      0,1         30000       3.7e-16     1.0e-16

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double erf(double x)
        {
            double result = 0;
            double xsq = 0;
            double s = 0;
            double p = 0;
            double q = 0;

            s = Math.Sign(x);
            x = Math.Abs(x);
            if( (double)(x)<(double)(0.5) )
            {
                xsq = x*x;
                p = 0.007547728033418631287834;
                p = 0.288805137207594084924010+xsq*p;
                p = 14.3383842191748205576712+xsq*p;
                p = 38.0140318123903008244444+xsq*p;
                p = 3017.82788536507577809226+xsq*p;
                p = 7404.07142710151470082064+xsq*p;
                p = 80437.3630960840172832162+xsq*p;
                q = 0.0;
                q = 1.00000000000000000000000+xsq*q;
                q = 38.0190713951939403753468+xsq*q;
                q = 658.070155459240506326937+xsq*q;
                q = 6379.60017324428279487120+xsq*q;
                q = 34216.5257924628539769006+xsq*q;
                q = 80437.3630960840172826266+xsq*q;
                result = s*1.1283791670955125738961589031*x*p/q;
                return result;
            }
            if( (double)(x)>=(double)(10) )
            {
                result = s;
                return result;
            }
            result = s*(1-erfc(x));
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Complementary error function

         1 - erf(x) =

                                  inf.
                                    -
                         2         | |          2
          erfc(x)  =  --------     |    exp( - t  ) dt
                      sqrt(pi)   | |
                                  -
                                   x


        For small x, erfc(x) = 1 - erf(x); otherwise rational
        approximations are computed.


        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain     # trials      peak         rms
           IEEE      0,26.6417   30000       5.7e-14     1.5e-14

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double erfc(double x)
        {
            double result = 0;
            double p = 0;
            double q = 0;

            if( (double)(x)<(double)(0) )
            {
                result = 2-erfc(-x);
                return result;
            }
            if( (double)(x)<(double)(0.5) )
            {
                result = 1.0-erf(x);
                return result;
            }
            if( (double)(x)>=(double)(10) )
            {
                result = 0;
                return result;
            }
            p = 0.0;
            p = 0.5641877825507397413087057563+x*p;
            p = 9.675807882987265400604202961+x*p;
            p = 77.08161730368428609781633646+x*p;
            p = 368.5196154710010637133875746+x*p;
            p = 1143.262070703886173606073338+x*p;
            p = 2320.439590251635247384768711+x*p;
            p = 2898.0293292167655611275846+x*p;
            p = 1826.3348842295112592168999+x*p;
            q = 1.0;
            q = 17.14980943627607849376131193+x*q;
            q = 137.1255960500622202878443578+x*q;
            q = 661.7361207107653469211984771+x*q;
            q = 2094.384367789539593790281779+x*q;
            q = 4429.612803883682726711528526+x*q;
            q = 6089.5424232724435504633068+x*q;
            q = 4958.82756472114071495438422+x*q;
            q = 1826.3348842295112595576438+x*q;
            result = Math.Exp(-AP.Math.Sqr(x))*p/q;
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Normal distribution function

        Returns the area under the Gaussian probability density
        function, integrated from minus infinity to x:

                                   x
                                    -
                          1        | |          2
           ndtr(x)  = ---------    |    exp( - t /2 ) dt
                      sqrt(2pi)  | |
                                  -
                                 -inf.

                    =  ( 1 + erf(z) ) / 2
                    =  erfc(z) / 2

        where z = x/sqrt(2). Computation is via the functions
        erf and erfc.


        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain     # trials      peak         rms
           IEEE     -13,0        30000       3.4e-14     6.7e-15

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double normaldistribution(double x)
        {
            double result = 0;

            result = 0.5*(erf(x/1.41421356237309504880)+1);
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Inverse of the error function

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double inverf(double e)
        {
            double result = 0;

            result = invnormaldistribution(0.5*(e+1))/Math.Sqrt(2);
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Inverse of Normal distribution function

        Returns the argument, x, for which the area under the
        Gaussian probability density function (integrated from
        minus infinity to x) is equal to y.


