Zigzag指标算法和实现

您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册 在理解Zigzag指标的算法之前，我们可以思考这么一个问题：
给我们下面的这副图，我们怎么能够把这些1、2、3等数字代表的高低点给选择出来？

Zigzag指标算法如官方所述：Zigzag指标是连接一系列价格点的趋势线。所以Zigzag主要用途是来标识过去价格中的相对高低点，并以这些点之间的连线来表示这段价格变动的趋势。
1.Zigzag的3个参数Zigzag在识别高低点的过程中，主要设置了以下三个参数：ExtDepth, DextDeviation 以及ExtBackstep。程序中的表示：extern int ExtDepth=12;
extern int ExtDeviation=5;
extern int ExtBackstep=3;说明：
+ExtDepth：用于设置高低点是相对与过去多少个Bars(价格图形中的一个柱子)而言。Mt4中默认是12。
+ExtDeviation：用于设置重新计算高低点时，与前一高低点的相对点差。默认值是5， 也就是说如果
A)当前高点 上个高点+ 5 ,或者
B)当前低点 上个低点 – 5的情况下，则会对之前计算过的ExtBacksteps个Bars值的高低点进行重新计算。
+ExtBackstep：用于设置回退计算的Bars的个数。
2.Zigzag算法
1对计算位置进行初期化
1.1判断是否是第一次进行高低点计算，如果是，则设定计算位置为除去ExtDepth个图形最初的部分。
1.2如果之前已经计算过，找到最近已知的三个拐点（高点或低点），将计算位置设置为倒数第三个拐点之后，重新计算最后的拐点。2.从步骤1已经设置好的计算位置开始，将对用于存储高低点的变量进行初始化，准备计算高低点
2.1计算ExtDepth区间内的低点，如果该低点是当前低点，则进行2.1.1的计算，并将其记录成一个低点。
2.1.1如果当前低点比上一个低点值小于相对点差(ExtDeviation)；并且之前ExtBackstep个Bars的记录的中，高于当前低点的值清空。
2.2高点的计算如同2.1以及分支处理2.1.1。3.从步骤1已经设置好的计算位置开始，定义指标高点和低点
3.1如果开始位置为高点，则接下来寻找低点，在找到低点之后，将下一个寻找目标定义为高点
3.2如果开始位置为低点，则与3.1反之。以上可能比较难以理解，我们这边举个例子说明：
假设上次计算的结果如下：倒数第14个Bar出现了一个高点(3.1)，倒数第4个是低点(1.5)，
倒数第1个是新的高点(2.1)——因为距离倒数第14已经大于ExtDepth(14-1 12)。Bar-14 Bar-4 Bar-1 Bar-Current
高(3.1) 低(1.5) 高(2.1) X对于Bar-Current，即当前的价格X，
CaseI.
如果 X =2.1 + ExtDeviation，则根据Zigzag的定义，这将是一个新的高点。假设这里X=2.3，那么我们绘制指标的时候应该成为：
Bar-14 Bar-4 Bar-Current
高(3.1)  低(1.5) 高(2.3)    CaseII.
如果 1.5 - ExtDeviation X 2.1 + ExtDeviation，则我们继续等待价格的变化，所绘制的指标也不会变化。CaseIII.
如果 1.5 - ExtDeviation = X，则这是一个新的低点。假设这里X=1.3，则我们绘制指标的时候应该成为：
Bar-14 Bar-Current
高(3.1)  低(1.3)这个时候，之前的Bar-4因为在我们定义的ExtBackstep之内(1-4)，所以他的最低值会被清空，
根据算法第三步的定义，我们会一直寻找低点直到发现Bar-Current，这时候已经遍历过Bar-1，所以Bar-1定义的高点也不再成为拐点。
这也就是所谓的重绘部分，也因此诟病为“未来函数”——因为所看见的当前最后的高低点可能在下个时间段里面被抹去。 3 Zigzag源码及解释：
Mt4的Zigzag源码里面的注释特别稀罕，估计是感觉实现比较简单，所以一概略去——恩，极坏的编程习惯。
下面简要说明一下，中文部分都是追加的解释：//+——————————————————————+
//|                                      Zigzag.mq4 |
//|           Copyright ?2005-2007, metaQuotes Software Corp. |
//|                           http://www.metaquotes.net/ |
//+——————————————————————+
#property copyright “Copyright ?2007, metaQuotes Software Corp.”
