Kazi ya MathSqrt ya MQL4: Misingi hadi Matumizi ya Kitaalamu

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

『FXで勝ち組を目指す！』は、FX自動売買システムの開発と運用をわかりやすく解説。初心者でも安心して学べるMetaTraderプログラミング方法や、東京仲値を活用した実践的なEA戦略を紹介しています。さらに、生成AIを活用した最新技術もカバー！特典として「無人サーバ接続監視用EA」のプロンプト例も付属。EA開発に興味がある方におすすめの一冊です。

MathSqrt is relatively lightweight, but when processing large amounts of data, you need to reduce the number of calculations. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

When handling data that may contain negative values, it is important to plan error handling in advance. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa pamoja na MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi zingine za kihesabu zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapelekwa na kuhesabu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusisha moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika vitendo katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mstakabuu wa jumla wa kifungo (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya kifungo kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha deviation ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya 10 ya awali
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Mifumo mengine ya Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu zinazotumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandaa kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuongeza uelewa wako kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama mwongozo na ipige matumizi katika mifumo yako mwenyewe na mikakati.

FAQ: Maswali Yanayojulikana Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Jibu: Sababu kuu ya makosa kwa kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama kiargumenti. Kwa kuwa akarimu wa nambari ni tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi hutoa NAN (Sio Nambari).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

Jibu: MathSqrt ni kazi maalum kwa ajili ya kuhesabu akarimu, inahusisha haraka na rahisi. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa kuhesabu nguvu kwa kila kiujumu kilichotajwa.

Picha Muhimu kwa Kuchagua kati Yao:

Wakati wa kuhesabu tu akarimu, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu viujumu vingine (kama akarimu ya tisa au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

Jibu: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti wa Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kiwezekano : Inatumika wakati wa kuunda alama maalum katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

Jibu: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitakuwa na athari kubwa kwa utendaji.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu akarimu ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia sawa?

Jibu: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya zaidi.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapitia thamani za aina int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni mzito mdogo, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu. ___PLACEHOLDER_228

Unda Mpangilio wa Usimamizi Sahihi wa Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo mingine ya Hisabati

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu muhimu isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzi‑tumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Mipango ya Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha viwango vya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya 10 ya awali
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu viwango vya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti unaopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Mifumo mengine ya Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia mifumo kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia mifumo katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandaa kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuongeza uelewa wako kuhusu kifungu cha MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama mwongozo na ipige hatua kwa mifumo yako mwenyewe na mikakati.

FAQ: Maswali Yanayojulikana Kuhusu Kifungu cha MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kifungu cha MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa kwa kifungu cha MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama argument. Kwa kuwa asili ya asili ni tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi inarudisha NAN (Sio Namba).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kifungu cha MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kifungu maalum cha kuhesabu asili, kikiwa kifupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kifungu cha kuvutia kinachohesabu nguvu kwa kila kiambishi kilichotajwa.

Picha Muhimu kwa Kuchagua kati Yao:

Wakati wa kuhesabu asili pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu viambishi vingine (kwa mfano asili za kumi au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kiwezekano : Inatumika wakati wa kuunda alama za kiwezekano katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kifungu cha MathSqrt kinaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kifungu cha uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, hakuathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa kinaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kifungu cha MathSqrt kinaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kifungu cha MathSqrt kinaweza kutumika katika MQL5 kama vile katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha mifumo ya uchambuzi ya juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na mifumo mingine mpya.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kifungu cha MathSqrt ni aina ya double, fikiria kubadilisha ikiwa unapitia thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni mdogo kiasi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu kwa Usimamizi Sahihi wa Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo mingine ya Hisabati

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu muhimu pamoja na MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi zingine za kihesabu (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa tabia ya kila kazi na kuitumia katika muktadha unaofaa, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya usukani)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani asili hasi inapotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila Moja

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa mfumuko wa kifedha (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfumuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha deviation ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya 10 kipindi zilizopita
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Mifumo mengine ya Hisabati katika MQL4
Hesabu za juu zinazotumia mifumo kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia mifumo katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandaa kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuongeza uelewa wako kuhusu kifungu cha MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama mwongozo na ipie katika mifumo yako mwenyewe na mikakati.

Maswali Yanayojaribu Kuhusu Kifungu cha MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kifungu cha MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa na kifungu cha MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama kiargumenti. Kwa kuwa asili ya asili ni tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi inarudisha NAN (Sio Namba).

Solutions:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kifungu cha MathAbs.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kifungu maalum cha kuhesabu asili, kikiwa kifupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kifungu cha kuvutia kinachohesabu nguvu kwa kila kiujumu kilichotajwa.

Key Points for Choosing Between Them:

Wakati unahesabu asili pekee, tumia MathSqrt.
Wakati unahesabu viujumu vingine (kama vile asili za kumi au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow.

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kipekee : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kifungu cha MathSqrt kinaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kifungu cha uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Optimization Example:

Wakati unahesabu asili ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kifungu cha MathSqrt kinaweza kutumika katika MQL5 kwa njia sawa?

A: Ndiyo, kifungu cha MathSqrt kinaweza kutumika katika MQL5 kama vile katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi haziwezi kubadilika. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha mifumo ya uchambuzi zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na mifumo mpya zaidi.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii inabadilisha maana ya hisabati ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi.

___PLACEHOLDER_210

Uangalizi wa Jumla Wakati wa Kutumia Kifungu cha MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kifungu cha MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapitia thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni mdogo kiasi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Ufasaha : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo Nyingine ya Hisabati

MQL4 inatoa mifumo mingi ya hisabati inayofaa zaidi ya MathSqrt. Sehemu hii tunazieleza tofauti na matumizi sahihi ya mifumo mingine inayohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila mchakato na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Mchakato wa MathPow

Mchakato wa MathPow hupanda nambari yoyote kwa viwango maalum. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya viwango (viwango 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Viwango (thamani ya nguvu)

Kuangalia Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Mchakato wa MathAbs

Mchakato wa MathAbs hufuatia thamani ya absoluti ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa thamani ya kupendeza.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotolewa na kuhesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya hisabati.

Ulinganisho na Mchakato wa MathLog

Mchakato wa MathLog hufuatia logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Utumiaji kwa Kila Mchakato

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Utumiaji wa Kazi

Mchakato wa MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya jumla ya portfolio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kodu

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // Hesabu ya usumbufu wa kawaida wa portfolio nzima
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Usumbufu wa Kawaida wa Portfolio: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya usumbufu
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Kurudisha usumbufu wa kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data za bei za awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya usumbufu
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya Juu: ", upperBand, " Band ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Band ya Juu: 1.294 Band ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kukubali hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Mbalimbali ya akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Mara ya kweli ya wastani)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa Lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kuzidisha uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.

Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mzunguko wa Kawaida: Inatumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko: Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

J: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepaswa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa.
___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani zinazorudiwa na kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

msingi : Thamani ya msingi
nguvu : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kukokotoa Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapokokotoa tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kukokotoa mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

The MathSqrt function is a powerful tool that can be practically applied in trading strategies and risk management algorithms. This section provides concrete examples of system design and explains how to use the MathSqrt function for advanced analysis.

Example 1: Calculating Portfolio Standard Deviation for Risk Management

In risk management, calculating the portfolio’s overall standard deviation (a measure of risk) is essential. The following example evaluates the overall portfolio risk based on the returns of multiple assets.

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Fikiria viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya jumla ya portfolio.
Boresha upatikanaji kwa kuingiza mantiki ndani ya fungsheni.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Hesabu wastani na tofauti ya kawaida kulingana na data ya bei za kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini uvuruguo na kujenga maband na hayo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari bora kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop-loss.

7. Muhtasari

In makala hii, tumesimulia kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka msingi wake hadi mifano ya matumizi halisi. MathSqrt ni zana rahisi lakini yenye nguvu kwa ajili ya kuhesabu asili za misuli, na inatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kuanzia usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kitekniki hadi tathmini ya hatari ya mkoba.

Mambo Muhimu ya Makala

Msingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu asili za misuli, na ina sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Zingine za Hisabati

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi inayofaa katika muktadha sahihi, hufanya hisabati iwe bora.

Mifano ya Matumizi ya Kazi

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usumbufu wa kawaida na uvuruguo, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunawasilisha mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kutengeneza viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepokea hatua ya kwanza kuelekea kutumia hiyo katika mifumo ya biashara na muundo wa mkakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama mchakato wako wa pili.

Kazi Zingine za Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandaa kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuongeza uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rufaa na ipige hatua katika mifumo yako mwenyewe na mikakati.

Maswali Yanayojaribu Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Jibu: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama kiargumenti. Kwa kuwa asili ya misuli inahusishwa tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi hutoa NAN (Sio Nambari).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

Jibu: MathSqrt ni kazi maalum kwa ajili ya kuhesabu asili za misuli, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa kuhesabu nguvu kwa kila kipekee cha nguvu.

Mambo Muhimu kwa Kuchagua kati Yao:

Wakati wa kuhesabu tu asili za misuli, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu nguvu nyingine (kwa mfano asili za misuli ya tatu au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt inatumika?

Jibu: MathSqrt kwa kawaida inatumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Usumbufu wa Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uviru : Inatumika kupima uvuruguo wa soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kuunda viashiria maalum katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

Jibu: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitakuwa na athari kubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu akarimu wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kipengee kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndio, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya zaidi.

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi inapotumwa, NAN inarudi, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika. ___PLACEHOLDER_176

Best Practices for Error Handling

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Benefits of This Code:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi inapotumwa.
Kwa kukatisha mchakato, kuhesabu zisizohitajika kuepukwa. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

Katika baadhi ya hali, unaweza kutahitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya akarimu. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Execution Result:

Square root of the absolute value: 4.0

Cautions:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya akarimu ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa utapakia thamani za aina ya int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni hafifu, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa kabla. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

MQL4 inatoa kazi nyingi za kisayansi za manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kisayansi zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Comparison with the MathPow Function

Kazi ya MathPow inakuza nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa akarimu ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Calculating Square Roots Using MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya nambari. Inatumika wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa thamani chanya.

Syntaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotolewa na kuhesabu mizizi ya misara. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya kisayansi.

Ulinganisho na kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na mizizi ya misara, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kitekniki.

Syntaxi ya MathLog

double MathLog(double value);

Vitumiaji vya vitendo vya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt pamoja: Kwa kawaida hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa matukio ya matumizi kwa kila kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Vitumiaji vya Vitendo

Kazi ya MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa njia halisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao utathibitisha hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Fikiria viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio.
Boresha upya kwa kuingiza mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinaisha Viashiria vya Kitekniki

Katika uchambuzi wa kitekniki, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum.

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Maelezo Muhimu ya Kodu Hii:

Hesabu wastani na tofauti ya kawaida kulingana na data ya bei za kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini uvuruguo na kujenga maband na hayo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayowezekana na uvuruguo.

Mfano wa Kodu

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Maelezo Muhimu ya Kodu Hii:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi bora wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop-loss.

Muhtasari

Katika makala hii, tumesimulia kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi halisi. MathSqrt ni zana rahisi lakini yenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya misara, na inatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kitekniki hadi tathmini ya hatari ya portfolio.

Maelezo Muhimu ya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya misara, na ina sintaks fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Zingine za Hisabati

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi inayofaa katika muktadha sahihi, hufanya hisabati iwe bora.

Mifano ya Utumiaji Halisi

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu tofauti ya kawaida na uvuruguo, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunakadiria mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kutengeneza viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepokea hatua ya kwanza kuelekea kutumia hiyo katika mifumo ya biashara na muundo wa mkakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama mchakato wako wa pili.

Kazi Zingine za Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikiwa pamoja na MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuongeza uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rufaa na ipie katika mifumo yako mwenyewe na mikakati.

Maswali Yanayojaribu (FAQ): Maswali Yanayojaribu Kuhusu Kazi ya MathSqrt

M:1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama argumento. Kwa kuwa mizizi ya misara inahusishwa tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi hutoa NAN (Sio Namba).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia MathAbs function.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu asili za misingi, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa nguvu za kila exponenti iliyowekwa.

Picha Muhimu kwa Kuchagua kati Yenye:

Wakati wa kuhesabu asili za misingi pekee, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kama misingi ya misingi au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: MathSqrt hutumika katika hali gani?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Kutumia MathSqrt kunathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumiwa katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya FX na hisa. Miongoni mwa kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii inahesabu asili za misingi, na inatumika mara kwa mara katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu alama za kitekniki.

Kwa mfano, alama kama tofauti ya kawaida na uhamasishaji ni muhimu wakati wa kutathmini uhamasishaji wa soko kupitia hesabu za kiufundi. Kwa kuwa kuhesabu alama hizi kunahusisha kuchukua asili za misingi, MathSqrt inasaidia kufanya uchambuzi huu kwa urahisi.

Makala hii inasisitiza jinsi ya kutumia MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na ulinganisho na kazi nyingine za kiufundi. Tutapitia mifano ya programu na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa watangulizi watwa.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya MathSqrt.

2. Misingi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi ya kiufundi ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu asili za misingi. Sehemu hii inasisitiza sintaksia na matumizi ya msingi ya MathSqrt.

Sintaksia na Argumenti

Sintaksia ya MathSqrt ni rahisi sana, na inakuandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayohesabika. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya asili za misingi. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudiwa ni 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Juu ni mfano rahisi wa programu unaotumia MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kusogeza thamani hasi kwenye kazi ya MathSqrt itasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mzizi wa mraba haujaelezwa kihesabu. Hebu tuchunguze msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminali.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunatoa mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunaelezea jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiufundi na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Mabadiliko (Variance) kutoka kwa Wastani

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu usambazaji wa kawaida (standard deviation). Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu usambazaji wa kawaida wa data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu mabadiliko (variance).
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mzizi wa mraba wa mabadiliko na kupata usambazaji wa kawaida.

