ตอนนี้ สามารถใช้งาน Arrays ใน Pine ได้แล้ว

ขณะนี้สคริปต์ไพน์ สามารถใช้ฟีเจอร์อาร์เรย์ใหม่ที่มีประสิทธิภาพเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่กำหนดเองได้ อาร์เรย์ขยายขีดความสามารถในการสร้างแบบจำลองของไพน์ได้อย่างมาก โดยอนุญาตให้ผู้เขียนโค้ดเติมข้อมูลจัดการและคำนวณโครงสร้างข้อมูลหนึ่งมิติที่มีองค์ประกอบประเภทใดประเภทหนึ่งต่อไปนี้: float, int, bool หรือ color

บรรทัดนี้สร้างอาร์เรย์ที่เรียกว่า levels ที่มีองค์ประกอบสามองค์ประกอบ ที่มีเริ่มต้นด้วยค่า na:

Pine Script®
Copied
levels = array.new_float(size = 3, initial_value = na)

อาร์เรย์รองรับการปรับขนาดแบบไดนามิก ฟังก์ชันพิเศษช่วยให้สามารถแปลงอาร์เรย์ได้หลายรูปแบบ รวมถึงการคัดลอก การเรียงลำดับ และการแบ่งส่วน ฟังก์ชั่นคณิตศาสตร์ที่มีวัตถุประสงค์พิเศษยังทำงานกับพวกมัน เช่น array.min (), array.max (), array.stdev (), array.avg (), array.median () เป็นต้น

ตัวอย่างนี้ใช้อาร์เรย์เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีระดับราคาเฉพาะแท่งที่ปริมาณเพิ่มขึ้น จากนั้นจะพล็อตค่าเฉลี่ยของค่าเหล่านั้น อาร์เรย์ใช้ที่นี่ เพื่อใช้โครงสร้าง FIFO (เข้าก่อน, ออกก่อน):

Pine Script®
Copied
//@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)

หน้า คู่มือผู้ใช้อาร์เรย์บนไพน์ จะช่วยคุณในการเริ่มต้น ดูอาร์เรย์ที่ใช้งานจริงในสคริปต์เหล่านี้โดย PineCoders ที่ช่วยเรามากที่สุดในการทดสอบอาร์เรย์และเราขอขอบคุณใครอย่างจริงใจ: RicardoSantos และ 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

สคริปต์เหล่านี้ทำให้เราเห็นภาพรวมว่าอาร์เรย์กำหนดสิ่งที่เป็นไปได้ใน Pine ได้อย่างไรและจะปูทางไปสู่ตัวบ่งชี้และกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่เคยสำหรับเทรดเดอร์ TradingView ทั้งหมดได้อย่างไร เราชอบที่จะเห็นมัน

เราหวังว่าคุณลักษณะใหม่ที่คุณร้องขอจะเป็นประโยชน์ โปรดส่งข้อเสนอแนะของคุณต่อไปเพื่อการปรับปรุง เราสร้าง TradingView สำหรับคุณและชอบที่จะได้ยินสิ่งที่คุณคิดเกี่ยวกับการอัปเดตที่ร้องขออย่างสูงเหล่านี้ในแพลตฟอร์มของเรา

 

---

ติดตาม TradingView ประเทศไทย ได้ทาง Line ID: @tradingview_th