        For small arguments 0 < y < exp(-2), the program computes
        z = sqrt( -2.0 * log(y) );  then the approximation is
        x = z - log(z)/z  - (1/z) P(1/z) / Q(1/z).
        There are two rational functions P/Q, one for 0 < y < exp(-32)
        and the other for y up to exp(-2).  For larger arguments,
        w = y - 0.5, and  x/sqrt(2pi) = w + w**3 R(w**2)/S(w**2)).

        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain        # trials      peak         rms
           IEEE     0.125, 1        20000       7.2e-16     1.3e-16
           IEEE     3e-308, 0.135   50000       4.6e-16     9.8e-17

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double invnormaldistribution(double y0)
        {
            double result = 0;
            double expm2 = 0;
            double s2pi = 0;
            double x = 0;
            double y = 0;
            double z = 0;
            double y2 = 0;
            double x0 = 0;
            double x1 = 0;
            int code = 0;
            double p0 = 0;
            double q0 = 0;
            double p1 = 0;
            double q1 = 0;
            double p2 = 0;
            double q2 = 0;

            expm2 = 0.13533528323661269189;
            s2pi = 2.50662827463100050242;
            if( (double)(y0)<=(double)(0) )
            {
                result = -AP.Math.MaxRealNumber;
                return result;
            }
            if( (double)(y0)>=(double)(1) )
            {
                result = AP.Math.MaxRealNumber;
                return result;
            }
            code = 1;
            y = y0;
            if( (double)(y)>(double)(1.0-expm2) )
            {
                y = 1.0-y;
                code = 0;
            }
            if( (double)(y)>(double)(expm2) )
            {
                y = y-0.5;
                y2 = y*y;
                p0 = -59.9633501014107895267;
                p0 = 98.0010754185999661536+y2*p0;
                p0 = -56.6762857469070293439+y2*p0;
                p0 = 13.9312609387279679503+y2*p0;
                p0 = -1.23916583867381258016+y2*p0;
                q0 = 1;
                q0 = 1.95448858338141759834+y2*q0;
                q0 = 4.67627912898881538453+y2*q0;
                q0 = 86.3602421390890590575+y2*q0;
                q0 = -225.462687854119370527+y2*q0;
                q0 = 200.260212380060660359+y2*q0;
                q0 = -82.0372256168333339912+y2*q0;
                q0 = 15.9056225126211695515+y2*q0;
                q0 = -1.18331621121330003142+y2*q0;
                x = y+y*y2*p0/q0;
                x = x*s2pi;
                result = x;
                return result;
            }
            x = Math.Sqrt(-(2.0*Math.Log(y)));
            x0 = x-Math.Log(x)/x;
            z = 1.0/x;
            if( (double)(x)<(double)(8.0) )
            {
                p1 = 4.05544892305962419923;
                p1 = 31.5251094599893866154+z*p1;
                p1 = 57.1628192246421288162+z*p1;
                p1 = 44.0805073893200834700+z*p1;
                p1 = 14.6849561928858024014+z*p1;
                p1 = 2.18663306850790267539+z*p1;
                p1 = -(1.40256079171354495875*0.1)+z*p1;
                p1 = -(3.50424626827848203418*0.01)+z*p1;
                p1 = -(8.57456785154685413611*0.0001)+z*p1;
                q1 = 1;
                q1 = 15.7799883256466749731+z*q1;
                q1 = 45.3907635128879210584+z*q1;
                q1 = 41.3172038254672030440+z*q1;
                q1 = 15.0425385692907503408+z*q1;
                q1 = 2.50464946208309415979+z*q1;
                q1 = -(1.42182922854787788574*0.1)+z*q1;
                q1 = -(3.80806407691578277194*0.01)+z*q1;
                q1 = -(9.33259480895457427372*0.0001)+z*q1;
                x1 = z*p1/q1;
            }
            else
            {
                p2 = 3.23774891776946035970;
                p2 = 6.91522889068984211695+z*p2;
                p2 = 3.93881025292474443415+z*p2;
                p2 = 1.33303460815807542389+z*p2;
                p2 = 2.01485389549179081538*0.1+z*p2;
                p2 = 1.23716634817820021358*0.01+z*p2;
                p2 = 3.01581553508235416007*0.0001+z*p2;
                p2 = 2.65806974686737550832*0.000001+z*p2;
                p2 = 6.23974539184983293730*0.000000001+z*p2;
                q2 = 1;
                q2 = 6.02427039364742014255+z*q2;
                q2 = 3.67983563856160859403+z*q2;
                q2 = 1.37702099489081330271+z*q2;
                q2 = 2.16236993594496635890*0.1+z*q2;
                q2 = 1.34204006088543189037*0.01+z*q2;
                q2 = 3.28014464682127739104*0.0001+z*q2;
                q2 = 2.89247864745380683936*0.000001+z*q2;
                q2 = 6.79019408009981274425*0.000000001+z*q2;
                x1 = z*p2/q2;
            }
            x = x0-x1;
            if( code!=0 )
            {
                x = -x;
            }
            result = x;
            return result;
        }
    }
}


