Apresentamos uma nova ferramenta para os programadores de Pine — Os mapas, coleções que contêm dados em pares de valores-chave. Eles permitem que os usuários vinculem elementos relacionados de diferentes tipos para acesso posterior em um script. Ao contrário de outras coleções do Pine, os scripts acessam rapidamente os valores de um mapa usando as chaves de seus pares de valores-chave em vez de um índice interno.
O namespace map abriga todas as nossas funções relacionadas a mapas. Para criar um mapa, use a função map.new<key_type, value_type>(). Por exemplo:
//@variable A map containing `int` keys and `line` values.
m = map.new<int, line>()
As chaves de um mapa podem ser de qualquer tipo fundamental (int, float, bool, string, ou color), e seus valores podem ser de qualquer tipo, até mesmo um tipo definido pelo usuário.
Depois de criar um mapa, você pode usar qualquer uma das funções no namespace map com ele. Por exemplo, você pode colocar pares de valores-chave nele usando map.put() e recuperar o valor vinculado a uma chave exclusiva usando map.get(). Você também pode gerar um array de todas as chaves ou valores mapeados usando map.keys() ou map.values(). Para obter mais informações sobre o uso dessas novas coleções e suas funções relacionadas, consulte a página sobre Maps do nosso Manual do Usuário.
No exemplo abaixo, criamos um script que usa mapas para colorir o plano de fundo do gráfico com base nas variações de preço da sessão. Ele usa um mapa de dados para armazenar o horário de fechamento e as informações de variação de preço líquido para cada sessão do dia e, em seguida, calcula uma proporção da variação de preço da sessão atual em relação à variação média em um número determinado de sessões do histórico. Ele colore o fundo do gráfico com base nessa proporção usando o conteúdo do mapa de cores e exibe o valor da proporção na Janela de Dados:
//@version=5
indicator("Session change highlighter", overlay = true)
// Inputs
sessionInput = input.session("0800-1700", "Session")
timezone = input.string("America/New_York", "Timezone")
length = input.int(10, "Sessions to compare")
//@variable A map of `int` closing time keys and `float` price change values.
var data = map.new<int, float>()
//@variable A map of `string` keys and `color` values for calculating the `highlightColor`.
var colors = map.new<string, color>()
var float sessionOpen = na
float relativeChange = na
int closeTime = time_close("D", sessionInput, timezone)
// Put (`string`, `color`) pairs into the `colors` map on the first bar.
if barstate.isfirst
colors.put("Purple", color.new(color.purple, 50))
colors.put("Orange", color.new(color.orange, 50))
colors.put("Yellow", color.new(color.yellow, 50))
if not na(closeTime)
// Update the session's opening price.
if na(closeTime[1])
sessionOpen := open
// Assign a new value to the `closeTime` key in the `data` map.
data.put(closeTime, math.abs(close - sessionOpen) / sessionOpen)
//@variable An `array` of price changes from each session in the `data` map.
sessionHistory = data.values()
//@variable The number of sessions included in the `data` map.
dataSize = data.size()
if dataSize >= length
//@variable The average price change over `length` sessions.
avgSessionChange = sessionHistory.slice(dataSize - length, dataSize).avg()
relativeChange := data.get(closeTime) / avgSessionChange
//@variable Returns a color gradient based on the `relativeChange` using the values in the `colors` map.
highlightColor = switch
relativeChange <= 1 => color.from_gradient(relativeChange, 0, 1, colors.get("Purple"), colors.get("Orange"))
=> color.from_gradient(relativeChange, 1, 2, colors.get("Orange"), colors.get("Yellow"))
bgcolor(highlightColor, title = "Background highlight")
plot(relativeChange, "Relative Change Ratio", highlightColor, display = display.data_window)
As publicações a seguir são exemplos de scripts que usam mapas:
Volume/Market Profile por SamRecio
Historical Pattern Matcher por Trendoscope
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