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei (Volatility)

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa mabadiliko ya bei. Katika mfano huu, mabadiliko ya bei yanahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu mabadiliko.
Tumia MathSqrt kuhesabu mabadiliko ya bei na kuyafanya yawe ya kila mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yafuatayo ya mabadiliko ya bei.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu usambazaji wa kawaida wa mkusanyiko ulio na utofauti. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Ushughulikiaji wa Makosa na Tahadhari

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana kutumia, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia unapoitumia. Hasa, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inasogezwa. Sehemu hii inaelezea wakati makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Wakati Thamani Mbaya Iko Imepewa Kama Argumenti

Fungsi ya MathSqrt inahesabu akarimu ya nambari kulingana na nadharia. Kwa hiyo, ikiwa thamani mbaya itakapopewa kama argumenti, hesabu haitakuwa na uwezo wa kutekelezwa na NAN (Sio Nambari) itarudishwa.

Tukutane na mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mambo Muhimu:

Ikiwa thamani mbaya inapotumwa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika.

___PLACEHOLDER_176

Mazoea Bora kwa Usimamizi wa Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani mbaya inaweza kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia fungsi ya MathSqrt.

Mfano wa Kifurushi kwa Kutambua Thamani Mbaya kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kifurushi Hii:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani mbaya itapewa.
Kwa kukatisha mchakato, hesabu zisizohitajika zinapunguzwa.

___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kusimamia Thamani Mbaya

Katika baadhi ya hali, unaweza kutaka kutumia thamani mbaya katika hesabu ya akarimu. Hii inahitaji usindikaji wa nadharia ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Mbaya

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima:

Njia hii inabadilisha maana ya nadharia ya akarimu ya thamani mbaya, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi.

___PLACEHOLDER_210

Heshima Kuu wakati wa Kutumia Fungsi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :

___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu argumenti na thamani zinazorudi za fungsi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa utapewa thamani za aina ya int .

PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :

___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni rahisi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu.

___PLACEHOLDER_228

Ubunifu kwa Kusimamia Thamani Mbaya :

___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani mbaya, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa kabla.

___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Fungsi Nyingine za Nadharia

MQL4 inatoa kazi nyingi za nadharia muhimu isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za nadharia (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Fungsi ya MathPow

Fungsi ya MathPow inakuza nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa akarimu ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Akarimu kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapokokotoa mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Ni muhimu wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhesabu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiutendaji ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu ya wastani na usumbufu wa kawaida kulingana na data ya bei za kihistoria.
Tumia MathSqrt kuchambua uvuruguo na kujenga maband na hayo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayowezekana na uvuruguo.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi bora wa hatari kwa kuzingatia viwango vya ATR na stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka msingi wake hadi mifano ya matumizi halisi. MathSqrt ni zana rahisi lakini yenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya misara, na inatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kuanzia usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kitekniki hadi tathmini ya hatari ya portfolio.

Mambo Muhimu ya Makala

Msingi wa Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya misara, na ina sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganishi na Kazi Zingine za Hisabati

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi inayofaa katika muktadha sahihi, hufanya hisabati iwe bora.

Mifano ya Utumiaji Halisi

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usumbufu wa kawaida na uvuruguo, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunakadiria mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepata hatua ya kwanza kuelekea kutumia hiyo katika mifumo ya biashara na uundaji wa mkakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama mchakato wako wa pili.

Kazi Zingine za Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

FAQ: Maswali Yanayojaribu Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Jibu: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama argumento. Kwa kuwa mizizi ya misara inahusishwa tu kwa thamani zisizohusika hasi, kupitisha thamani hasi inarudisha NAN (Sio Namba).

Suluhisho:

Kabla ya kupita thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Je, tofauti kati ya MathSqrt na MathPow ni nini?

Jibu: MathSqrt ni kazi maalum kwa kuhesabu asili za misingi, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye uwezo wa kuhesabu nguvu kwa kila kipimo cha nguvu kilichotajwa.

Picha Muhimu za Kuchagua kati Yao:

Wakati wa kuhesabu tu asili za misingi, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano, asili za misingi ya misingi au nguvu zisizotajwa), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: MathSqrt hutumika katika hali gani?

Jibu: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti wa Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathiri : Inatumika kupima uathiri wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kiwezekano : Inatumika wakati wa kuunda alama za kiwezekano katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

Jibu: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitakuwa na athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili ya misingi ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu. ___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Usimamizi Sahihi wa Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Hisabati

MQL4 hutoa kazi nyingi za hisabati muhimu isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi za hisabati zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa kipimo cha nguvu kilichotajwa. Kwa kuwa asili ya misingi ni aina ya uhesabu wa nguvu (kipimo 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Kipimo cha nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili za Misingi kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu tu asili za misingi, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Sintaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusiano moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kwa kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kutengeneza kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya Juu: ", upperBand, " Band ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Band ya Juu: 1.294 Band ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Mhalaba ya hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Average True Range) inadhaniwa
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa Lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo la hasi halikubaliki.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum kwa hesabu ya asili za misingi, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa nguvu za kila kipimo cha juu.

Maelezo Muhimu kwa Kuchagua kati Yenye:

Wakati unahesabu asili za misingi pekee, tumia MathSqrt .
Wakati unahesabu viwango vingine (kwa mfano, asili za misingi ya tatu au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

Jibu: MathSqrt kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathiri : Inatumika kupima uathiri wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kipekee : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt inathiri utendaji?

Jibu: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili ya misingi ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Jibu: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumiwa katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya FX na hisa. Miongoni mwa kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii inahesabu asili za misingi, na mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu alama za kitekniki.

Kwa mfano, alama kama tofauti ya kawaida na uathiri ni muhimu wakati wa kutathmini uathiri wa soko kupitia hesabu za kiufundi. Kwa kuwa hesabu za alama hizi husababisha kupima asili za misingi, kazi ya MathSqrt inakuza uchambuzi huu.

Makala hii inasisitiza jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na ulinganisho na kazi nyingine za kiufundi. Tutapitia mifano ya programu na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa watangulizi watwa.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kiufundi katika MQL4 kwa ajili ya hesabu ya asili za misingi. Sehemu hii inasisitiza sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Argumenti

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na inakuandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayohesabika. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya asili za misingi. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudi ni 3.0.

Mfano wa Utumiaji wa Msingi

Juu ni mfano rahisi wa programu unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Wakati unapotumia programu hii, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Hatarani: Kushughulikia Thamani Hasi

Passing a negative value to the MathSqrt function will cause an error. This is because the square root is not mathematically defined. Let’s look at the following code.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

When you run this code, the MathSqrt function cannot compute, and an error message will appear in the terminal.

3. Matumizi ya Mfano ya Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunapachukua mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunasisitiza jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiteknolojia na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Tathmini Kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu mean, pinda kila tofauti ya bei, jumlisha, na hesabu tathmini.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu kizizi cha tathmini na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminal itawakilisha matokeo yanayofanana na yafuatayo (weza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Utekelezaji kwa Uchambuzi wa Ukali

Baada ya hapo, tunapitia mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa ukali. Katika mfano huu, ukali unahesabishwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi mapato ya kila siku (dailyReturns[]) katika saraka.
Hesabu pinda kila mapato, chukua wastani, na hesabu tathmini.
Tumia MathSqrt kuhesabu ukali na kuufanyia mwaka (kulinganisha siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminal itawakilisha matokeo yafuatayo ya ukali.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Prakiti kwa Utumiaji

Kazi ya MathSqrt inaweza pia kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa portfolio. Kitu maalum, inacheza jukumu muhimu katika kuhesabu tofauti ya kawaida ya portfolio iliyotenganishwa. Aidha, kuunganisha na kazi nyingine za hisabati (kama MathPow, MathAbs) kunaruhusu kufanya uchambuzi uliozidi kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Hitilafu na Uangalifu

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna uangalifu kadhaa unapaswa kukumbuka wakati wa kuitumia. Kitu maalum, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa hitilafu unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inasisitiza wakati hitilafu zinatokea na jinsi ya kuziwahi.

Tabia Wakati Thamani Hasi Inapotolewa Kama Argument

Kazi ya MathSqrt inahesabu kizizi kinachotambuliwa kimaalumma. Hivyo, ikiwa thamani hasi inapotolewa kama argument, hesabu haitakuwa na uwezo wa kutekelezwa na NAN (Sio Namba) inarudishwa.

Tuchunguze mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mambo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi inapotumwa, NAN inarudiwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika. ___PLACEHOLDER_176

Mbinu Bora za Kushughulikia Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Kodu kwa Kutambua Thamani Hasi kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kodu Hii:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi inapotumwa.
Kwa kukatisha mchakato, kuhesabu zisizohitajika kuepukwa. ___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutaka kutumia thamani hasi katika hisabati ya asili. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Hatarani:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Hatarani Kuu wakati wa Kutumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani zinazorudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapotuma thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni hafifu, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu kwa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Ufasaha : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga kushughulikia makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Kiasasi

MQL4 inatoa kazi nyingi za kisayansi za manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasoma tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kisayansi (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inakuza nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Syntaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kukadiria Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Combining MathSqrt and MathAbs: By using MathAbs, you can avoid errors when a negative value is passed and calculate the square root. However, information about the original negative value is lost, so you must consider the mathematical meaning.

Comparison with the MathLog Function

The MathLog function calculates the natural logarithm. It is not directly related to square roots, but it is often used together with them in data analysis and technical indicator calculations.

Syntax of MathLog

double MathLog(double value);

Practical Applications of MathLog

It can be combined with MathSqrt as part of volatility calculations using natural logarithms.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Using MathLog and MathSqrt Together: They are often used in analyses that require data scaling or normalization.

Summary of Usage Scenarios for Each Function

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Practical Application Examples

Example 1: Calculating Portfolio Standard Deviation for Risk Management

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya mkengeuko wa kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya ATR (wastani wa True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Je, tofauti kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu asili za misuli, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa nguvu za nambari yoyote iliyowekwa.

Maelezo Muhimu kwa Kuchagua kati Yenyeo:

Wakati wa kuhesabu asili za misuli pekee, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu nguvu nyingine (kwa mfano, asili za misuli ya tatu au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu Maelezo ya Maendeleo : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama za Kipekee : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

A: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitakuwa na athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili za misuli ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi haziwezi kubadilika. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kubadilisha ikiwa unapitia thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni ya uzito mdogo, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Unda Mpangilio wa Usimamizi Sahihi wa Thamani Zenye Negativ : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Hisabati

MQL4 inatoa kazi nyingi za hisabati za manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za hisabati (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ya misuli ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili za Misuli kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili za misuli pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Sintaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kujumuisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotolewa na kuhesabu akaradi. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya kisayansi.

Ulinganisho na Fungua ya MathLog

Fungua ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na akaradi, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kujumuishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungua

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Fungua ya MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasishe jinsi ya kutumia fungua ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio.
Ongeza upya kwa kuingilia mantiki ndani ya funsi.

Mfano 2: Kuboresha Viashiria vya Kiteknolojia

Katika uchambuzi wa kiteknolojia, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya juu: ", upperBand, " Band ya chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Band ya juu: 1.294 Band ya chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Mpangilio wa hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Average True Range) inahesabu
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi halikubaliwa.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mzunguko wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwenye utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina jukumu la juu la kazi za uchambuzi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumika katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya sarafu za kigeni (FX) na hisa. Kati ya kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii huhesabu mizizi ya mraba, na hutumika mara nyingi katika kuchambua data ya bei na kuhesabu viashiria vya kiufundi.

Kwa mfano, viashiria kama vile mzunguko wa kawaida na mabadiliko ni muhimu wakati wa kutathmini mabadiliko ya soko kupitia mahesabu ya kihesabu. Kwa kuwa kuhesabu viashiria hivi kunahusisha kuchukua mizizi ya mraba, kazi ya MathSqrt inarahisisha uchambuzi huu.

Makala hii inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na kulinganisha na kazi nyingine za kihesabu. Tutapitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili iwe rahisi hata kwa wanaoanza.

Katikati ya sehemu ijayo, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kihesabu katika MQL4 kwa kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utaingiza MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapa chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kupitisha thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Hebu tuchunguze msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Wakati unapotumia msimbo huu, kazi ya MathSqrt haitakiweza kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminali.

3. Mifano ya Utumiaji wa MathSqrt

Katika sehemu hii, tunapachunguza mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunasisitiza jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiteknolojia na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Tathmini ya Tofauti kutoka kwa Jumla

Kazi ya MathSqrt ni kipengele muhimu cha kuhesabu tofauti ya kawaida. Mifano ifuatayo inaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu jumla, panya tofauti kila bei, jumlisha, na hesabu tathmini.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu akarimu ya tathmini na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yanayofanana na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Uteuzi kwa Uchambuzi wa Uhamasishaji

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa uhamasishaji. Katika mfano huu, uhamasishaji unahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo Huu:

Hifadhi mapato ya kila siku (dailyReturns[]) katika saraka.
Hesabu akarimu ya kila mapato, chukua wastani, na hesabu tathmini.
Tumia MathSqrt kuhesabu uhamasishaji na kuufanya kwa mwaka (ukumbuka siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yafuatayo ya uhamasishaji.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Maendeleo vya Utumiaji

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa portfolio. Kwa husika, ina jukumu muhimu katika kuhesabu tofauti ya kawaida ya portfolio iliyoenea. Aidha, kuunganisha na kazi nyingine za hisabati (kama MathPow, MathAbs) hufanya uchambuzi uliozidiweweze kutekelezwa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Uangalifu

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia wakati wa kuitumia. Kwa husika, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inasisitiza wakati makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Wakati Thamani Hasi Iko kama Argumenti

Kazi ya MathSqrt inahesabu akarimu uliotajwa kwa hisabati. Hivyo, ikiwa thamani hasi inatolewa kama argumenti, hesabu haitakuwa na uwezo wa kutekelezwa na NAN (Sio Nambari) itarudiwa.

