Hello! Does anyone have a polynomial regression indicator? Think I found the code for MT5. Is there anyone who could translate the code into Prorealtime? Here is the link https://www.mql5.com/en/code/11749 #property strict #property indicator_chart_window #property indicator_buffers 3 #property indicator_color1 LimeGreen #property indicator_color2 Gold #property indicator_color3 Gold input int degree=3; input double kstd=2.0; input int bars=250; input int shift=0; //—– double fx[],sqh[],sql[]; double ai[10,10],b[10],x[10],sx[20]; double sum; int ip,p,n,f; double qq,mm,tt; int ii,jj,kk,ll,nn; double sq; int i0=0; //+——————————————————————+ //| | //+——————————————————————+ /* void clear() { int total = ObjectsTotal(); for (int i=total-1; i >= 0; i–) { string name = ObjectName(i); if (StringFind(name, prefix) == 0) ObjectDelete(name); } } */ //+——————————————————————+ //| Custom indicator initialization function | //+——————————————————————+ int init() { SetIndexBuffer(0,fx); // Буферы массивов индикатора SetIndexBuffer(1,sqh); SetIndexBuffer(2,sql); SetIndexStyle(0,DRAW_LINE); SetIndexStyle(1,DRAW_LINE); SetIndexStyle(2,DRAW_LINE); SetIndexEmptyValue(0, 0.0); SetIndexEmptyValue(1, 0.0); SetIndexEmptyValue(2, 0.0); SetIndexShift(0,shift); SetIndexShift(1,shift); SetIndexShift(2,shift); return(0); } //+——————————————————————+ //| Custom indicator deinitialization function | //+——————————————————————+ int deinit() { //clear(); return(0); } //+——————————————————————+ //| Custom indicator iteration function | //+——————————————————————+ int start() { if(Bars < bars) return(-1); //—- int mi; // переменная использующаяся только в start ip=bars; p=ip; // типа присваивание sx[1]=p+1; // примечание – [] – означает массив nn=degree+1; SetIndexDrawBegin(0,Bars-p-1); SetIndexDrawBegin(1,Bars-p-1); SetIndexDrawBegin(2,Bars-p-1); //———————-sx——————————————————————- for(mi=1;mi<=nn*2–2;mi++) // математическое выражение – для всех mi от 1 до nn*2-2 { sum=0; for(n=i0;n<=i0+p;n++) { sum+=MathPow(n,mi); } sx[mi+1]=sum; } //———————-syx———– for(mi=1;mi<=nn;mi++) { sum=0.00000; for(n=i0;n<=i0+p;n++) { if(mi==1) sum+=Close[n]; else sum+=Close[n]*MathPow(n,mi-1); } b[mi]=sum; } //===============Matrix======================================================================================================= for(jj=1;jj<=nn;jj++) { for(ii=1; ii<=nn; ii++) { kk=ii+jj-1; ai[ii,jj]=sx[kk]; } } //===============Gauss======================================================================================================== for(kk=1; kk<=nn-1; kk++) { ll=0; mm=0; for(ii=kk; ii<=nn; ii++) { if(MathAbs(ai[ii,kk])>mm) { mm=MathAbs(ai[ii,kk]); ll=ii; } } if(ll==0) return(0); if(ll!=kk) { for(jj=1; jj<=nn; jj++) { tt=ai[kk,jj]; ai[kk,jj]=ai[ll,jj]; ai[ll,jj]=tt; } tt=b[kk]; b[kk]=b[ll]; b[ll]=tt; } for(ii=kk+1;ii<=nn;ii++) { qq=ai[ii,kk]/ai[kk,kk]; for(jj=1;jj<=nn;jj++) { if(jj==kk) ai[ii,jj]=0; else ai[ii,jj]=ai[ii,jj]-qq*ai[kk,jj]; } b[ii]=b[ii]-qq*b[kk]; } } x[nn]=b[nn]/ai[nn,nn]; for(ii=nn-1;ii>=1;ii–) { tt=0; for(jj=1;jj<=nn-ii;jj++) { tt=tt+ai[ii,ii+jj]*x[ii+jj]; x[ii]=(1/ai[ii,ii])*(b[ii]-tt); } } //=========================================================================================================================== for(n=i0;n<=i0+p;n++) { sum=0; for(kk=1;kk<=degree;kk++) { sum+=x[kk+1]*MathPow(n,kk); } fx[n]=x[1]+sum; } //———————————–Std———————————————————————————– sq=0.0; for(n=i0;n<=i0+p;n++) { sq+=MathPow(Close[n]-fx[n],2); } sq=MathSqrt(sq/(p+1))*kstd; for(n=i0;n<=i0+p;n++) { sqh[n]=fx[n]+sq; sql[n]=fx[n]-sq; } return(0); } //+——————————————————————+
.
.