Где AP, это:
Click to reveal..
Code:
/*************************************************************************
AP library
Copyright (c) 2003-2009 Sergey Bochkanov (ALGLIB project).

>>> LICENSE >>>
This program is free software; you can redistribute it and/or modify
it under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation (www.fsf.org); either version 2 of the
License, or (at your option) any later version.

This program is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
GNU General Public License for more details.

A copy of the GNU General Public License is available at
http://www.fsf.org/licensing/licenses

>>> END OF LICENSE >>>
*************************************************************************/
namespace AP
{
    /********************************************************************
    Class defining a complex number with double precision.
    ********************************************************************/
    public struct Complex
    {
        public double x;
        public double y;

        public Complex(double _x)
        {
            x = _x;
            y = 0;
        }
        public Complex(double _x, double _y)
        {
            x = _x;
            y = _y;
        }
        public static implicit operator Complex(double _x)
        {
            return new Complex(_x);
        }
        public static bool operator==(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return ((double)lhs.x==(double)rhs.x) & ((double)lhs.y==(double)rhs.y);
        }
        public static bool operator!=(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return ((double)lhs.x!=(double)rhs.x) | ((double)lhs.y!=(double)rhs.y);
        }
        public static Complex operator+(Complex lhs)
        {
            return lhs;
        }
        public static Complex operator-(Complex lhs)
        {
            return new Complex(-lhs.x,-lhs.y);
        }
        public static Complex operator+(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return new Complex(lhs.x+rhs.x,lhs.y+rhs.y);
        }
        public static Complex operator-(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return new Complex(lhs.x-rhs.x,lhs.y-rhs.y);
        }
        public static Complex operator*(Complex lhs, Complex rhs)
        { 
            return new Complex(lhs.x*rhs.x-lhs.y*rhs.y, lhs.x*rhs.y+lhs.y*rhs.x);
        }
        public static Complex operator/(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            Complex result;
            double e;
            double f;
            if( System.Math.Abs(rhs.y)<System.Math.Abs(rhs.x) )
            {
                e = rhs.y/rhs.x;
                f = rhs.x+rhs.y*e;
                result.x = (lhs.x+lhs.y*e)/f;
                result.y = (lhs.y-lhs.x*e)/f;
            }
            else
            {
                e = rhs.x/rhs.y;
                f = rhs.y+rhs.x*e;
                result.x = (lhs.y+lhs.x*e)/f;
                result.y = (-lhs.x+lhs.y*e)/f;
            }
            return result;
        }
		public override int GetHashCode() 
		{ 
			return x.GetHashCode() ^ y.GetHashCode(); 
		}
		public override bool Equals(object obj) 
		{ 
			if( obj is byte)
				return Equals(new Complex((byte)obj));
			if( obj is sbyte)
				return Equals(new Complex((sbyte)obj));
			if( obj is short)
				return Equals(new Complex((short)obj));
			if( obj is ushort)
				return Equals(new Complex((ushort)obj));
			if( obj is int)
				return Equals(new Complex((int)obj));
			if( obj is uint)
				return Equals(new Complex((uint)obj));
			if( obj is long)
				return Equals(new Complex((long)obj));
			if( obj is ulong)
				return Equals(new Complex((ulong)obj));
			if( obj is float)
				return Equals(new Complex((float)obj));
			if( obj is double)
				return Equals(new Complex((double)obj));
			if( obj is decimal)
				return Equals(new Complex((double)(decimal)obj));
			return base.Equals(obj); 
		}	
	}    
    