Tuchukue mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mambo Muhimu:

Kama thamani hasi itapitiwa, NAN itarudishwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa.
___PLACEHOLDER_176

Mambo Bora ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapitiwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia.
___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria ubadilishaji ikiwa unapita thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kukokotoa Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kukokotoa mzizi wa mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuingiliana MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiutendaji ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kiutendaji

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika kiutendaji katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdevi ya kawaida ya jumla ya mpango wa hisa (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mpango.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya Juu: ", upperBand, " Band ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha riski kinachokubali (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kukadiria matokeo ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kukadiria ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo la hasi halikubaliwa.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Mambo Muhimu kwa Kuchagua kati yao:

Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kama mizizi ya misara, au nguvu zisizobainika), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: MathSqrt hutumiwa katika hali gani?

Jibu: MathSqrt hutumiwa kwa kawaida katika hali zifuatazo.

Uhesabu Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathiri : Inatumika kupima uathiri wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama maalum katika uchambuzi wa kiteknolojia.

Q4: Kutumia MathSqrt kunathiri utendaji?

Jibu: MathSqrt ni kazi ndogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitakuwa na athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya misara ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia sawa?

Jibu: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapitia thamani za aina int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni ndogo kiasi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu kwa Usimamizi Sahihi wa Thamani Zenye Negativu : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data ambayo inaweza kuwa na thamani za negativu, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafunzo mengine ya Hisabati

MQL4 inatoa kazi nyingi za hisabati muhimu isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za hisabati (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa viwango maalum. Kwa kuwa mizizi ya misara ni aina ya viwango (viwango 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Viwango (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Misara kwa kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani za negativu kuwa za kupendeza.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kujumuisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotolewa na kuhesabu akarazuri. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya kisayansi.

Ulinganisho na Fungua MathLog

Fungua MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawiana moja kwa moja na akarazuri, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaxi ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungua

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Fungua MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa njia halisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasishe jinsi ya kutumia fungua MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Maelezo Muhimu ya Kode Hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya jumla ya mpangilio.
Ongeza upya kwa kuingilia mantiki ndani ya fungua.

Mfano 2: Kuboresha Viashiria vya Kiteknolojia

Katika uchambuzi wa kiteknolojia, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mzunguko wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kushughulikia data nyingi, haina athari kubwa kwenye utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara kwa mara ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za hali ya juu, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumika katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya sarafu za kigeni na hisa kiotomatiki. Kati ya kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii huhesabu mizizi ya mraba, na hutumika mara kwa mara katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu viashiria vya kiufundi.

Makala hii inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya hali ya juu, usimamizi wa makosa, na kulinganisha na kazi nyingine za kihesabu. Tutapitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa wanaoanza.

Katikati ya sehemu ijayo, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kihesabu katika MQL4 kwa kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utaingiza MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapa chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kupitisha thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Hebu tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Wakati unapotumia msimbo huu, kazi ya MathSqrt haitakiweza kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminali.

3. Mambo ya Utumiaji wa MathSqrt

Katika sehemu hii, tunapachunguza mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunatoa maelezo jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiteknolojia na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Tofauti Kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mifano ifuatayo inaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu mean, panya tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu tofauti.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu akarimu ya tofauti na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yanayofanana na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Uteuzi kwa Uchambuzi wa Uhamasishaji

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa uhamasishaji. Katika mfano huu, uhamasishaji unahesabishwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi mapato ya kila siku (dailyReturns[]) katika saraka.
Hesabu akarimu ya kila mapato, chukua wastani, na hesabu tofauti.
Tumia MathSqrt kuhesabu uhamasishaji na kuufanya kwa mwaka (ukumbuka siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yafuatayo ya uhamasishaji.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Maendeleo kwa Utumiaji

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa portfolio. Kwa husika, inacheza jukumu muhimu katika kuhesabu tofauti ya kawaida ya portfolio iliyotenganishwa. Aidha, kuunganisha na kazi nyingine za hisabati (kama MathPow, MathAbs) hufanya uchambuzi ulio tata zaidi kutekelezwa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Uangalifu

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia wakati wa kuitumia. Kwa husika, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inasimulia wakati makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Wakati Thamani Hasi Iko Kwenye Argumenti

Kazi ya MathSqrt inahesabu akarimu uliotajwa kwa hisabati. Hivyo, ikiwa thamani hasi itakaa argumenti, hesabu haitakuwa na uwezo wa kutekelezwa na NAN (Sio Nambari) itarudiwa.

Tuchukue mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itapitiwa, NAN itarudishwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapitiwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapapisha thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kushughulikia data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuingiliana MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusisha moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Misingi ya Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Kwenye uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya Juu: ", upperBand, " Band ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Band ya Juu: 1.294 Band ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kukubali hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Average True Range) inahesabu, tukihesabu
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa Lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi halikubaliki.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa kawaida hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mzunguko wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na kesi ya matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina ya int.
___PLACEHOLDER_220
___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha unaofaa, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapelekwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika kivitendo katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya Band ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya Juu: ", upperBand, " Band ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Band ya Juu: 1.294 Band ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kukubali hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Average True Range) inadhaniwa
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa Lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi halikubaliki.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum kwa hesabu ya juu za misuli, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa nguvu za kila kipimo cha juu.

Key Points for Choosing Between Them:

Wakati wa kuhesabu juu za misuli pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu nguvu nyingine (k.m. juu za misuli ya kumi au nguvu za kipekee), tumia MathPow.

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: MathSqrt hutumiwa katika hali gani?

A: MathSqrt kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt inathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati inapotengeneza data kubwa, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu juu ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumiwa katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya FX na hisa. Miongoni mwa kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii inahesabu juu za misuli, na mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu alama za kitekniki.

Kwa mfano, alama kama tofauti ya kawaida na uhamasishaji ni muhimu wakati wa kutathmini uhamasishaji wa soko kupitia hesabu za kisayansi. Kwa kuwa kuhesabu alama hizi kunahusisha kuchukua juu za misuli, kazi ya MathSqrt inakuza uchambuzi huu.

Makala hii inasisitiza jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaxi ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na ulinganisho na kazi nyingine za kisayansi. Tutapita kupitia mifano ya code na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa watangulizi.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kisayansi ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu juu za misuli. Sehemu hii inasisitiza sintaxi na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaxi na Argumenti

Sintaxi ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na inaitwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayohesabika. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya juu. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudi ni 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapa chini ni mfano rahisi wa code unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Wakati unapotumia code hii, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Heshima: Kushughulikia Thamani za Hasi

Passing a negative value to the MathSqrt function will cause an error. This is because the square root is not mathematically defined. Let’s look at the following code.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

When you run this code, the MathSqrt function cannot compute, and an error message will appear in the terminal.

3. Mambo ya Utumiaji wa Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Mabadiliko kutoka kwa Kiwango

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu ya kuhesabu tofauti ya kawaida (standard deviation). Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu kiwango, panya tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu mabadiliko.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu asili ya mabadiliko na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yanayofanana na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Uteuzi kwa Uchambuzi wa Uhamasishaji

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa uhamasishaji. Katika mfano huu, uhamasishaji unahesabishwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi mapato ya kila siku (dailyReturns[]) katika saraka.
Hesabu panya ya kila mapato, chukua wastani, na hesabu mabadiliko.
Tumia MathSqrt kuhesabu uhamasishaji na kuufanyia mwaka (ukumbuka siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yafuatayo ya uhamasishaji.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Maendeleo ya Utumiaji

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa portfolio. Kwa husika, inacheza jukumu muhimu katika kuhesabu tofauti ya kawaida ya portfolio iliyoenea. Aidha, kuunganisha na kazi nyingine za hisabati (kama MathPow, MathAbs) hufanya uwezekano wa kufanya uchambuzi uliozidiwevu kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Hitilafu na Uangalifu

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia wakati wa kuitumia. Kwa husika, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa hitilafu unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inasisitiza wakati hitilafu zinatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Wakati Thamani Hasi Inatolewa Kama Argumenti

Kazi ya MathSqrt inahesabu asili inayotambuliwa kwa njia ya hisabati. Hivyo, ikiwa thamani hasi inatolewa kama argumenti, hesabu haitakuwa na uwezo wa kutekelezwa na NAN (Sio Namba) itarudishwa.

Hebu tuangalia mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Pointi Muhimu:

Ikiwa thamani hasi inapotumwa, NAN inarudiwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika. ___PLACEHOLDER_176

Mbinu Bora za Kushughulikia Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Kodu kwa Kutambua Thamani Hasi kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kodu Hii:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi inapotumwa.
Kwa kukatisha mchakato, hesabu zisizohitajika zinapunguzwa. ___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutahitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya asili. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Heshima Kuu wakati wa Kutumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani zinazorudiwa za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapotuma thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni hafifu, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu. ___PLACEHOLDER_228

Unda Mpangilio wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Ufasaha : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga kushughulikia makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Kiasasi

MQL4 inatoa kazi nyingi za kisayansi za manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasoma tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inakuza nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ni aina ya nguvu (1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Syntaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kukadiria Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Chagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Comparison with the MathLog Function

The MathLog function calculates the natural logarithm. It is not directly related to square roots, but it is often used together with them in data analysis and technical indicator calculations.

Syntax of MathLog

double MathLog(double value);

Practical Applications of MathLog

It can be combined with MathSqrt as part of volatility calculations using natural logarithms.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Using MathLog and MathSqrt Together: They are often used in analyses that require data scaling or normalization.

Summary of Usage Scenarios for Each Function

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Practical Application Examples

Example 1: Calculating Portfolio Standard Deviation for Risk Management

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya usumbufu wa kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya Juu: ", upperBand, " Band ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kuruhusu hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Madhara halisi ya wastani) inahesabiwa
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa Lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Ingizo hasi husika.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Je, tofauti kati ya MathSqrt na MathPow ni nini?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu asili za nambari, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa aina mbalimbali ya nguvu kwa kila kipimo cha nguvu kilichotajwa.

Nadharia Muhimu kwa Kuchagua kati Yenye:

Wakati unahesabu asili tu, tumia MathSqrt.
Wakati unahesabu viwango vingine (kwa mfano asili za tisa au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu Maelezo ya Maeneo : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kipekee : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Angalia thamani kwa kutumia taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepeleka.
Kwa kukatisha mchakato, hisabati zisizohitajika zinazuiwa. ___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutahitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya asili. Hii inahitaji usindikaji wa kihesabu ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya kutosha.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Kutosha ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima:

Njia hii inabadilisha maana ya kihesabu ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza siyo sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Heshima Kuu wakati wa Kutumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapokea thamani za aina ya int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni mzito mdogo, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Unda Mpangilio wa Kushughulikia Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Zingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za hisabati zinazofaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunazungumzia tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za hisabati zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganisha na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya uainishaji (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati unabadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kujumuisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotolewa na kuhesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya hisabati.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Utumiaji kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Utumiaji wa Kazi

Kazi ya MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya usambazaji
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha usumbufu wa kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data za bei za awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya usumbufu wa kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha riski kinachokubali (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Average True Range) inahesabiwa
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Mifumo mengine ya Hisabati katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia mifumo kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia mifumo katika MQL5, ikiwa pamoja na MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa la hivi karibuni.

Kuongeza uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama mwongozo na ipige hatua kwa mifumo yako mwenyewe na mikakati.

FAQ: Maswali Yanayojadili Juu kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa kwa kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama argument. Kwa kuwa asili ya juu inahusishwa tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi inarudisha NAN (Sio Namba).

Solutions:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya hesabu ya asili ya juu, yenye umbo mfupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa hesabu ya nguvu kwa kila kipengele cha nguvu.

Key Points for Choosing Between Them:

Wakati unahesabu asili ya juu pekee, tumia MathSqrt.
Wakati unahesabu nguvu nyingine (kama asili ya juu ya kiumbe au nguvu zisizohusishwa), tumia MathPow.

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kubaini vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama maalum katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

Optimization Example:

Wakati unahesabu asili ya juu ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndio, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi haibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya zaidi.

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumiwa katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya FX na hisa. Miongoni mwa mifumo yake, MathSqrt inacheza nafasi muhimu. Kazi hii inahesabu asili ya juu, na mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi wa data ya bei na hesabu za alama za kitekniki.

Kwa mfano, alama kama tofauti ya kawaida na uhamasishaji ni muhimu wakati wa kutathmini uhamasishaji wa soko kupitia hesabu za kiufundi. Kwa kuwa hesabu za alama hizi zinahusisha kupima asili ya juu, kazi ya MathSqrt inakuza uchambuzi huu.

Makala hii inasimulia jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na ulinganisho na kazi nyingine za hisabati. Tutapita kupitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili iweze kupatikana hata kwa watangulizi.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya hisabati ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya misingi. Sehemu hii inasisitiza sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Argumenti

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na inakuandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayopaswa kuhesabiwa. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya mizizi. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudiwa ni 3.0.

Mfano wa Utumiaji wa Msingi

Juu ni mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapotumia msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kusimamia Thamani za Hasi

Kuweka thamani hasi kwenye kazi ya MathSqrt kutasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mizizi ya misingi haijulikani kwa hisabati. Hebu tuangalia msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapotumia msimbo huu, kazi ya MathSqrt haitakiweza kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminali.

3. Mfano wa Utumiaji wa Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunapachukua mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunasisitiza jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiteknolojia na mipango ya usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Mabadiliko kutoka kwa Kiwango

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu kiwango, pinda kila tofauti ya bei, jumlisha, na hesabu tofauti.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mizizi ya tofauti na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yanayofanana na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Utekelezaji kwa Uchambuzi wa Mabadiliko

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa mabadiliko. Katika mfano huu, mabadiliko yanahesabishwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Hesabu ya volatili
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Iliyokadiriwa kwa mwaka
   Print("Volatili ya Mwaka: ", annualizedVolatility);
}

Key Points of This Code:

Store daily returns ( dailyReturns[] ) in an array.
Calculate the square of each return, take the average, and compute the variance.
Use MathSqrt to calculate volatility and annualize it (considering 252 trading days).

