Arrays Estão Disponíveis no Pine

Os scripts do Pine agora podem usar um recurso poderoso, os arrays servem para construir conjuntos de dados personalizados. Os arrays estendem significativamente os recursos de modelagem do Pine, permitindo aos desenvolvedores preencher, gerenciar e calcular em estruturas de dados unidimensionais contendo elementos de um dos seguintes tipos: float, int, bool ou color.

Esta linha cria um array chamada de níveis contendo três elementos flutuantes inicializados com o valor NA:

<pre><span style=”font-weight: 400;”>levels = array.new_float(size = 3, initial_value = na)</span></pre>

Os arrays suportam redimensionamento dinâmico. Funções especiais permitem várias transformações em arrays, incluindo cópia, classificação e divisão. Funções matemáticas com fins especiais também operam neles: array.min(), array.max(), array.stdev(), array.avg(), array.median(), etc.

Este exemplo usa um array para construir um conjunto de dados contendo os níveis de preços apenas das barras onde o volume aumenta. Em seguida, ele plota a média desses valores. O array é usada aqui para implementar uma estrutura FIFO (primeiro a entrar, primeiro a sair):

//@version=4 
study("Price Avg Of Increasing Volume Bars", "", true) 
i_levels = input(20,   "Levels") 
i_src    = input(hlc3, "Source") 

// Initialize array of user-selected size with `na` values. 
var levels = array.new_float(i_levels) 

if rising(volume, 1)     
    // Remove the oldest level from the beginning of the array.
    array.shift(levels)

    // Add the new level to the end of the array. 
    array.push(levels, i_src) 

// Calculate the avg of levels in the array, excluding any `na` values. 
level = array.avg(levels)
plot(level, "Level", close > level ? color.lime : color.fuchsia)

A página do Manual do Usuário do Pine sobre arrays o ajudará a começar. Veja também os arrays em ação nestes scripts dos PineCoders que mais nos ajudaram a testar os arrays e a quem agradecemos muito: RicardoSantos e Duyck:

Graph style – 4th Dimension RSI

Function – Multi Dimension Indexer

Function – K-Means Clustering

Function – Linear Regression

Function – Polynomial Regression

Trendlines – JD

Average Pivot Range – JD

Matrix functions – JD

Esses scripts nos dão um vislumbre de como os arrays redefinem o que é possível no Pine e como eles abrirão o caminho para indicadores e estratégias mais poderosos do que nunca, para todos os traders TradingView. Amamos ver isso.

Esperamos que este novo recurso que você solicitou seja útil. Continue enviando-nos seus comentários para melhorias. Nós construímos o TradingView para você e adoramos ouvir o que você pensa sobre essas atualizações altamente solicitadas em nossa plataforma.