mirror of
https://github.com/softwaredevelop/mql5.git
synced 2026-08-24 17:58:07 +00:00
new files added
This commit is contained in:
Toh4iem9
@@ -0,0 +1,252 @@
|
|||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
//| KScore_Calculator.mqh|
|
||||||
|
//| Engine for Kaufman Adaptive Z-Score (K-Score) Calculation. |
|
||||||
|
//| Standard Deviation distance from KAMA in Sigma units. |
|
||||||
|
//| Copyright 2026, xxxxxxxx|
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
#property copyright "Copyright 2026, xxxxxxxx"
|
||||||
|
#property version "1.00" // Performance-optimized KAMA Z-Score Engine
|
||||||
|
|
||||||
|
#ifndef KSCORE_CALCULATOR_MQH
|
||||||
|
#define KSCORE_CALCULATOR_MQH
|
||||||
|
|
||||||
|
#include <MyIncludes\KAMA_Calculator.mqh>
|
||||||
|
|
||||||
|
//+==================================================================+
|
||||||
|
//| CLASS: CKScoreCalculator |
|
||||||
|
//+==================================================================+
|
||||||
|
class CKScoreCalculator
|
||||||
|
{
|
||||||
|
private:
|
||||||
|
int m_er_period;
|
||||||
|
int m_stdev_period;
|
||||||
|
ENUM_APPLIED_PRICE_HA_ALL m_source_type;
|
||||||
|
|
||||||
|
//--- Persistent State Buffers
|
||||||
|
double m_price[];
|
||||||
|
double m_kama_buffer[];
|
||||||
|
double m_ha_open[], m_ha_high[], m_ha_low[], m_ha_close[];
|
||||||
|
|
||||||
|
//--- Composition Engines
|
||||||
|
CKamaCalculator m_kama_calc;
|
||||||
|
CHeikinAshi_Calculator m_ha_engine;
|
||||||
|
|
||||||
|
//--- Internal Methods
|
||||||
|
bool PreparePriceSeries(const int rates_total,
|
||||||
|
const int start_index,
|
||||||
|
const double &open[],
|
||||||
|
const double &high[],
|
||||||
|
const double &low[],
|
||||||
|
const double &close[]);
|
||||||
|
|
||||||
|
public:
|
||||||
|
CKScoreCalculator(void);
|
||||||
|
~CKScoreCalculator(void) {};
|
||||||
|
|
||||||
|
bool Init(const int er_p, const int fast_p, const int slow_p, const int stdev_p, const ENUM_APPLIED_PRICE_HA_ALL source);
|
||||||
|
int GetRequiredWarmup(void) const { return MathMax(m_er_period, m_stdev_period); }
|
||||||
|
|
||||||
|
void Calculate(const int rates_total,
|
||||||
|
const int prev_calculated,
|
||||||
|
const double &open[],
|
||||||
|
const double &high[],
|
||||||
|
const double &low[],
|
||||||
|
const double &close[],
|
||||||
|
double &out_kscore[]);
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
//| Constructor |
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
CKScoreCalculator::CKScoreCalculator(void) : m_er_period(10),
|
||||||
|
m_stdev_period(20),
|
||||||
|
m_source_type(PRICE_CLOSE_STD)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_price, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_kama_buffer, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_open, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_high, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_low, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_close, false);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
//| Initialization |
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
bool CKScoreCalculator::Init(const int er_p, const int fast_p, const int slow_p, const int stdev_p, const ENUM_APPLIED_PRICE_HA_ALL source)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
m_er_period = (er_p < 1) ? 1 : er_p;
|
||||||
|
m_stdev_period = (stdev_p < 2) ? 2 : stdev_p;
|
||||||
|
m_source_type = source;
|
||||||
|
|
||||||
|
return m_kama_calc.Init(m_er_period, fast_p, slow_p, source);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
//| Prepare Price Series (Standard / Heikin Ashi) |
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
bool CKScoreCalculator::PreparePriceSeries(const int rates_total,
|
||||||
|
const int start_index,
|
||||||
|
const double &open[],
|
||||||
|
const double &high[],
|
||||||
|
const double &low[],
|
||||||
|
const double &close[])
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if(ArraySize(m_price) != rates_total)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
ArrayResize(m_price, rates_total);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_price, false);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
bool is_heikin_ashi = (m_source_type <= PRICE_HA_CLOSE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if(is_heikin_ashi)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if(ArraySize(m_ha_open) != rates_total)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
ArrayResize(m_ha_open, rates_total);
|
||||||
|
ArrayResize(m_ha_high, rates_total);
|
||||||
|
ArrayResize(m_ha_low, rates_total);
|
||||||
|
ArrayResize(m_ha_close, rates_total);
|
||||||
|
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_open, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_high, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_low, false);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_ha_close, false);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