Result:

The terminal will display the following volatility results.

Volatili ya Mwaka: 0.252982

Practical Tips for Use

The MathSqrt function can also be applied to risk management and portfolio analysis. In particular, it plays a crucial role in calculating the standard deviation of a diversified portfolio. Additionally, combining it with other mathematical functions (e.g., MathPow, MathAbs) enables more complex analyses to be performed efficiently.

4. Error Handling and Precautions

The MathSqrt function is very convenient, but there are several precautions to keep in mind when using it. In particular, it is important to understand how error handling works when a negative value is passed. This section explains when errors occur and how to address them.

Behavior When a Negative Value Is Specified as an Argument

The MathSqrt function calculates the square root defined mathematically. Therefore, if a negative value is specified as an argument, the calculation cannot be performed and NAN (Not A Number) is returned.

Let’s look at the following example.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Thamani hasi
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Hitilafu: Haiwezi kuhesabu mzizi wa mraba wa nambari hasi.");
   else
      Print("Mzizi wa mraba: ", result);
}

Execution Result:

Hitilafu: Haiwezi kuhesabu mzizi wa mraba wa nambari hasi.

Key Points:

If a negative value is passed, NAN is returned, so it must be treated as an error.
Using a conditional statement to determine NAN and output an appropriate message. ___PLACEHOLDER_176

Best Practices for Error Handling

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Hitilafu: Ingizo hasi haliruhusiwi kwa MathSqrt.");
      return;  // Sitisha mchakato
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Mzizi wa mraba: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Hesabu thamani kamili
   Print("Mzizi wa mraba wa thamani kamili: ", result);
}

Execution Result:

Mzizi wa mraba wa thamani kamili: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni rahisi, lakini wakati wa kushughulikia kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu. ___PLACEHOLDER_228

Disezaini kwa Usimamizi Sahihi wa Maadili Mbaya : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na maadili mbaya, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo Nyingine ya Hisabati

MQL4 inatoa mifumo mingi ya hisabati inayofaa zaidi ya MathSqrt. Sehemu hii tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya mifumo mingine inayohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kipengele na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na MathPow Function

MathPow inainua namba yoyote kwa viwango maalum. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya viwango (viwango 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Syntax ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Viwango (thamani ya nguvu)

Kuangalia Asili kwa kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na MathAbs Function

MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati wa kubadilisha maadili mbaya kuwa ya kupendeza.

Syntax ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani mbaya inapotolewa na kuhesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani mbaya ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya hisabati.

Ulinganisho na MathLog Function

MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Syntax ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Kipengele

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya jumla ya portfolio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakagua hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kodu

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu ya usumbufu wa kawaida kwa kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Sabuku ya usawa (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Sabuku ya usawa kati ya mali 1 na mali 2 (kufikiriwa)

   // Hesabu ya usumbufu wa kawaida wa jumla ya portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}
double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya usumbufu
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha usumbufu wa kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data za bei za awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya usumbufu
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kuruhusu hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (average true range) inahesabiwa (tumeweka)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt hutumika kwa hali zifuatazo.

Uhesabu wa Mstakabuu wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa variance ya data ya bei au faida.
Uchambuzi wa Volatili : Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, hainaathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla ya kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

J: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwani MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi imepaswa, NAN inarejeshwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa.
___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Kushughulikia Makosa

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Execution Result:

Square root of the absolute value: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt is relatively lightweight, but when processing large amounts of data, you need to reduce the number of calculations. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

When handling data that may contain negative values, it is important to plan error handling in advance. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

MQL4 provides many useful mathematical functions besides MathSqrt. In this section, we explain the differences and appropriate usage of other related mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, etc.) compared to MathSqrt. By understanding each function’s characteristics and using them in the right context, you can create more efficient programs.

Comparison with the MathPow Function

The MathPow function raises any number to a specified exponent. Since a square root is a type of exponentiation (exponent 1/2), you can perform the same calculation as MathSqrt using MathPow.

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Calculating Square Roots Using MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Choosing Between MathSqrt and MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Conclusion: When calculating only square roots, using MathSqrt is more efficient.

Comparison with the MathAbs Function

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Fungua ya MathLog

Fungua ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na akarazuri, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaxi ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungua

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Fungua ya MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa njia halisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia fungua ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Maelezo Muhimu ya Kodu Hii:

Hesabu tofauti ya jumla kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya jumla ya mpangilio.
Ongeza upya kwa kuingilia mantiki ndani ya fungsia.

Mfano 2: Kubinaisha Viashiria vya Kiteknolojia

Katika uchambuzi wa kiteknolojia, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Maelezo Muhimu ya Kodu Hii:

Hesabu wastani na usambazaji wa viwango kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga pita kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Uhandisi wa Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MQL4 MathSqrt, kuanzia misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu ya ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa viwango na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kutengeneza viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama mwelekeo wako ujao.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini kinachosababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inapotolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na ya haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumika katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya sarafu za kigeni (FX) na hisa kiotomatiki. Kati ya kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii huhesabu mizizi ya mraba, na hutumika mara kwa mara katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu viashiria vya kiufundi.

Kwa mfano, viashiria kama vile mstakabuu wa kawaida na mabadiliko ni muhimu wakati wa kutathmini mabadiliko ya soko kupitia mahesabu ya kihesabu. Kwa kuwa kuhesabu viashiria hivi kunahusisha kuchukua mizizi ya mraba, kazi ya MathSqrt inarahisisha uchambuzi huu.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kihesabu katika MQL4 kwa kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ukichapa MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kumpeleka thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Hebu tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

When you run this code, the MathSqrt function cannot compute, and an error message will appear in the terminal.

3. Mambo ya Utumiaji wa Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Mabadiliko kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mifano ifuatayo inaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu mean, panya tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu mabadiliko.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu akarasa ya mabadiliko na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yanayofanana na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Utumiaji kwa Uchambuzi wa Uhamasishaji

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa uhamasishaji. Katika mfano huu, uhamasishaji unahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi mapato ya kila siku (dailyReturns[]) katika saraka.
Hesabu akarasa ya kila mapato, chukua wastani, na hesabu mabadiliko.
Tumia MathSqrt kuhesabu uhamasishaji na kuufanya kuwa mwaka (ukumbuka siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itarudisha matokeo yafuatayo ya uhamasishaji.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Vitendo kwa Utumiaji

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa portfolio. Khasusi, ina jukumu muhimu katika kuhesabu tofauti ya kawaida ya portfolio iliyoenea. Aidha, kuichanganya na kazi nyingine za hisabati (kama MathPow, MathAbs) hufanya uwezekano wa kufanya uchambuzi uliozidiwe kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Uangalifu

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia wakati wa kuitumia. Khasusi, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inasisitiza wakati makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Wakati Thamani Hasi Iko kama Argumenti

Kazi ya MathSqrt inahesabu akarasa uliotajwa kwa hisabati. Kwa hiyo, ikiwa thamani hasi itajwa kama argumenti, hesabu haitafanyika na NAN (Sio Namba) itarudishwa.

Tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mambo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itakapopitishwa, NAN inarudiwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika.
___PLACEHOLDER_176

Maendeleo Bora kwa Usimamizi wa Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Kifurushi kwa Kutambua Thamani Hasi kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kifurushi Hii:

Angalia thamani kwa kutumia taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itakapopitishwa.
Kwa kukatisha mchakato, hesabu zisizohitajika zinapunguzwa.
___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kusimamia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutaka kutumia thamani hasi katika hesabu ya asili. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Heshima Kuu wakati wa Kutumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani zinazorudiwa za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa utapitia thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni hafifu, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu.
___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Kusimamia Thamani Hasi kwa Ufasaha :
___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Hisabati

MQL4 inatoa kazi nyingi za kisayansi za maana isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasoma tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kisayansi zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa hesabu ya asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Sintaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Maelezo Muhimu kwa Kuchagua kati Yao:

Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano mizizi ya misara ya tatu au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

J: MathSqrt kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti wa Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kipekee : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia MathSqrt inathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi ndogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya misara ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

J: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

MathSqrt ni ndogo kiasi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Usimamizi Sahihi wa Thamani Zenye Negativa : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani za negati, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi za Kiakili Nyingine

MQL4 inatoa kazi nyingi za kiakili za manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi za kiakili zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa viwango maalum. Kwa kuwa mizizi ya misara ni aina ya viwango (viwango 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Viwango (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Misara kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inatumika wakati wa kubadilisha thamani za negati kuwa za kupendeza.

Sintaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani ya negati inapotumwa na kuhesabu mizizi ya misara. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani ya negati ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya kiakili.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusisha moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya kutetereka kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Misingi ya Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika kibiashara katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mkengeuko wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mkengeuko wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mkengeuko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mkengeuko wa kawaida wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mkengeuko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetereka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetereka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Vidokezo Muhimu vya Msimbo huu:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Summary

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MQL4 MathSqrt, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Key Points of the Article

Vidokezo Muhimu vya Makala

Basics of the MathSqrt Function

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
It is important to understand that error handling is required for negative values.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Comparison with Other Mathematical Functions

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.
Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Practical Application Examples

Mifano ya Maombi ya Vitendo

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Next Steps

Hatua Zifuatazo

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Other Mathematical Functions in MQL4
Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Optimization in MQL4
Uboreshaji katika MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Transition to MQL5
Uhamisho kwa MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uitumie katika mifumo na mikakati yako.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba wa mraba unafafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Solutions:

Suluhisho:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Example:

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

Swali 2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Key Points for Choosing Between Them:

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

When calculating only square roots, use MathSqrt .

Unapohesabu mraba pekee, tumia MathSqrt.

When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Example:

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: In what situations is MathSqrt used?

Swali 3: Katika hali gani MathSqrt inatumiwa?

Uhesabuji wa Mstakabuu : Inatumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inaunganisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itapelekwa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kuchukuliwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa.
___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Mazuri ya Kudhibiti Makosa

Kama kuna uwezekano wa kupokea thamani hasi, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapelekwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia.

___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani inayorudiwa ya kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapopitia thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Vizuri :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga udhibiti wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za hisabati zinazofaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunazungumzia tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za hisabati zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganisha na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili za Asili kwa kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati unabadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Utumiaji kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Utumiaji wa Kazi

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha deviation ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya mwisho 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza kwa kina kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inapotolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (mfano, mizizi ya tawi la tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt hutumika kwa ujumla katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au faida.
Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati inashughulikia kiasi kikubwa cha data, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Kwa mfano, viashiria kama mstakabuu wa kawaida na mabadiliko ya bei ni muhimu wakati wa kutathmini mabadiliko ya soko kupitia mahesabu ya kihesabu. Kwa kuwa kuhesabu viashiria hivi kunahusisha kuchukua mizizi ya mraba, kazi ya MathSqrt inarahisisha uchambuzi huu.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya hisabati ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya misingi. Sehemu hii inasisitiza sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Argumenti

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na inakuandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayopaswa kuhesabiwa. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya mizizi. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudiwa ni 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Juu ni mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Wakati unapotumia msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Heshima: Kusimamia Thamani za hasi

Kuweka thamani hasi kwenye kazi ya MathSqrt itasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mizizi ya misingi haijulikani kwa hisabati. Hebu tuangalia msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Wakati unapotumia msimbo huu, kazi ya MathSqrt haitakiwa kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Mabadiliko kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Maelezo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[] .
Hesabu mean, panya kila tofauti ya bei, jumlisha, na hesabu tofauti.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mizizi ya tofauti na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminal itawakilisha matokeo sawa na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Uteuzi kwa Uchambuzi wa Uhamasishaji

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa uhamasishaji. Katika mfano huu, uhamasishaji unahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Hesabu ya volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Kubadilisha kwa mwaka
   Print("Volatility ya mwaka: ", annualizedVolatility);
}

Key Points of This Code:

Store daily returns ( dailyReturns[] ) in an array.
Calculate the square of each return, take the average, and compute the variance.
Use MathSqrt to calculate volatility and annualize it (considering 252 trading days).

Result:

The terminal will display the following volatility results.

Volatility ya mwaka: 0.252982

Practical Tips for Use

4. Error Handling and Precautions

Behavior When a Negative Value Is Specified as an Argument

Let’s look at the following example.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Thamani hasi
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Hitilafu: Haiwezi kuhesabu akarimu wa nambari hasi.");
   else
      Print("Akarimu: ", result);
}

Execution Result:

Hitilafu: Haiwezi kuhesabu akarimu wa nambari hasi.

Key Points:

If a negative value is passed, NAN is returned, so it must be treated as an error.
Using a conditional statement to determine NAN and output an appropriate message. ___PLACEHOLDER_176

Best Practices for Error Handling

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Hitilafu: Ingizo hasi halijuhusishwa kwa MathSqrt.");
      return;  // Mwitikio wa utendaji
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Akarimu: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Hesabu ya thamani ya absoluti
   Print("Akarimu ya thamani ya absoluti: ", result);
}

Execution Result:

Akarimu ya thamani ya absoluti: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa mpango (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu tofauti ya kawaida ya kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Kiwango cha usawa (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Kiwango cha usawa kati ya mali 1 na mali 2 (kikumbatisho)

   // Hesabu tofauti ya kawaida ya pande zote za mpangilio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu tofauti
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Toa tofauti ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data za bei za awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu tofauti ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi za juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kukubali hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Mbalimbali ya akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kikumbatisho cha matokeo ya hesabu ya ATR (Mara ya kweli ya wastani)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu deviation ya kawaida na volatility, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kukuza uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Deviation ya Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatility : Hutumika kupima volatility ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, zingatia ubadilishaji ikiwa unapita thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni rahisi kiasi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu.
____PLACEHOLDER_228

Ubunifu kwa Usimamizi Sahihi wa Maadili Mbaya :
____PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na maadili mbaya, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
____PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo mingine ya Hisabati

MQL4 inatoa mifumo mingi ya hisabati inayofaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya mifumo mingine inayohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganisha na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila fungu na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Fungu la MathPow

Fungu la MathPow linainua namba yoyote kwa kiambishi maalum. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya kiambishi (kiambishi 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Muundo wa MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Kiambishi (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Fungu la MathAbs

Fungu la MathAbs linahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inatumika vizuri wakati wa kubadilisha thamani mbaya kuwa ya kupendeza.

