ROC works great on data with only positive numbers (like prices). But it fails to correctly represent the rate of change when source series have negative values.
ROC is positive when:
Source is positive AND Source is rising
OR Source is negative AND Source is falling
Percent change (PCT) is just a ROC that deals with this sign confusion. Anyone with Data Science backgroud would likely know about it.
PCT is positive only when:
Source is rising
When applying to only positive data PCT = ROC they are exactly equal.
I've also added EMA smoothing option.
Enjoy!
סקריפט קוד פתוח
ברוח TradingView אמיתית, היוצר של הסקריפט הזה הפך אותו לקוד פתוח, כך שסוחרים יכולים לבדוק ולאמת את הפונקציונליות שלו. כל הכבוד למחבר! למרות שאתה יכול להשתמש בו בחינם, זכור שפרסום מחדש של הקוד כפוף לכללי הבית שלנו.
לגישה מהירה לגרף, הוסף את הסקריפט הזה למועדפים שלך - למד עוד כאן.
המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.
ברוח TradingView אמיתית, היוצר של הסקריפט הזה הפך אותו לקוד פתוח, כך שסוחרים יכולים לבדוק ולאמת את הפונקציונליות שלו. כל הכבוד למחבר! למרות שאתה יכול להשתמש בו בחינם, זכור שפרסום מחדש של הקוד כפוף לכללי הבית שלנו.
לגישה מהירה לגרף, הוסף את הסקריפט הזה למועדפים שלך - למד עוד כאן.
המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.