m_ha_engine.Calculate(rates_total, start_index, open, high, low, close,
|
||||||
|
m_ha_open, m_ha_high, m_ha_low, m_ha_close);
|
||||||
|
|
||||||
|
for(int i = start_index; i < rates_total; i++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
switch(m_source_type)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
case PRICE_HA_OPEN:
|
||||||
|
m_price[i] = m_ha_open[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_HA_HIGH:
|
||||||
|
m_price[i] = m_ha_high[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_HA_LOW:
|
||||||
|
m_price[i] = m_ha_low[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_HA_MEDIAN:
|
||||||
|
m_price[i] = (m_ha_high[i] + m_ha_low[i]) / 2.0;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_HA_TYPICAL:
|
||||||
|
m_price[i] = (m_ha_high[i] + m_ha_low[i] + m_ha_close[i]) / 3.0;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_HA_WEIGHTED:
|
||||||
|
m_price[i] = (m_ha_high[i] + m_ha_low[i] + 2.0 * m_ha_close[i]) / 4.0;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_HA_CLOSE:
|
||||||
|
default:
|
||||||
|
m_price[i] = m_ha_close[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
for(int i = start_index; i < rates_total; i++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
switch(m_source_type)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
case PRICE_OPEN_STD:
|
||||||
|
m_price[i] = open[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_HIGH_STD:
|
||||||
|
m_price[i] = high[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_LOW_STD:
|
||||||
|
m_price[i] = low[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_MEDIAN_STD:
|
||||||
|
m_price[i] = (high[i] + low[i]) / 2.0;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_TYPICAL_STD:
|
||||||
|
m_price[i] = (high[i] + low[i] + close[i]) / 3.0;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_WEIGHTED_STD:
|
||||||
|
m_price[i] = (high[i] + low[i] + 2.0 * close[i]) / 4.0;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case PRICE_CLOSE_STD:
|
||||||
|
default:
|
||||||
|
m_price[i] = close[i];
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return true;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
//| Main Incremental K-Score Calculation Loop |
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
|
void CKScoreCalculator::Calculate(const int rates_total,
|
||||||
|
const int prev_calculated,
|
||||||
|
const double &open[],
|
||||||
|
const double &high[],
|
||||||
|
const double &low[],
|
||||||
|
const double &close[],
|
||||||
|
double &out_kscore[])
|
||||||
|
{
|
||||||
|
int warmup = GetRequiredWarmup();
|
||||||
|
if(rates_total <= warmup)
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
|
||||||
|
int start_prep = (prev_calculated > 0) ? prev_calculated - 1 : 0;
|
||||||
|
|
||||||
|
// 1. Prepare Underlying Price Data
|
||||||
|
if(!PreparePriceSeries(rates_total, start_prep, open, high, low, close))
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
|
||||||
|
// 2. Resize & Calculate KAMA Baseline
|
||||||
|
if(ArraySize(m_kama_buffer) != rates_total)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
ArrayResize(m_kama_buffer, rates_total);
|
||||||
|
ArraySetAsSeries(m_kama_buffer, false);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
m_kama_calc.Calculate(rates_total, prev_calculated, open, high, low, close, m_kama_buffer);
|
||||||
|
|
||||||
|
// 3. Clean invalid range on fresh run
|
||||||
|
if(prev_calculated == 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
for(int i = 0; i < warmup; i++)
|
||||||
|
out_kscore[i] = 0.0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
int start_index = (prev_calculated > 0) ? prev_calculated - 1 : warmup;
|
||||||
|
if(start_index < warmup)
|
||||||
|
start_index = warmup;
|
||||||
|
|
||||||
|
// 4. Calculate K-Score (Standard Deviation Distance from KAMA)
|
||||||
|
for(int i = start_index; i < rates_total; i++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if(m_kama_buffer[i] == EMPTY_VALUE)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
out_kscore[i] = 0.0;
|
||||||
|
continue;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
double sum_sq = 0.0;
|
||||||
|
for(int k = 0; k < m_stdev_period; k++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
double diff = m_price[i - k] - m_kama_buffer[i];
|
||||||
|
sum_sq += diff * diff;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
double std_dev = MathSqrt(sum_sq / (double)m_stdev_period);
|
||||||
|
|
||||||
|
if(std_dev > 1.0e-9)
|
||||||
|
out_kscore[i] = (m_price[i] - m_kama_buffer[i]) / std_dev;
|
||||||
|
else
|
||||||
|
out_kscore[i] = 0.0;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#endif // KSCORE_CALCULATOR_MQH
|
||||||
|
//+------------------------------------------------------------------+
|
||||||
Reference in New Issue
Block a user