Muundo wa MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kujumuisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani mbaya inapotolewa na kuhesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani mbaya ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya hisabati.

Ulinganisho na Fungu la MathLog

Fungu la MathLog linahesabu logaritimu ya asili. Haijawiana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Muundo wa MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kujumuishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uathari kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungu

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Fungu la MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia fungu la MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu ya maenezi ya kawaida kwa kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Sabuku ya usawa (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Sabuku ya usawa kati ya mali 1 na mali 2 (kufikiri)

   // Hesabu ya maenezi ya kawaida ya jumla ya portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya usambazaji
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha maenezi ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Taarifa za bei za awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya maenezi ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha riski kinachokubali (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (average true range) (kufikiri)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu deviation ya kawaida na volatility, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa katika kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Swali 2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Swali 3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Deviation ya Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatility : Hutumika kupima volatility ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Swali 4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Swali 5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itapitiwa, NAN hurejeshwa, hivyo lazima itatuliwe kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa.
___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Bora ya Kushughulikia Makosa

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided.

___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Execution Result:

Square root of the absolute value: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case.

___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations :

___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double, consider casting if you pass values of type int.

PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance :

___PLACEHOLDER_224

MathSqrt is relatively lightweight, but when processing large amounts of data, you need to reduce the number of calculations.

___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values :

___PLACEHOLDER_232

When handling data that may contain negative values, it is important to plan error handling in advance.

___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

MQL4 hutoa kazi nyingi za kisheria muhimu isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kisheria zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Comparison with the MathPow Function

The MathPow function raises any number to a specified exponent. Since a square root is a type of exponentiation (exponent 1/2), you can perform the same calculation as MathSqrt using MathPow.

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Calculating Square Roots Using MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Choosing Between MathSqrt and MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Conclusion: When calculating only square roots, using MathSqrt is more efficient.

Comparison with the MathAbs Function

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Fungua ya MathLog

Fungua ya MathLog hufuatia logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na akaradi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Sintaxi ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungua

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Fungua ya MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia fungua ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Maelezo Muhimu ya Kode Hii:

Hesabu tofauti ya jumla kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya jumla ya mpangilio.
Ongeza upya kwa kuingiza mantiki ndani ya fungua.

Mfano 2: Kuboresha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Maelezo Muhimu ya Kode Hii:

Hesabu ya wastani na usumbufu wa kawaida kulingana na data ya bei za kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini uvuruguo na kujenga maband na msingi huo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayowezekana na uvuruguo.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Mambo Muhimu ya Kode:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi bora wa hatari kwa kuzingatia viwango vya ATR na stop‑loss.

Muhtasari 7

Katika makala hii, tumelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi halisi. MathSqrt ni zana rahisi lakini yenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya misumbufu, na inatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kitekniki hadi tathmini ya hatari ya portfolio.

Mambo Muhimu ya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya misumbufu, na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Zingine za Hisabati

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi inayofaa katika muktadha sahihi, hufanya hisabati iwe bora.

Mifano ya Utumiaji wa Kazi

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usumbufu wa kawaida na uvuruguo, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunawasilisha mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kutengeneza viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kazi Zingine za Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandaa kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Maswali Yanayojaribu: Maswali Yanayojaribu Kuhusu Kazi ya MathSqrt

M:1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa kwa kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama kiargumenti. Kwa kuwa mizizi ya misumbufu inahusishwa tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi hutoa NAN (Sio Namba).

Suluhisho: * Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

M:2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum kwa kuhesabu mizizi ya misumbufu, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa kuhesabu nguvu kwa kila kiwango kinachotajwa.

Mambo Muhimu kwa Kuchagua kati Yao:

Wakati unahesabu tu mizizi ya misumbufu, tumia MathSqrt.
Wakati unahesabu nguvu nyingine (kama mizizi ya misumbufu ya tatu au nguvu zisizohusiana), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt hutumiwa kwa kawaida katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kubaini vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathari : Inatumika kupima uathari wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia MathSqrt inathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi ndogo, na hata wakati inapotengeneza data kubwa, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu akarimu ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia sawa?

A: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumiwa katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha otomatiki biashara ya FX na hisa. Miongoni mwa kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii inahesabu akarimu, na hutumiwa mara kwa mara katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu alama za kitekniki.

Kwa mfano, alama kama tofauti ya kawaida na uathari ni muhimu wakati wa kutathmini uathari wa soko kupitia hesabu za kiufundi. Kwa kuwa kuhesabu alama hizi kunahusisha kuchukua akarimu, MathSqrt inasaidia katika uchambuzi huu.

Makala hii inasimulia jinsi ya kutumia MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaxi ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na ulinganisho na kazi nyingine za kiufundi. Tutapita kupitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa watangulizi.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya MathSqrt.

2. Misingi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi ya kiufundi ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu akarimu. Sehemu hii inasimulia sintaxi na matumizi ya msingi ya MathSqrt.

Sintaxi na Argumenti

Sintaxi ya MathSqrt ni rahisi sana, na inakuandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayohesabiwa. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya akarimu. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudiwa ni 3.0.

Mfano wa Utumiaji wa Msingi

Juu ni mfano rahisi wa msimbo unaotumia MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Wakati unapotumia msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Hinga: Kushughulikia Thamani za Hasi

Kuweka thamani hasi kwenye MathSqrt itasababisha kosa. Hii ni kwa sababu akarimu halijulikani kiufundi. Hebu tuangalia msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

When you run this code, the MathSqrt function cannot compute, and an error message will appear in the terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunatoa mifano halisi ya msimbo ikitumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunaelezea jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiufundi na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Variance Kutoka kwa Wastani

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu deviation ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kukokotoa deviation ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[].
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mzizi wa mraba wa variance na kupata deviation ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatility

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa volatility. Katika mfano huu, volatility inahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu variance.
Tumia MathSqrt kuhesabu volatility na kuifanya kuwa ya kila mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yafuatayo ya volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Kwa hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu deviation ya kawaida ya mkusanyiko ulio na utofauti. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Tahadhari

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia unapoitumia. Kwa hasa, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inaelezea wakati makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Wakati Thamani Hasi Imewekwa Kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba uliotajwa kihesabuni. Kwa hivyo, ikiwa thamani hasi imewekwa kama hoja, hesabu haiwezi kufanywa na NAN (Not A Number) inarudishwa.

Hebu tazame mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi inapotumwa, NAN inarudiwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika.
___PLACEHOLDER_176

Maendeleo Bora kwa Usimamizi wa Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Kadi ya Mfano kwa Kutambua Thamani Hasi kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kadi Hii:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi inapotumwa.
Kwa kukatisha mchakato, kuhesabu zisizo na maana kuepuka.
___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kusimamia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutaka kutumia thamani hasi katika hesabu ya asili. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Heshima Kuu wakati wa Kutumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapotuma thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni rahisi kiasi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu.
___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Kusimamia Thamani Hasi kwa Ufasaha :
___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Hisabati

MQL4 inatoa kazi nyingi za hisabati muhimu isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za hisabati zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inakuza nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya nambari. Inatumika vizuri wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Sintaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiutendaji ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kiutendaji

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Mambo Muhimu ya Kuchagua kati ya Yeye:

Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano mizizi ya misara ya tatu au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

Jibu: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathiri : Inatumika kupima uathiri wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia MathSqrt inathiri utendaji?

Jibu: MathSqrt ni kazi ndogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya misara ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za MathSqrt ni aina ya double, fikiria kubadilisha ikiwa unapitia thamani za aina int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni ndogo kiasi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu kwa Usimamizi Sahihi wa Thamani Zenye Negativu : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani za negativu, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Hisabati

Ulinganisho na MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa viwango maalum. Kwa kuwa mizizi ya misara ni aina ya viwango (viwango 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Viwango (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Misara kwa kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani za negativu kuwa za kupendeza.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusisha moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Hali za Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Mambo Muhimu ya Kuchagua kati yao:

Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya misara, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano mizizi ya misara ya tatu au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

Jibu: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uchanganyiko : Inatumika kupima uchanganyiko wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama maalum katika uchambuzi wa kiteknolojia.

Q4: Je, kutumia MathSqrt inathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya misara ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Jibu: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama vile katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya zaidi.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itakapotolewa, NAN inarudi, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika. ___PLACEHOLDER_176

Maendeleo Bora kwa Usimamizi wa Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kutolewa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia MathSqrt.

Mfano wa Kodu kwa Kutambua Thamani Hasi kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kodu Hii:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itakapotolewa.
Kwa kukatisha mchakato, hisabati zisizohitajika zinapunguzwa. ___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutaka kutumia thamani hasi katika hesabu ya mizizi ya misara. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya mizizi ya misara ya thamani hasi, hivyo inaweza siyo sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Heshima Kuu wakati wa Kutumia MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani kurudi za MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa utapokea thamani za aina int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni ndogo, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Ufasaha : ___PLACEHOLDER_232

Wakati ukihusika na data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo Nyingine ya Hisabati

MQL4 inatoa mifumo mingi ya hisabati inayofaa isipokuwa MathSqrt. Sehemu hii tunazieleza tofauti na matumizi sahihi ya mifumo mingine inayohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganisha na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila fungu na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Fungu la MathPow

Fungu la MathPow linainua namba yoyote kwa kipekee cha kipekee. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya kipekee (kipekee 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Muundo wa MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Kipekee (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Fungu la MathAbs

Fungu la MathAbs hufuatilia thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati unabadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Muundo wa MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kujumuisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya hisabati.

Ulinganisho na Fungu la MathLog

Fungu la MathLog hufuatilia logaritimu ya asili. Haijawiana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Muundo wa MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kujumuishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uathari kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungu

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Fungu la MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasishe jinsi ya kutumia fungu la MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kodu

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // Hesabu ya usumbufu wa kawaida wa portfolio nzima
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Usumbufu wa Kawaida wa Portfolio: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya usumbufu
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha usumbufu wa kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data za bei za awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya usumbufu
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kukubali hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Average True Range) inahesabiwa
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

Optimization Example:

When calculating the square root of the same value multiple times, it is efficient to store the result in a variable beforehand and reuse it.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Can the MathSqrt function be used in MQL5 in the same way?

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Introduction

MQL4 is a programming language used in MetaTrader 4 (MT4), primarily for automating FX and stock trading. Among its functions, MathSqrt plays an important role. This function calculates square roots, and is frequently used in analyzing price data and computing technical indicators.

For example, indicators such as standard deviation and volatility are essential when evaluating market volatility through mathematical calculations. Since calculating these indicators involves taking square roots, the MathSqrt function streamlines this analysis.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya hisabati ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya misingi. Sehemu hii inasisitiza sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Argumenti

The syntax of the MathSqrt function is very simple, and it is written as follows.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayopaswa kuhesabiwa. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya mizizi. Aina ya kurudi ni double.

For example, if you input MathSqrt(9), the result returned will be 3.0.

Mfano wa Utumiaji wa Msingi

Juu ni mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Wakati unapotumia msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Heshima: Kusimamia Thamani za Hasi

Kuweka thamani hasi kwenye kazi ya MathSqrt itasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mizizi ya misingi haijulikani kwa hisabati. Hebu tuangalia msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Wakati unapotumia msimbo huu, kazi ya MathSqrt haitakiweza kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Utumiaji wa Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Mabadiliko kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu mean, panya tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu tofauti.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mizizi ya tofauti na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminal itarudisha matokeo yanayofanana na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Uteuzi kwa Uchambuzi wa Uhamasishaji

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa uhamasishaji. Katika mfano huu, uhamasishaji unahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Hesabu ya volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Hesabu kwa mwaka
   Print("Volatility ya mwaka: ", annualizedVolatility);
}

Key Points of This Code:

Store daily returns ( dailyReturns[] ) in an array.
Calculate the square of each return, take the average, and compute the variance.
Use MathSqrt to calculate volatility and annualize it (considering 252 trading days).

Result:

The terminal will display the following volatility results.

Volatility ya mwaka: 0.252982

Practical Tips for Use

4. Error Handling and Precautions

Behavior When a Negative Value Is Specified as an Argument

Let’s look at the following example.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Thamani hasi
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Hitilafu: Haiwezi kuhesabu akarimu wa nambari hasi.");
   else
      Print("Akarimu: ", result);
}

Execution Result:

Hitilafu: Haiwezi kuhesabu akarimu wa nambari hasi.

Key Points:

If a negative value is passed, NAN is returned, so it must be treated as an error.
Using a conditional statement to determine NAN and output an appropriate message. ___PLACEHOLDER_176

Best Practices for Error Handling

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Hitilafu: Ingizo hasi halijuhusishwa kwa MathSqrt.");
      return;  // Mwitikio wa utendaji
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Akarimu: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Hesabu thamani ya absoluti
   Print("Akarimu ya thamani ya absoluti: ", result);
}

Execution Result:

Akarimu ya thamani ya absoluti: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni rahisi, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu. ___PLACEHOLDER_228

Diseña para el Manejo Adecuado de Valores Negativos : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo Nyingine ya Hisabati

Ulinganisho na MathPow Function

MathPow inainua namba yoyote kwa kiwango kilichobainishwa. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya uainishaji (kima 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Syntax ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Kima (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa hesabu tu ya asili, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na MathAbs Function

MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Syntax ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotolewa na hesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya hisabati.