	/********************************************************************
	AP math namespace
	********************************************************************/
	public struct rcommstate
	{
		public int stage;
		public int[] ia;
		public bool[] ba;
		public double[] ra;
		public AP.Complex[] ca;
	};

	/********************************************************************
    AP math namespace
    ********************************************************************/
    public class Math
    {
        //public static System.Random RndObject = new System.Random(System.DateTime.Now.Millisecond);
        public static System.Random RndObject = new System.Random(System.DateTime.Now.Millisecond + 1000*System.DateTime.Now.Second + 60*1000*System.DateTime.Now.Minute);

        public const double MachineEpsilon = 5E-16;
        public const double MaxRealNumber = 1E300;
        public const double MinRealNumber = 1E-300;
        
        public static double RandomReal()
        {
            double r = 0;
            lock(RndObject){ r = RndObject.NextDouble(); }
            return r;
        }
        public static int RandomInteger(int N)
        {
            int r = 0;
            lock(RndObject){ r = RndObject.Next(N); }
            return r;
        }
        public static double Sqr(double X)
        {
            return X*X;
        }        
        public static double AbsComplex(Complex z)
        {
            double w;
            double xabs;
            double yabs;
            double v;
    
            xabs = System.Math.Abs(z.x);
            yabs = System.Math.Abs(z.y);
            w = xabs>yabs ? xabs : yabs;
            v = xabs<yabs ? xabs : yabs; 
            if( v==0 )
                return w;
            else
            {
                double t = v/w;
                return w*System.Math.Sqrt(1+t*t);
            }
        }
        public static Complex Conj(Complex z)
        {
            return new Complex(z.x, -z.y); 
        }    
        public static Complex CSqr(Complex z)
        {
            return new Complex(z.x*z.x-z.y*z.y, 2*z.x*z.y); 
        }

    }
}
 



Короче нужен аналог НОРМОБР,НОРМСТРАСП, ЛОГНОРМРАСП и ЛОГНОРМОБР из Экселя. В приведенном коде не интерации конечно, но табличный вариант то же подойдет. Очень бы хотелось увидеть как эти кода будут выглядеть на API с учетом входящих параметров/ Заранее огромное спасибо! smile


Отредактировано 777 (Mon Jul 12 2010 01:02 AM)
_________________________
«Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика»
Дизраэли.

Наверх
#8199 - Mon Jul 12 2010 05:31 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: 777]
pmus Offline
member

Registered: Thu Jun 24 2010
Записи: 116
Loc: Кемерово
Williams %R

%R = [(highest high over ? periods - close)/(highest high over ? periods - lowest low over ? periods)] * -100

http://stockcharts.com/help/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:williams_r
_________________________
Ищу удаленную работу: разработчик МТС, сисадмин, компьютерщик.
***А ещё говорят, что до утки доходит на третьи сутки.***

Наверх
#8204 - Mon Jul 12 2010 06:23 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: pmus]
777 Offline
Carpal Tunnel

Registered: Thu Apr 01 2010
Записи: 2564
Loc: г. Дзержинский
Originally Posted By: pmus
Williams %R

%R = [(highest high over ? periods - close)/(highest high over ? periods - lowest low over ? periods)] * -100

http://stockcharts.com/help/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:williams_r


Если нигде не ошибся, то вот, похож?:






______________________________
______________________________
Ну так чего, похож или нет?



Attachments
Williams.zip (553 downloads)



Отредактировано 777 (Tue Jul 13 2010 03:00 PM)
_________________________
«Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика»
Дизраэли.