#property link     “http://www.metaquotes.net/”//Mt4特有的指标属性设置
#property indicator_chart_window     //主窗口进行指标显示
#property indicator_buffers 1         //指标运用到数值的个数
#property indicator_color1 Red      //指标显示颜色
//—- indicator parameters
//Zigzag的三个参数
extern int ExtDepth=12;
extern int ExtDeviation=5;
extern int ExtBackstep=3;//—- indicator buffers
//指标的数值存储变量
double ZigzagBuffer[];     //拐点
double HighMapBuffer[];     //高点的临时变量数组
double LowMapBuffer[];    //低点的临时变量数组int level=3; // recounting’s depth //最近已知的三个拐点
bool downloadhistory=false; //是否第一次计算
//+——————————————————————+
//| Custom indicator initialization function                  |
//+——————————————————————+//Init函数是Mt4指标第一次载入之后运行的初期化函数
int init()
 {
   IndicatorBuffers(3); //对于缓冲储存器分配记忆应用自定义指标计算，用F1可以看到该函数的帮助和解释
//—- drawing settings
   SetIndexStyle(0,DRAW_SECTION);   //划线的风格
//—- indicator buffers mapping
   SetIndexBuffer(0,ZigzagBuffer);
   SetIndexBuffer(1,HighMapBuffer);
   SetIndexBuffer(2,LowMapBuffer);
   SetIndexEmptyValue(0,0.0);
   
//—- indicator short name
   IndicatorShortName(”ZigZag(”+ExtDepth+”,”+ExtDeviation+”,”+ExtBackstep+”)”);     //设置指标的简称。
//—- initialization done
   return(0);
 }
//+——————————————————————+
//|                                             |
//+——————————————————————+//start函数是Mt4的主函数，当每次价格变动之后都会触发该函数的执行
int start()
 {
//变量定义 //i：临时变量；
 //counted_bars ：用于标识已经计算过的Bar数
   int i, counted_bars = IndicatorCounted();    //limit：算法中所谓的开始计算位置;
 //counterZ：临时变量
 //whatlookfor：用于标识当前计算的是高点或者低点
   int limit,counterZ,whatlookfor;       //以下都是临时变量，具体设值时解释
   int shift,back,lasthighpos,lastlowpos;
   double val,res;
   double curlow,curhigh,lasthigh,lastlow;   if (counted_bars==0 downloadhistory) // history was downloaded
   {   //指标载入时counted_bars为0，而downloadhistory为false，将在下一次价格变化时进行
     ArrayInitialize(ZigzagBuffer,0.0);
     ArrayInitialize(HighMapBuffer,0.0);
     ArrayInitialize(LowMapBuffer,0.0);
   }
   if (counted_bars==0)
   { //初期化，第一次运行时limit为除去ExtDepth个图形最初的部分。（算法1.1）
     limit=Bars-ExtDepth;
     downloadhistory=true;
   }
   if (counted_bars 0)
   {//如果之前已经计算过，找到最近已知的三个拐点（高点或低点），将计算位置设置为倒数第三个拐点。（算法1.2）
     while (counterZ level i 100)
     {
       res=ZigzagBuffer;
       if (res!=0) counterZ++;
       i++;
     }
     i–;       //在上面while中最后一次找到的时候进行+1，所以要-1才能得到真正第三个拐点处。
     limit=i; //计算位置赋值
     if (LowMapBuffer!=0)
     {//如果倒数第三个拐点是低点
       curlow=LowMapBuffer;
       //目标在于寻找高点
       whatlookfor=1;
     }
     else
     {
       curhigh=HighMapBuffer;
       whatlookfor=-1;
     }
     for (i=limit-1;i i–)
     {//清空第三个拐点后的数值，准备重新计算最后的拐点
       ZigzagBuffer=0.0;
       LowMapBuffer=0.0;
       HighMapBuffer=0.0;
     }
   }//算法Step2部分：计算高低点
   for(shift=limit; shift shift–)
   {
     //2.1计算ExtDepth区间内的低点
     val=Low[iLowest(NULL,0,MODE_LOW,ExtDepth,shift)];
     if(val==lastlow) val=0.0;
     else
     {//如果该低点是当前低点，
       lastlow=val;
       if((Low[shift]-val) (ExtDeviation*Point)) val=0.0;     //是否比上个低点还低ExtDeviation，不是的话则不进行回归处理
       else
       {//找到一个新的低点
         for(back=1; back =ExtBackstep; back++)