Ulinganisho na MathLog Function

MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Syntax ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za ushawishi kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Kipengele

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, hesabu ya tofauti ya jumla ya portfolio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kodu

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu ya viwango vya kawaida vya kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Kiwango cha ushirikiano (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Kiwango cha ushirikiano kati ya mali 1 na mali 2 (dhana)

   // Hesabu viwango vya kawaida vya jumla ya mkusanyiko
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Viwango vya Kawaida vya Mkusanyiko: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha viwango vya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu viwango vya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandi ya Juu: ", upperBand, " Bandi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandi ya Juu: 1.294 Bandi ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubaliwa (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya ATR (wastani wa kiwango halisi) kwa dhana
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu deviation ya kawaida na volatility, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu zinazotumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Deviation ya Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatility : Hutumika kupima volatility ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapakia thamani za aina ya int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni hafifu, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu. ___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Usimamizi Sahihi wa Thamani Zenye Negativu : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani za negativu, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mifumo mingine ya Hisabati

MQL4 inatoa mifumo mingi ya hisabati inayofaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya mifumo mingine inayohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganisha na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa kiambishi maalum. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya kiambishi (kiambishi 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Kiambishi (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani za negativu kuwa za kupendeza.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani ya negativu inapewa na kuhesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani ya negativu ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya hisabati.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Sehemu za Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya portfolio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Mambo Muhimu ya Kodu Hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Angalia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya portfolio.
Ongeza upya kwa kuingilia mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kuboresha Viashiria vya Kitekniki

Katika uchambuzi wa kitekniki, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Kodu

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mambo Muhimu ya Kodu Hii:

Hesabu wastani na tofauti ya kawaida kulingana na data ya bei za kihistoria.
Tumia MathSqrt kuchambua uvuruguo na kujenga vifunguo kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayowezekana na uvuruguo.

Mfano wa Kodu

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Mambo Muhimu ya Kodu Hii:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi bora wa hatari kwa kuzingatia viwango vya ATR na stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4 kutoka msingi wake hadi mifano ya matumizi halisi. MathSqrt ni zana rahisi lakini yenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya misara, na inatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kuanzia usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kitekniki hadi tathmini ya hatari ya portfolio.

Mambo Muhimu ya Makala

Msingi wa Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya misara, na ina sintaks fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Zingine za Hisabati

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi inayofaa katika muktadha sahihi, hufanya hisabati iwe bora.

Mifano ya Matumizi ya Kiutendaji

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu tofauti ya kawaida na uvuruguo, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunakuletea mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepata hatua ya kwanza kuelekea kutumia hiyo katika mifumo ya biashara na uundaji wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama mchakato wako wa pili.

Mifumo mingine ya Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandaa kwa biashara kwenye jukwaa la hivi karibuni.

Kuongeza uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rufaa na ipige matumizi katika mifumo yako mwenyewe na mikakati.

Maswali Yanayojaribu Mara kwa Mara (FAQ) Kuhusu Kazi ya MathSqrt

M:1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama kiargumenti. Kwa kuwa asili ya asili ya misingi inahusishwa tu kwa thamani zisizohisi, kupitisha thamani hasi inarudisha NAN (Sio Namba).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

M:2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu asili za misingi, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa kuhesabu nguvu kwa kila kiujumu kilichotajwa.

Picha Muhimu kwa Kuchagua kati Yenye:

Wakati wa kuhesabu asili za misingi pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu viujumu vingine (kama misingi ya misingi au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

M:3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

J: MathSqrt kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Tofauti ya Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uviruguo : Inatumika kupima uvuruguo wa soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kuunda viashiria maalum katika uchambuzi wa kitekniki.

M:4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

J: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitakuwa na athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili ya misingi ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

M:5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

J: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi inapitishwa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe sahihi. ___PLACEHOLDER_176

Maendeleo Bora kwa Usimamizi wa Makosa

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided.

___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Execution Result:

Square root of the absolute value: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case.

___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt is relatively lightweight, but when processing large amounts of data, you need to reduce the number of calculations. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

When handling data that may contain negative values, it is important to plan error handling in advance. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

Comparison with the MathPow Function

The MathPow function raises any number to a specified exponent. Since a square root is a type of exponentiation (exponent 1/2), you can perform the same calculation as MathSqrt using MathPow.

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Calculating Square Roots Using MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Choosing Between MathSqrt and MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Conclusion: When calculating only square roots, using MathSqrt is more efficient.

Comparison with the MathAbs Function

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuingiliana MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapelekwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika vitendo katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaeleza jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mipango ya Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kutengeneza kiashiria kinacho fanana na Mikanda ya Bollinger.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ya wastani na usumbufu wa kawaida kulingana na data ya bei za kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini uvuruguo na kujenga maband na hayo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayowezekana na uvuruguo.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Mambo Muhimu ya Kode Hii:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi bora wa hatari kwa kuzingatia viwango vya ATR na stop‑loss.

Muhtasari

Katika makala hii, tumelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi halisi. MathSqrt ni zana rahisi lakini yenye nguvu kwa hesabu ya mizizi, na inatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kitekniki hadi tathmini ya hatari ya portfolio.

Mambo Muhimu ya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi, na ina sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Zingine za Hisabati

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi inayofaa katika muktadha sahihi, hufanya hesabu iwe bora.

Mifano ya Utumiaji halisi

Kwa kutumia MathSqrt kutathmini usumbufu wa kawaida na uvuruguo, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunakuletea mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kutengeneza viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kutumia hiyo katika mifumo ya biashara na uundaji wa mkakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama mchakato wako ujao.

Kazi Zingine za Hisabati katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuongeza uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rufaa na ipige hatua katika mifumo yako mwenyewe na mikakati.

Maswali Yanayojaribu (FAQ): Maswali Yanayojaribu Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Jibu: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama kiargumenti. Kwa kuwa mizizi inatambuliwa tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi hutoa NAN (Sio Namba).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

Jibu: MathSqrt ni kazi maalum kwa hesabu ya mizizi, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye uwezo… (the rest truncated)

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt hutumiwa kwa kawaida katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti wa Kawaida : Inatumika wakati wa kubaini vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathiri : Inatumika kupima uathiri wa soko.
Uundaji wa Alama za Kipekee : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia MathSqrt inathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi ndogo, na hata wakati wa kusindika kiasi kikubwa cha data, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu akarimu ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hajaruhusiwa. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Kwa mfano, alama kama tofauti ya kawaida na uathiri ni muhimu wakati wa kutathmini uathiri wa soko kupitia hesabu za kisayansi. Kwa kuwa kuhesabu alama hizi kunahusisha kuchukua akarimu, MathSqrt inasaidia katika uchambuzi huu.

Makala hii inasisitiza jinsi ya kutumia MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na ulinganisho na kazi nyingine za kisayansi. Tutapita kupitia mifano ya kode na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa watangulizi.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya MathSqrt.

2. Misingi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi ya kisayansi ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu akarimu. Sehemu hii inasisitiza sintaksia na matumizi ya msingi ya MathSqrt.

Sintaksia na Argumenti

Sintaksia ya MathSqrt ni rahisi sana, na inakuandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayohesabiwa. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya akarimu. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudi ni 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Juu ni mfano rahisi wa kode unaotumia MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Wakati unapotumia kode hii, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Heshima: Kushughulikia Thamani za Hasi

Kuweka thamani hasi kwenye MathSqrt kutasababisha kosa. Hii ni kwa sababu akarimu haijulikani kwa kisayansi. Hebu tuangalia kode ifuatayo.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

When you run this code, the MathSqrt function cannot compute, and an error message will appear in the terminal.

3. Mfano wa Utumiaji wa Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunapachunguza mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunazungumzia jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiteknolojia na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Mabadiliko (Variance) kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mifano ifuatayo inaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika saraka prices[].
Hesabu mean, panya tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu mabadiliko (variance).
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu akarimu ya mabadiliko na kupata tofauti ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itaripoti matokeo yanayofanana na yafuatayo (hataweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Utumiaji kwa Uchambuzi wa Uhamasishaji (Volatility)

Baada, tunaponyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa uhamasishaji. Katika mfano huu, uhamasishaji unahesabishwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mambo Muhimu ya Msimbo huu:

Hifadhi mapato ya kila siku (dailyReturns[]) katika saraka.
Hesabu panya ya kila mapato, chukua wastani, na hesabu mabadiliko (variance).
Tumia MathSqrt kuhesabu uhamasishaji na kuufanya kuwa mwaka (ukumbuka siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itaripoti matokeo yafuatayo ya uhamasishaji.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Maendeleo kwa Utumiaji

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa portfolio. Kwa husika, ina jukumu muhimu katika kuhesabu tofauti ya kawaida ya portfolio iliyotenganishwa. Aidha, kuichanganya na kazi nyingine za hisabati (k.m., MathPow, MathAbs) hufanya uchambuzi ulio ngumu uweze kutekelezwa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Uangalifu

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia wakati wa kuitumia. Kwa husika, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inasimulia wakati makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Wakati Thamani Hasi Iko Kwenye Argumenti

Kazi ya MathSqrt inahesabu akarimu kama ilivyoelezwa kwa hisabati. Hivyo, ikiwa thamani hasi itajwa kama argumenti, hesabu haitafanyika na NAN (Sio Namba) itarudishwa.

Tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mambo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itapewa, NAN inarudiwa, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe husika.
___PLACEHOLDER_176

Maendeleo Bora kwa Usimamizi wa Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kupewa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Kadi ya Mfano kwa Kutambua Thamani Hasi kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kadi Hii:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapewa.
Kwa kukatisha mchakato, kuhesabu zisizohitajika kuepukwa.
___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kusimamia Thamani Hasi

Baadhi ya hali, unaweza kutaka kutumia thamani hasi katika hisabati ya asili. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi ulio ngumu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Heshima Kuu wakati wa Kutumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani zinazorudiwa za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa utapewa thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni hafifu, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati.
___PLACEHOLDER_228

Muundo wa Kusimamia Thamani Hasi kwa Ufasaha :
___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Hisabati

MQL4 inatoa kazi nyingi za kisayansi za manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasoma tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kisayansi (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganisha na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hisabati sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Sintaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kujumuisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu akarimu. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya kisayansi.

Ulinganisho na Fungua MathLog

Fungua MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawiana moja kwa moja na akarimu, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaxi ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungua

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Maelezo Muhimu ya Kode Hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio.
Ongeza upya kwa kuingilia mantiki ndani ya fungua.

Mfano 2: Kubinaisha Viashiria vya Kiteknolojia

Katika uchambuzi wa kiteknolojia, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Band ya Juu: ", upperBand, " Band ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Band ya Juu: 1.294 Band ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha kukubali hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Hatua ya ATR (Average True Range) inadhaniwa
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaopendekezwa wa Lot: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi halikubaliki.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Maelezo Muhimu kwa Uchaguzi kati Yao:

Wakati wa kuhesabu tu mzizi wa misara, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano, mzizi wa misara ya tatu au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

Jibu: MathSqrt hutumiwa kwa kawaida katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti wa Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathari : Inatumika kupima uathari wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia MathSqrt inathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa misara wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Jibu: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepelekezwa.
Kwa kukatisha mchakato, hisabati zisizohitajika zinapunguzwa. ___PLACEHOLDER_192

Njia za Badala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutahitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa misara. Hii inahitaji usindikaji tata wa kisayansi, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Hatarani:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya mzizi wa misara ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Hatarani Kuu wakati wa Kutumia MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa unapokea thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni ndogo, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Unda Mpangilio wa Kushughulikia Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi za Kisayansi Nyingine

MQL4 inatoa kazi nyingi za kisayansi za manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunasisitiza tofauti na matumizi sahihi ya kazi za kisayansi zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, nk.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na MathPow

The MathPow function raises any number to a specified exponent. Since a square root is a type of exponentiation (exponent 1/2), you can perform the same calculation as MathSqrt using MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs huhesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhesabu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani asili hasi hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog huhesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa kifurushi (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya kifurushi kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu usambazaji wa kawaida kulingana na data ya kurudi kwa kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu usambazaji wa kawaida jumla wa mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Ubiashara wa Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na kutetemeka, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

Optimization Example:

When calculating the square root of the same value multiple times, it is efficient to store the result in a variable beforehand and reuse it.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Can the MathSqrt function be used in MQL5 in the same way?

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

If a negative value is passed, NAN is returned, so it must be treated as an error.
Using a conditional statement to determine NAN and output an appropriate message. ___PLACEHOLDER_176

Best Practices for Error Handling

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre‑check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia ubadilishaji (casting) ikiwa unapita thamani za aina int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi zingine za kihesabu (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Utumiaji kwa Kila Fungua

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kiutendaji

Fungua MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia fungua MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mifano ifuatayo inathibitisha hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Maelezo Muhimu ya Kodi hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Angalia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio.
Ongeza upya kwa kuingiza mantiki ndani ya fungua.

Mfano 2: Kubinaisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Maelezo Muhimu ya Kodi hii:

Hesabu wastani na tofauti ya kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini uvuruguo na kujenga vifunguo kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayowezekana na uvuruguo.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Maelezo Muhimu ya Kodi hii:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari bora kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop-loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumesimulia kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka msingi wake hadi mifano ya matumizi halisi. MathSqrt ni zana rahisi lakini yenye nguvu kwa kuhesabu asili za nambari, na inatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kuanzia usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kitekniki hadi tathmini ya hatari ya mkoba.

Mambo Muhimu ya Makala

Msingi wa Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu asili za nambari, na ina sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Zingine za Hisabati

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi inayofaa katika muktadha sahihi, hufanya hisabati iwe bora.