Наверх
#8205 - Mon Jul 12 2010 06:23 PM Re: Заказ индикаторов в TSLab [Re: 777]
777 Offline
Carpal Tunnel

Registered: Thu Apr 01 2010
Записи: 2564
Loc: г. Дзержинский
Прошу создать индикатор НормальноеРаспределение. Состоящий из четырех, привожу код на C#, входящие параметры Вероятность - задаваемая пользователем, Среднее значение выборки, стандартное отклонение(уже есть в лабе):
Click to reveal..
Code:
 
using System;

namespace alglib
{
    public class normaldistr
    {
        /*************************************************************************
        Error function

        The integral is

                                  x
                                   -
                        2         | |          2
          erf(x)  =  --------     |    exp( - t  ) dt.
                     sqrt(pi)   | |
                                 -
                                  0

        For 0 <= |x| < 1, erf(x) = x * P4(x**2)/Q5(x**2); otherwise
        erf(x) = 1 - erfc(x).


        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain     # trials      peak         rms
           IEEE      0,1         30000       3.7e-16     1.0e-16

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double erf(double x)
        {
            double result = 0;
            double xsq = 0;
            double s = 0;
            double p = 0;
            double q = 0;

            s = Math.Sign(x);
            x = Math.Abs(x);
            if( (double)(x)<(double)(0.5) )
            {
                xsq = x*x;
                p = 0.007547728033418631287834;
                p = 0.288805137207594084924010+xsq*p;
                p = 14.3383842191748205576712+xsq*p;
                p = 38.0140318123903008244444+xsq*p;
                p = 3017.82788536507577809226+xsq*p;
                p = 7404.07142710151470082064+xsq*p;
                p = 80437.3630960840172832162+xsq*p;
                q = 0.0;
                q = 1.00000000000000000000000+xsq*q;
                q = 38.0190713951939403753468+xsq*q;
                q = 658.070155459240506326937+xsq*q;
                q = 6379.60017324428279487120+xsq*q;
                q = 34216.5257924628539769006+xsq*q;
                q = 80437.3630960840172826266+xsq*q;
                result = s*1.1283791670955125738961589031*x*p/q;
                return result;
            }
            if( (double)(x)>=(double)(10) )
            {
                result = s;
                return result;
            }
            result = s*(1-erfc(x));
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Complementary error function

         1 - erf(x) =

                                  inf.
                                    -
                         2         | |          2
          erfc(x)  =  --------     |    exp( - t  ) dt
                      sqrt(pi)   | |
                                  -
                                   x


        For small x, erfc(x) = 1 - erf(x); otherwise rational
        approximations are computed.


        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain     # trials      peak         rms
           IEEE      0,26.6417   30000       5.7e-14     1.5e-14

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double erfc(double x)
        {
            double result = 0;
            double p = 0;
            double q = 0;

            if( (double)(x)<(double)(0) )
            {
                result = 2-erfc(-x);
                return result;
            }
            if( (double)(x)<(double)(0.5) )
            {
                result = 1.0-erf(x);
                return result;
            }
            if( (double)(x)>=(double)(10) )
            {
                result = 0;
                return result;
            }
            p = 0.0;
            p = 0.5641877825507397413087057563+x*p;
            p = 9.675807882987265400604202961+x*p;
            p = 77.08161730368428609781633646+x*p;
            p = 368.5196154710010637133875746+x*p;
            p = 1143.262070703886173606073338+x*p;
            p = 2320.439590251635247384768711+x*p;
            p = 2898.0293292167655611275846+x*p;
            p = 1826.3348842295112592168999+x*p;
            q = 1.0;
            q = 17.14980943627607849376131193+x*q;
            q = 137.1255960500622202878443578+x*q;
            q = 661.7361207107653469211984771+x*q;
            q = 2094.384367789539593790281779+x*q;
            q = 4429.612803883682726711528526+x*q;
            q = 6089.5424232724435504633068+x*q;
            q = 4958.82756472114071495438422+x*q;
            q = 1826.3348842295112595576438+x*q;
            result = Math.Exp(-AP.Math.Sqr(x))*p/q;
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Normal distribution function

        Returns the area under the Gaussian probability density
        function, integrated from minus infinity to x:

                                   x
                                    -
                          1        | |          2
           ndtr(x)  = ---------    |    exp( - t /2 ) dt
                      sqrt(2pi)  | |
                                  -
                                 -inf.