         {//回退ExtBackstep个Bar，把比当前低点高的纪录值给清空
           res=LowMapBuffer[shift+back];
           if((res!=0) (res val)) LowMapBuffer[shift+back]=0.0;
         }
       }
     }
     //将新的低点进行记录
     if (Low[shift]==val) LowMapBuffer[shift]=val; else LowMapBuffer[shift]=0.0;     //— high
     val=High[iHighest(NULL,0,MODE_HIGH,ExtDepth,shift)];
     if(val==lasthigh) val=0.0;
     else
     {
       lasthigh=val;
       if((val-High[shift]) (ExtDeviation*Point)) val=0.0;
       else
       {
         for(back=1; back =ExtBackstep; back++)
         {
           res=HighMapBuffer[shift+back];
           if((res!=0) (res val)) HighMapBuffer[shift+back]=0.0;
         }
       }
     }
     if (High[shift]==val) HighMapBuffer[shift]=val; else HighMapBuffer[shift]=0.0;
   }   // final cutting
   if (whatlookfor==0)
   {
     lastlow=0;
     lasthigh=0;
   }
   else
   {
     lastlow=curlow;
     lasthigh=curhigh;
   }//算法step3.定义指标的高低点
   for (shift=limit;shift shift–)
   {
     res=0.0;
     switch(whatlookfor)
     {
       //初期化的情况下，尝试找第一个高点或者是地点
       case 0: // look for peak or lawn
         if (lastlow==0 lasthigh==0)
         {//lastlow，lasthigh之前已经初始化，再次判断以保证正确性？
           if (HighMapBuffer[shift]!=0)
           {//发现高点
             lasthigh=High[shift];
             lasthighpos=shift;
             whatlookfor=-1;     //下个寻找目标是低点
             ZigzagBuffer[shift]=lasthigh;
             res=1;
           }
           if (LowMapBuffer[shift]!=0)
           {//发现低点
             lastlow=Low[shift];
             lastlowpos=shift;
             whatlookfor=1;      //下个寻找目标是高点
             ZigzagBuffer[shift]=lastlow;
             res=1;
           }
         }
          break;
       case 1: // look for peak     //寻找高点
         if (LowMapBuffer[shift]!=0.0 LowMapBuffer[shift] lastlow HighMapBuffer[shift]==0.0)
         {//如果在上个低点和下个高点间发现新的低点，则把上个低点抹去，将新发现的低点作为最后一个低点
           ZigzagBuffer[lastlowpos]=0.0;
           lastlowpos=shift;
           lastlow=LowMapBuffer[shift];
           ZigzagBuffer[shift]=lastlow;
           res=1;
         }
         if (HighMapBuffer[shift]!=0.0 LowMapBuffer[shift]==0.0)
         {//发现目标高点
           lasthigh=HighMapBuffer[shift];
           lasthighpos=shift;
           ZigzagBuffer[shift]=lasthigh;
           whatlookfor=-1;     //下一个目标将是寻找低点
           res=1;
         } 
         break;         
       case -1: // look for lawn        //寻找低点
         if (HighMapBuffer[shift]!=0.0 HighMapBuffer[shift] lasthigh LowMapBuffer[shift]==0.0)
         {
           ZigzagBuffer[lasthighpos]=0.0;
           lasthighpos=shift;
           lasthigh=HighMapBuffer[shift];
           ZigzagBuffer[shift]=lasthigh;
         }
         if (LowMapBuffer[shift]!=0.0 HighMapBuffer[shift]==0.0)
         {
           lastlow=LowMapBuffer[shift];
           lastlowpos=shift;
           ZigzagBuffer[shift]=lastlow;
           whatlookfor=1;
         } 
         break;         
       default: return;
     }
   }   return(0);
 }
//+——————————————————————+4.总结
以上就是对Zigzag算法和实现的分析。希望能够对大家编写指标和EA有所帮助。


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