Mifano ya Matumizi ya Kazi

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usumbufu wa kawaida na uvuruguo, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunawasilisha mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kutengeneza viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kutumia hiyo katika mifumo ya biashara na uundaji wa mkakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama mchakato wako wa pili.

Kazi Zingine za Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

FAQ: Maswali Yanayojulikana Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Jibu: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama kiargumenti. Kwa kuwa asili ya nambari inatambuliwa tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi hutoa NAN (Sio Nambari).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

Jibu: MathSqrt ni kazi maalum kwa kuhesabu asili za nambari, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi inayoweza kutumika kwa kuhesabu nguvu kwa kila kiujumu kilichotajwa.

Mambo Muhimu kwa Kuchagua kati Yao:

Wakati wa kuhesabu asili za nambari pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu viujumu vingine (kama vile asili za nane au nguvu zisizohusiana), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

Jibu: MathSqrt kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Usumbufu wa Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uviru : Inatumika kupima uvuruguo wa soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kuunda viashiria maalum katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt husababisha athari kwa utendaji?

Jibu: MathSqrt ni kazi yenye uzito mdogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitakuwa na athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu akarimu wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kipengele kabla na kuitumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Jibu: Ndio, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya nyingine.

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumika katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha otomatiki biashara ya FX na hisa. Miongoni mwa kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii inahesabu akarimu, na mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu viashiria vya kitekniki.

Kwa mfano, viashiria kama tofauti ya kawaida na uvuruguo ni muhimu wakati wa kutathmini uvuruguo wa soko kupitia hesabu za kiufundi. Kwa kuwa kuhesabu viashiria hivi kunahusisha kuchukua akarimu, kazi ya MathSqrt inakuza uchambuzi huu.

Makala hii inasisitiza jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na ulinganisho na kazi nyingine za kiufundi. Tutapita kupitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa watangulizi.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa undani zaidi misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kiufundi ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu akarimu. Sehemu hii inasisitiza sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Argumenti

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na inakuandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Argumenti:

value : Eleza thamani ya nambari inayohesabika. Thamani hii lazima iwe isiyo hasi (0 au zaidi).

Thamani ya Kurudi:

Inarudisha matokeo ya hesabu ya akarimu. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ikiwa utandika MathSqrt(9), matokeo yatarudiwa ni 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Juu ni mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Wakati unapotumia msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Heshima: Kushughulikia Thamani za Hasi

Kuweka thamani hasi kwenye kazi ya MathSqrt itasababisha kosa. Hii ni kwa sababu akarimu halijulikani kiufundi. Hebu tuangalia msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Wakati unapotumia msimbo huu, kazi ya MathSqrt haitakiwa, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunapachukua mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunasisitiza jinsi inaweza kutumika katika uchambuzi wa kitekniki na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Tofauti kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu tofauti ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu tofauti ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // Hesabu ya usumbufu
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // Hesabu ya Kuzingatia Kwa Kawa
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Kuzingatia Kwa Kawa: ", stdDev);
}

Key Points of This Code:

Store past price data in the array prices[] .
Calculate the mean, square each price difference, sum them, and compute the variance.
Use the MathSqrt function to compute the square root of the variance and derive the standard deviation.

Result:

The terminal will display output similar to the following (may vary depending on the data).

Kuzingatia Kwa Kawa: 0.141421

Application to Volatility Analysis

Next, we show an example of using the MathSqrt function for volatility analysis. In this example, volatility is calculated based on price fluctuations over a fixed period.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // Ruhisi ya siku
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // Hesabu ya usumbufu wa ruhisi ya siku
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Hesabu ya volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Kwa mwaka
   Print("Volatiliti ya Mwaka: ", annualizedVolatility);
}

Key Points of This Code:

Store daily returns ( dailyReturns[] ) in an array.
Calculate the square of each return, take the average, and compute the variance.
Use MathSqrt to calculate volatility and annualize it (considering 252 trading days).

Result:

The terminal will display the following volatility results.

Volatiliti ya Mwaka: 0.252982

Practical Tips for Use

4. Error Handling and Precautions

Behavior When a Negative Value Is Specified as an Argument

Let’s look at the following example.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Nambari hasi
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Hitilafu: Haiwezi kuhesabu asili ya nambari hasi.");
   else
      Print("Asili: ", result);
}

Execution Result:

Hitilafu: Haiwezi kuhesabu asili ya nambari hasi.

Key Points:

If a negative value is passed, NAN is returned, so it must be treated as an error.
Using a conditional statement to determine NAN and output an appropriate message. ___PLACEHOLDER_176

Best Practices for Error Handling

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Hitilafu: Ingizo hasi halikubaliwa kwa MathSqrt.");
      return;  // Kuharibika
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Asili: ", result);
}

Benefits of This Code:

Angalia thamani kwa kutumia taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapewa.
Kwa kukatisha mchakato, hesabu zisizohitajika zinazopimwa.
___PLACEHOLDER_192

Njia za Badala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutaka kutumia thamani hasi katika hesabu ya asili. Hii inahitaji usindikaji tata wa kisayansi, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Heshima:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya asili ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Heshima za Jumla Wakati ya Kutumia MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutafsiri ikiwa utapewa thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni hafifu, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu kwa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Ufasaha :
___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kushughulikia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafanikio mengine ya Kiasasi

Ulinganisho na MathPow

MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ni aina ya nguvu (1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaxi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa hesabu ya asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na MathAbs

MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Sintaxi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi itapewa na hesabu asili. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya kisayansi.

Ulinganisho na MathLog

MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaxi ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

It can be combined with MathSqrt as part of volatility calculations using natural logarithms.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Using MathLog and MathSqrt Together: They are often used in analyses that require data scaling or normalization.

Summary of Usage Scenarios for Each Function

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Practical Application Examples

Example 1: Calculating Portfolio Standard Deviation for Risk Management

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa unaokubalika wa loti: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi halikubaliki.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Tumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Hesabu juu ya MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuheshimu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Kifunzo cha MathSqrt ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa ufanisi katika mikakati ya biashara na algoritim za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inasisitiza jinsi ya kutumia kifunzo cha MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya portfolio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mifano ifuatayo inathamini hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Fikiria viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya portfolio.
Boresha upatikanaji kwa kuingiza mantiki ndani ya kifunzo.

Mfano 2: Kubinaisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu wastani na tofauti ya kawaida kulingana na data ya bei za kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini uvuruguo na kujenga vifunguo kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na uvuruguo wa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayowezekana na uvuruguo.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari bora kwa kuzingatia viwango vya ATR na stop-loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, yenye sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu deviation ya kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara otomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujenga uelewa wako wa kina wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa yanayotokana na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba unafafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt hutumika kwa kawaida katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Deviation ya Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kagua thamani kwa kutumia tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepitishwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia.
___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingatio ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani inayorudishwa ya kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapopita thamani za aina int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kushughulikia data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Mzinga (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuunganisha MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu akarazeti. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali inapotea, hivyo unapaswa kuzingatia maana ya kisayansi.

Ulinganisho na Fungua ya MathLog

Fungua ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na akarazeti, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaxi ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uathari kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Matumizi kwa Kila Fungua

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kazi

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu tofauti ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio.
Ongeza upya kwa kuingiza mantiki ndani ya fungua.

Mfano 2: Kubinaisha Viashiria vya Kiteknolojia

Katika uchambuzi wa kiteknolojia, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Juu ni mfano wa kuunda viashiria vinavyofanana na Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mambo Muhimu ya Kode hii:

Hesabu wastani na mkengeuko wa viwango kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bandi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa viwango na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiitume katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

J1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa katika kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba wa mraba unafafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

J2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mraba wa mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu kwa Kuchagua Kati Yao:

Wakati wa kuhesabu mraba wa mraba pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tisa au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: MathSqrt hutumiwa katika hali gani?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti wa Kawaida : Inatumika wakati wa kubaini vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uathiri : Inatumika kupima uathiri wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kituo : Inatumika wakati wa kuunda alama maalum katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia MathSqrt inathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi ndogo, na hata wakati wa kusindika data kubwa, haitathiri utendaji kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya loop, gharama ya hisabati inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu akarimu ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia sawa?

A: Ndiyo, MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama vile MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na kazi mpya zaidi.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi inapotumwa, NAN inarudi, hivyo inapaswa kutendewa kama kosa.
Kutumia taarifa ya hali ili kutambua NAN na kutoa ujumbe sahihi. ___PLACEHOLDER_176

Maendeleo Bora kwa Usimamizi wa Makosa

Ikiwa kuna uwezekano kwamba thamani hasi inaweza kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia MathSqrt.

Mfano wa Kodu kwa Kutambua Thamani Hasi kabla

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Kodu Hii:

Angalia thamani kwa taarifa ya if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi inapotumwa.
Kwa kukatisha mchakato, hisabati zisizohitajika zinapunguzwa. ___PLACEHOLDER_192

Njia Zingine za Kusimamia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kutahitaji kutumia thamani hasi katika hisabati ya akarimu. Hii inahitaji usindikaji wa kisayansi, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani ya absoluti.

Mfano wa Kutumia Thamani ya Absoluti ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Hatarani:

Njia hii inabadilisha maana ya kisayansi ya akarimu ya thamani hasi, hivyo inaweza kuwa haifai kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Hatarani Kuu wakati wa Kutumia MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu maargumenti na thamani za kurudi za MathSqrt ni aina ya double, fikiria kubadilisha ikiwa unapotuma thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni ndogo, lakini wakati wa kusindika data kubwa, unahitaji kupunguza idadi ya hisabati. ___PLACEHOLDER_228

Unda Mpangilio wa Kusimamia Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Wakati wa kusimamia data inayoweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa kabla. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Mafunzo mengine ya Kiasasi

MQL4 inatoa kazi nyingi za hisabati zinazofaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunatoa maelezo juu ya tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za hisabati zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganisha na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuyatumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua namba yoyote kwa nguvu iliyowekwa. Kwa kuwa asili ya asili ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Asili kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu asili pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani ya absoluti ya namba. Inafaa wakati unabadilisha thamani hasi kuwa ya kupendeza.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Utumiaji wa MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logaritimu ya asili. Haijawasiliana moja kwa moja na asili, lakini mara nyingi hutumiwa pamoja nao katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiteknolojia.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Maombi ya Kazi ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za uvuruguo kwa kutumia logaritimu za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumiwa katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Mambo ya Utumiaji kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Utumiaji wa Kazi

Mfano 1: Kuhesabu Tofauti ya Kawaida ya Mpangilio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu tofauti ya kawaida ya jumla ya mpangilio (kigezo cha hatari) ni muhimu. Mfano ujao unakagua hatari ya jumla ya mpangilio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Kode

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha deviation ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya 10 awali
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha hatari kinachokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Mifumo mengine ya Hisabati katika MQL4
Hisabati za juu kwa kutumia mifumo kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Mabadiliko kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia mifumo katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandaa kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuongeza uelewa wako wa kifungu cha MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama thamani na ipige matumizi katika mifumo yako mwenyewe na mikakati.

FAQ: Maswali Yanayojulikana Kuhusu Kifungu cha MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kifungu cha MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa na kifungu cha MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama argument. Kwa kuwa asili ya juu inahusishwa tu kwa thamani zisizohisi hasi, kupitisha thamani hasi inarudisha NAN (Sio Namba).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani ya absoluti kwa kutumia kifungu cha MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kifungu maalum cha kuhesabu asili ya juu, kikiwa kifupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kifungu cha kuvutia kinachohesabu nguvu kwa kila kipengele cha juu kilichotajwa.

Picha Muhimu kwa Kuchagua kati Yao:

Wakati wa kuhesabu asili ya juu pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kama vile asili ya juu ya kumi au nguvu zisizobainishwa), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumiwa?

A: MathSqrt kwa kawaida hutumiwa katika hali zifuatazo.

Uhesabu wa Tofauti wa Kawaida : Inatumika wakati wa kutambua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Uhamasishaji : Inatumika kupima uhamasishaji wa soko.
Uundaji wa Alama ya Kipekee : Inatumika wakati wa kuunda alama za kipekee katika uchambuzi wa kitekniki.

Q4: Je, kutumia kifungu cha MathSqrt kinaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu asili ya juu ya thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kiambishi kabla na kutumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kifungu cha MathSqrt kinaweza kutumika katika MQL5 kwa njia sawa?

A: Ndiyo, kifungu cha MathSqrt kinaweza kutumika katika MQL5 kama vile katika MQL4. Sintaxi na tabia ya msingi hazibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 inajumuisha mifumo ya uchambuzi zaidi, MathSqrt inaweza kuunganishwa na mifumo mpya zaidi.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumiwa katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa kuendesha biashara ya FX na hisa. Miongoni mwa mifumo yake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kifungu hiki hufuatilia asili ya juu, na hutumiwa mara kwa mara katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu alama za kitekniki.

Kwa mfano, alama kama tofauti ya kawaida na uhamasishaji ni muhimu wakati wa kutathmini uhamasishaji wa soko kupitia hisabati za hisabati. Kwa kuwa kuhesabu alama hizi kunahusisha kuchukua asili ya juu, kifungu cha MathSqrt kinasaidia katika uchambuzi huu.

This article explains how to use the MathSqrt function in MQL4, covering everything from basic syntax to advanced examples, error handling, and comparisons with other mathematical functions. We’ll proceed with code examples and clear explanations to make it accessible even for beginners.

In the next section, we’ll take a closer look at the basics of the MathSqrt function.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya hisabati katika MQL4 kwa kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ikiwa utaingiza MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kumpeleka thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza hitilafu. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihisabati. Hebu tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa hitilafu utaonekana kwenye terminali.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu deviation ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu deviation ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei ya zamani kwenye safu prices[].
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na upate variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mraba wa variance na kupata deviation ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatility

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa volatility. Katika mfano huu, volatility inahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Hesabu volatili
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // kwa mwaka
   Print("Volatili ya Mwaka: ", annualizedVolatility);
}

Key Points of This Code:

Store daily returns ( dailyReturns[] ) in an array.
Calculate the square of each return, take the average, and compute the variance.
Use MathSqrt to calculate volatility and annualize it (considering 252 trading days).