                    =  ( 1 + erf(z) ) / 2
                    =  erfc(z) / 2

        where z = x/sqrt(2). Computation is via the functions
        erf and erfc.


        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain     # trials      peak         rms
           IEEE     -13,0        30000       3.4e-14     6.7e-15

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double normaldistribution(double x)
        {
            double result = 0;

            result = 0.5*(erf(x/1.41421356237309504880)+1);
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Inverse of the error function

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double inverf(double e)
        {
            double result = 0;

            result = invnormaldistribution(0.5*(e+1))/Math.Sqrt(2);
            return result;
        }


        /*************************************************************************
        Inverse of Normal distribution function

        Returns the argument, x, for which the area under the
        Gaussian probability density function (integrated from
        minus infinity to x) is equal to y.


        For small arguments 0 < y < exp(-2), the program computes
        z = sqrt( -2.0 * log(y) );  then the approximation is
        x = z - log(z)/z  - (1/z) P(1/z) / Q(1/z).
        There are two rational functions P/Q, one for 0 < y < exp(-32)
        and the other for y up to exp(-2).  For larger arguments,
        w = y - 0.5, and  x/sqrt(2pi) = w + w**3 R(w**2)/S(w**2)).

        ACCURACY:

                             Relative error:
        arithmetic   domain        # trials      peak         rms
           IEEE     0.125, 1        20000       7.2e-16     1.3e-16
           IEEE     3e-308, 0.135   50000       4.6e-16     9.8e-17

        Cephes Math Library Release 2.8:  June, 2000
        Copyright 1984, 1987, 1988, 1992, 2000 by Stephen L. Moshier
        *************************************************************************/
        public static double invnormaldistribution(double y0)
        {
            double result = 0;
            double expm2 = 0;
            double s2pi = 0;
            double x = 0;
            double y = 0;
            double z = 0;
            double y2 = 0;
            double x0 = 0;
            double x1 = 0;
            int code = 0;
            double p0 = 0;
            double q0 = 0;
            double p1 = 0;
            double q1 = 0;
            double p2 = 0;
            double q2 = 0;

            expm2 = 0.13533528323661269189;
            s2pi = 2.50662827463100050242;
            if( (double)(y0)<=(double)(0) )
            {
                result = -AP.Math.MaxRealNumber;
                return result;
            }
            if( (double)(y0)>=(double)(1) )
            {
                result = AP.Math.MaxRealNumber;
                return result;
            }
            code = 1;
            y = y0;
            if( (double)(y)>(double)(1.0-expm2) )
            {
                y = 1.0-y;
                code = 0;
            }
            if( (double)(y)>(double)(expm2) )
            {
                y = y-0.5;
                y2 = y*y;
                p0 = -59.9633501014107895267;
                p0 = 98.0010754185999661536+y2*p0;
                p0 = -56.6762857469070293439+y2*p0;
                p0 = 13.9312609387279679503+y2*p0;
                p0 = -1.23916583867381258016+y2*p0;
                q0 = 1;
                q0 = 1.95448858338141759834+y2*q0;
                q0 = 4.67627912898881538453+y2*q0;
                q0 = 86.3602421390890590575+y2*q0;
                q0 = -225.462687854119370527+y2*q0;
                q0 = 200.260212380060660359+y2*q0;
                q0 = -82.0372256168333339912+y2*q0;
                q0 = 15.9056225126211695515+y2*q0;
                q0 = -1.18331621121330003142+y2*q0;
                x = y+y*y2*p0/q0;
                x = x*s2pi;
                result = x;
                return result;
            }
            x = Math.Sqrt(-(2.0*Math.Log(y)));
            x0 = x-Math.Log(x)/x;
            z = 1.0/x;
            if( (double)(x)<(double)(8.0) )
            {
                p1 = 4.05544892305962419923;
                p1 = 31.5251094599893866154+z*p1;
                p1 = 57.1628192246421288162+z*p1;
                p1 = 44.0805073893200834700+z*p1;
                p1 = 14.6849561928858024014+z*p1;
                p1 = 2.18663306850790267539+z*p1;
                p1 = -(1.40256079171354495875*0.1)+z*p1;
                p1 = -(3.50424626827848203418*0.01)+z*p1;
                p1 = -(8.57456785154685413611*0.0001)+z*p1;
                q1 = 1;
                q1 = 15.7799883256466749731+z*q1;
                q1 = 45.3907635128879210584+z*q1;
                q1 = 41.3172038254672030440+z*q1;
                q1 = 15.0425385692907503408+z*q1;
                q1 = 2.50464946208309415979+z*q1;
                q1 = -(1.42182922854787788574*0.1)+z*q1;
                q1 = -(3.80806407691578277194*0.01)+z*q1;
                q1 = -(9.33259480895457427372*0.0001)+z*q1;
                x1 = z*p1/q1;
            }
            else
            {
                p2 = 3.23774891776946035970;
                p2 = 6.91522889068984211695+z*p2;
                p2 = 3.93881025292474443415+z*p2;
                p2 = 1.33303460815807542389+z*p2;
                p2 = 2.01485389549179081538*0.1+z*p2;
                p2 = 1.23716634817820021358*0.01+z*p2;
                p2 = 3.01581553508235416007*0.0001+z*p2;
                p2 = 2.65806974686737550832*0.000001+z*p2;
                p2 = 6.23974539184983293730*0.000000001+z*p2;
                q2 = 1;
                q2 = 6.02427039364742014255+z*q2;
                q2 = 3.67983563856160859403+z*q2;
                q2 = 1.37702099489081330271+z*q2;
                q2 = 2.16236993594496635890*0.1+z*q2;
                q2 = 1.34204006088543189037*0.01+z*q2;
                q2 = 3.28014464682127739104*0.0001+z*q2;
                q2 = 2.89247864745380683936*0.000001+z*q2;
                q2 = 6.79019408009981274425*0.000000001+z*q2;
                x1 = z*p2/q2;
            }
            x = x0-x1;
            if( code!=0 )
            {
                x = -x;
            }
            result = x;
            return result;
        }
    }
}


Где AP, это:
Click to reveal..
Code:
/*************************************************************************
AP library
Copyright (c) 2003-2009 Sergey Bochkanov (ALGLIB project).

>>> LICENSE >>>
This program is free software; you can redistribute it and/or modify
it under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation (www.fsf.org); either version 2 of the
License, or (at your option) any later version.

This program is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
GNU General Public License for more details.

A copy of the GNU General Public License is available at
http://www.fsf.org/licensing/licenses

>>> END OF LICENSE >>>
*************************************************************************/
namespace AP
{
    /********************************************************************
    Class defining a complex number with double precision.
    ********************************************************************/
    public struct Complex
    {
        public double x;
        public double y;

        public Complex(double _x)
        {
            x = _x;
            y = 0;
        }
        public Complex(double _x, double _y)
        {
            x = _x;
            y = _y;
        }
        public static implicit operator Complex(double _x)
        {
            return new Complex(_x);
        }
        public static bool operator==(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return ((double)lhs.x==(double)rhs.x) & ((double)lhs.y==(double)rhs.y);
        }
        public static bool operator!=(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return ((double)lhs.x!=(double)rhs.x) | ((double)lhs.y!=(double)rhs.y);
        }
        public static Complex operator+(Complex lhs)
        {
            return lhs;
        }
        public static Complex operator-(Complex lhs)
        {
            return new Complex(-lhs.x,-lhs.y);
        }
        public static Complex operator+(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return new Complex(lhs.x+rhs.x,lhs.y+rhs.y);
        }
        public static Complex operator-(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            return new Complex(lhs.x-rhs.x,lhs.y-rhs.y);
        }
        public static Complex operator*(Complex lhs, Complex rhs)
        { 
            return new Complex(lhs.x*rhs.x-lhs.y*rhs.y, lhs.x*rhs.y+lhs.y*rhs.x);
        }
        public static Complex operator/(Complex lhs, Complex rhs)
        {
            Complex result;
            double e;
            double f;
            if( System.Math.Abs(rhs.y)<System.Math.Abs(rhs.x) )
            {
                e = rhs.y/rhs.x;
                f = rhs.x+rhs.y*e;
                result.x = (lhs.x+lhs.y*e)/f;
                result.y = (lhs.y-lhs.x*e)/f;
            }
            else
            {
                e = rhs.x/rhs.y;
                f = rhs.y+rhs.x*e;
                result.x = (lhs.y+lhs.x*e)/f;
                result.y = (-lhs.x+lhs.y*e)/f;
            }
            return result;
        }
		public override int GetHashCode() 
		{ 
			return x.GetHashCode() ^ y.GetHashCode(); 
		}
		public override bool Equals(object obj) 
		{ 
			if( obj is byte)
				return Equals(new Complex((byte)obj));
			if( obj is sbyte)
				return Equals(new Complex((sbyte)obj));
			if( obj is short)
				return Equals(new Complex((short)obj));
			if( obj is ushort)
				return Equals(new Complex((ushort)obj));
			if( obj is int)
				return Equals(new Complex((int)obj));
			if( obj is uint)
				return Equals(new Complex((uint)obj));
			if( obj is long)
				return Equals(new Complex((long)obj));
			if( obj is ulong)
				return Equals(new Complex((ulong)obj));
			if( obj is float)
				return Equals(new Complex((float)obj));
			if( obj is double)
				return Equals(new Complex((double)obj));
			if( obj is decimal)
				return Equals(new Complex((double)(decimal)obj));
			return base.Equals(obj); 
		}	
	}    
    
	/********************************************************************
	AP math namespace
	********************************************************************/
	public struct rcommstate
	{
		public int stage;
		public int[] ia;
		public bool[] ba;
		public double[] ra;
		public AP.Complex[] ca;
	};

	/********************************************************************
    AP math namespace
    ********************************************************************/
    public class Math
    {
        //public static System.Random RndObject = new System.Random(System.DateTime.Now.Millisecond);
        public static System.Random RndObject = new System.Random(System.DateTime.Now.Millisecond + 1000*System.DateTime.Now.Second + 60*1000*System.DateTime.Now.Minute);

        public const double MachineEpsilon = 5E-16;
        public const double MaxRealNumber = 1E300;
        public const double MinRealNumber = 1E-300;
        
        public static double RandomReal()
        {
            double r = 0;
            lock(RndObject){ r = RndObject.NextDouble(); }
            return r;
        }
        public static int RandomInteger(int N)
        {
            int r = 0;
            lock(RndObject){ r = RndObject.Next(N); }
            return r;
        }
        public static double Sqr(double X)
        {
            return X*X;
        }        
        public static double AbsComplex(Complex z)
        {
            double w;
            double xabs;
            double yabs;
            double v;
    
            xabs = System.Math.Abs(z.x);
            yabs = System.Math.Abs(z.y);
            w = xabs>yabs ? xabs : yabs;
            v = xabs<yabs ? xabs : yabs; 
            if( v==0 )
                return w;
            else
            {
                double t = v/w;
                return w*System.Math.Sqrt(1+t*t);
            }
        }
        public static Complex Conj(Complex z)
        {
            return new Complex(z.x, -z.y); 
        }    
        public static Complex CSqr(Complex z)
        {
            return new Complex(z.x*z.x-z.y*z.y, 2*z.x*z.y); 
        }

    }
}
 



Короче нужен аналог НОРМОБР,НОРМСТРАСП, ЛОГНОРМРАСП и ЛОГНОРМОБР из Экселя. В приведенном коде не интерации конечно, но табличный вариант то же подойдет. Очень бы хотелось увидеть как эти кода будут выглядеть на API с учетом входящих параметров/ Заранее огромное спасибо! smile


Отредактировано 777 (Tue Jul 13 2010 09:04 AM)
_________________________
«Существует 3 типа лжи: ложь, наглая ложь и статистика»
Дизраэли.

Наверх
Page 7 of 40 < 1 2 ... 5 6 7 8 9 ... 39 40 >


Moderator:  ViL, sar