Result:

The terminal will display the following volatility results.

Volatili ya Mwaka: 0.252982

Practical Tips for Use

4. Error Handling and Precautions

Behavior When a Negative Value Is Specified as an Argument

Let’s look at the following example.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // thamani hasi
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Hitilafu: Haiwezi kuhesabu mzizi wa mraba wa nambari hasi.");
   else
      Print("Mzizi wa mraba: ", result);
}

Execution Result:

Hitilafu: Haiwezi kuhesabu mzizi wa mraba wa nambari hasi.

Key Points:

If a negative value is passed, NAN is returned, so it must be treated as an error.
Using a conditional statement to determine NAN and output an appropriate message. ___PLACEHOLDER_176

Best Practices for Error Handling

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Example Code for Detecting Negative Values in Advance

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Hitilafu: Ingizo hasi haliruhusiwi kwa MathSqrt.");
      return;  // Sitisha usindikaji
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Mzizi wa mraba: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Hesabu thamani kamili
   Print("Mzizi wa mraba wa thamani kamili: ", result);
}

Execution Result:

Mzizi wa mraba wa thamani kamili: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuheshimu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mstakabuu wa jumla wa mpango (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu viwango vya kawaida vya kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Kiwango cha ushirikiano (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Mali 1 na mali 2 ushirikiano (dhana)

   // Hesabu viwango vya kawaida vya jumla ya portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Viwango vya Kawaida vya Portfolio: ", portfolioStdDev);
}
double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu thamani ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu tofauti (variance)
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha viwango vya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya 10 ya awali
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu thamani ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu viwango vya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya ATR (Average True Range) kwa makusudi
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Lot Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu standard deviation na volatility, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na ya haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tisa au nguvu zisizo za kawaida), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt hutumika kwa hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Standard Deviation: Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa variance ya data ya bei au faida.
Uchambuzi wa Volatility: Hutumika kupima volatility ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata ikichakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, zingatia uongofu ikiwa unapita thamani za aina ya int.
___PLACEHOLDER_220
___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Uwekezaji kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mstakabuu wa jumla wa mpango wa uwekezaji (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu ya viwango vya kawaida vya kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Kiwango cha ushirikiano (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Kiwango cha ushirikiano kati ya mali 1 na mali 2 (dhani)

   // Hesabu viwango vya kawaida vya jumla vya mkusanyiko
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu tofauti
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha viwango vya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya hivi karibuni 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu viwango vya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Uwiano wa uvumilivu wa hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Chukulia matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini kinachosababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa yanayotokana na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Tofauti kati ya MathSqrt na MathPow ni nini?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt hutumika kwa ujumla katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Usambazaji wa Kawaida: Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili: Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum: Hutumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila kubadilika. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepaswa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa.
___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na hali ya matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu hoja na thamani zinazorudiwa na kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia uhamishaji (casting) ikiwa unapopitisha thamani za aina int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapopitishwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na hesabu za viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya hesabu za volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mzunguko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mzunguko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara otomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiite katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mraba wa mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mraba wa mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwenye utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi haibadiliki. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi imetolewa, NAN inarejeshwa, hivyo lazima itatuliwe kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imetolewa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitisha thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mpango wa hisa (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mpango.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs function.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Swali 2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu zisizo maalum), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Swali 3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mzunguko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Swali 4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kushughulikia data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya mahesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Swali 5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kihesabu katika MQL4 kwa kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ukichapa MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kusambaza thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza hitilafu. Hii ni kwa sababu mzizi wa mraba haujaelezwa kihesabu. Hebu tazame msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kukokotoa, na ujumbe wa hitilafu utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance Kutoka kwa Wastani

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu deviation ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kukokotoa deviation ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kukokotoa mzizi wa mraba wa variance na kupata deviation ya kawaida.

Matokeo:

Terminal itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatility

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa volatility. Katika mfano huu, volatility inahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu variance.
Tumia MathSqrt kukokotoa volatility na kuifanya iwe ya kila mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminal itaonyesha matokeo yafuatayo ya volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Hasa, ina jukumu muhimu katika kukokotoa deviation ya kawaida ya mkusanyiko ulio na utofauti. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Ushughulikiaji wa Hitilafu na Tahadhari

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana kutumia, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia unapoitumia. Hasa, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa hitilafu unavyofanya kazi wakati thamani hasi inasambazwa. Sehemu hii inaelezea wakati hitilafu hutokea na jinsi ya kuzitatua.

Tabia Wakati Thamani Hasi Inatolewa Kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba kama ilivyoelezwa kihesabu. Kwa hiyo, ikiwa thamani hasi itatolewa kama hoja, hesabu haiwezekani na NAN (Not A Number) inarudishwa.

Hebu tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utendaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi imepaswa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mbinu Bora za Kushughulikia Makosa

Ikiwa kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inapendekezwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Msimbo wa Mfano wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepaswa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utendaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapapisha thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mkengeuko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bandi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Ubiashara wa Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Swali 2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Swali 3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida: Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko: Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Swali 4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Swali 5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi zingine za kihesabu zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa exponent iliyobainishwa. Kwa kuwa mraba ni aina ya usukani (exponent 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs Function

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog Function

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mzunguko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepitishwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika uhesabuji wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingatio ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukaji (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mstakabuu wa jumla wa mpango (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha deviation ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya hivi karibuni 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubaliwa (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Lot Inayopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu yanayotumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa katika kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itapitiwa, NAN hurejeshwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa kupitisha thamani hasi, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa kutumia tamko if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepitishwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanaziepuka.
___PLACEHOLDER_192

Njia mbadala za kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia ubadilishaji (casting) ikiwa unapita thamani za aina int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kushughulikia data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi imepitishwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili (natural logarithm). Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa mpango wa hisa (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango wa hisa kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mpango wa hisa.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Kutumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kuhesabu mzizi wa mraba kwa MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati inashughulikia kiasi kikubwa cha data, haichangiwi kwa kiasi kikubwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara kwa mara ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumika katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa ajili ya kuendesha biashara ya FX na hisa kiotomatiki. Kati ya kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii huhesabu mizizi ya mraba, na hutumika sana katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu viashiria vya kiufundi.

Kwa mfano, viashiria kama upatikanaji wa kawaida (standard deviation) na volatili ni muhimu wakati wa kutathmini volatili ya soko kupitia mahesabu ya kihesabu. Kwa kuwa kuhesabu viashiria hivi kunahusisha kuchukua mizizi ya mraba, kazi ya MathSqrt inarahisisha uchambuzi huu.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya Kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kihesabu ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ikiwa utaingiza MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yatatolewa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kumpeleka thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Hebu tuchunguze msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu upatikanaji wa kawaida (standard deviation). Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu upatikanaji wa kawaida wa data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu tofauti.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mzizi wa mraba wa tofauti na kupata usambazaji wa kawaida.

Matokeo:

Terminal itapiga matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Mwitikio

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa mtikio. Katika mfano huu, mtikio unahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu tofauti.
Tumia MathSqrt kuhesabu mtikio na kuuwafanya kuwa wa mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminal itapiga matokeo yafuatayo ya mtikio.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt inaweza pia kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu usambazaji wa kawaida wa mkusanyiko uliochanganyikiwa. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kutekelezwa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Tahadhari

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana kutumia, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia unapoitumia. Hasa, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapopitishwa. Sehemu hii inaelezea lini makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Inapowekwa Thamani Hasi kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba uliotambuliwa kihesabuni. Kwa hiyo, ikiwa thamani hasi imepaswa kama hoja, hesabu haiwezekani na NAN (Not A Number) inarudishwa.

Hebu tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi imepaswa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti kugundua NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Mazuri ya Usimamizi wa Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Mraba: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // hesabu thamani kamili
   Print("Mraba wa thamani kamili: ", result);
}

Execution Result:

Mraba wa thamani kamili: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt is relatively lightweight, but when processing large amounts of data, you need to reduce the number of calculations. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

When handling data that may contain negative values, it is important to plan error handling in advance. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

Comparison with the MathPow Function

The MathPow function raises any number to a specified exponent. Since a square root is a type of exponentiation (exponent 1/2), you can perform the same calculation as MathSqrt using MathPow.

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Calculating Square Roots Using MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // hesabu mraba kwa viwango 0.5
   Print("Mraba kwa kutumia MathPow: ", sqrtResult);
}

Choosing Between MathSqrt and MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Conclusion: When calculating only square roots, using MathSqrt is more efficient.

Comparison with the MathAbs Function

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // badilisha thamani hasi kuwa chanya
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Mraba wa thamani kamili: ", sqrtResult);
}

Comparison with the MathLog Function

The MathLog function calculates the natural logarithm. It is not directly related to square roots, but it is often used together with them in data analysis and technical indicator calculations.

Syntax of MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usanidi.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kiwango cha Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuheshimu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi haliruhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Kutumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kutumia MathPow kuhesabu mzizi wa mraba

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

Optimization Example:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.

___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji (casting) ikiwa unapopita thamani za aina ya int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuheshimu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Misingi ya Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika kitalii katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // Chukulia matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Tumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Hesabu mzizi wa mraba kwa MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, haina athari kubwa kwenye utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Optimization Example:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Angalia thamani kwa kutumia tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepelekwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa.
___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapopitisha thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwenye Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kutengeneza kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu banda ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Uwiano wa uvumilivu wa hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Dhani matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Lot uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Kosa: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu tu mizizi ya mraba, tumia MathSqrt.
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tawi la tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itapishwa, NAN inarudishwa, hivyo lazima itatuliwe kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapishwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingatio ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani inayorudishwa ya kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapapisha thamani za aina int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwenye Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusiano moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Hali za Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kivitendo

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa kawaida wa jumla wa mpango (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na faida za mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu ya viwango vya kawaida vya kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Kiwango cha ushirikiano (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Kiwango cha ushirikiano kati ya mali 1 na mali 2 (dhana)

   // Hesabu ya viwango vya kawaida vya jumla ya portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Viwango vya Kawaida vya Portfolio: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya varians
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha viwango vya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya hivi karibuni 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya viwango vya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandi ya Juu: ", upperBand, " Bandi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandi ya Juu: 1.294 Bandi ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha hatari kinachokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya ATR (Average True Range) kwa dhana
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti unaopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu deviation ya kawaida na volatility, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu zinazotumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Deviation ya Kawaida: Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatility: Inatumika kupima volatility ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila kubadilika. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Kwa mfano, viashiria kama vile usambazaji wa kawaida na volatili ni muhimu wakati wa kutathmini volatili ya soko kupitia mahesabu ya kihesabu. Kwa kuwa kuhesabu viashiria hivi kunahusisha kuchukua mizizi ya mraba, kazi ya MathSqrt inarahisisha uchambuzi huu.

Makala haya yanaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka sarufi ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na kulinganisha na kazi nyingine za kihesabu. Tutapitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa wanaoanza.

Katika sehemu ijayo, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kihesabu ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sarufi na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sarufi na Vigezo

Sarufi ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ukichapisha MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kumpeleka thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunawaletea mifano halisi ya msimbo inayotumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunaelezea jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiufundi na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Variance kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu usambazaji wa kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu usambazaji wa kawaida wa data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei ya zamani kwenye safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na upate variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mraba wa variance na kupata usambazaji wa kawaida.

Matokeo:

Terminal itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatili

Next, we show an example of using the MathSqrt function for volatility analysis. In this example, volatility is calculated based on price fluctuations over a fixed period.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi kurudi kwa kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila kurudi, chukua wastani, na hesabu tofauti.
Tumia MathSqrt kuhesabu volatili na kuifanya ya mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yafuatayo ya volatili.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kivitendo kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Kwa hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu mkengeuko wa kawaida wa mkusanyiko ulio na utofauti. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Tahadhari

Tabia Inapowekwa Thamani Hasi kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba uliotajwa kihesabuni. Kwa hivyo, ikiwa thamani hasi itatolewa kama hoja, hesabu haiwezi kufanywa na NAN (Not A Number) inarejeshwa.

Hebu tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itatolewa, NAN inarejeshwa, hivyo inapaswa kutazamwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti (conditional) kugundua NAN na kutoa ujumbe unaofaa.
___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Usimamizi wa Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itatolewa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia.
___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu kihesabuni, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia uongofu (casting) ikiwa unapita thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini unapochakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapapishwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya kutetemeka kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Misingi ya Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu deviation ya kawaida ya jumla ya mkusanyiko wa mali (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mkusanyiko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu deviation ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu deviation ya kawaida ya jumla ya mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi (function).

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na deviation ya kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Ubiashara wa Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, kwa muundo mfupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara otomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kukuza uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwani MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu usambazaji wa kawaida (standard deviation) kulingana na data ya kurudi kwa kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano (correlation coefficients) kati ya mali na hesabu usambazaji wa kawaida wa jumla wa mkusanyiko wa mali.
Boresha matumizi tena kwa kujumuisha mantiki katika kazi (function).

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani (mean) na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi (bands) kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Ubiashara wa Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi thabiti wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kuanzia misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko wa mali.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na muundo mfupi na rahisi kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu ya ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Usambazaji wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumiwa wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya mahesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitisha thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa tabia ya kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapopitishwa na kuheshimu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa kawaida wa jumla wa mkusanyiko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mkusanyiko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu usambazaji wa kawaida kulingana na data ya kurudi kwa kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu usambazaji wa kawaida jumla wa mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kuzidisha uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi nafanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Swali 2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalumizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Swali 3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Usambazaji wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Swali 4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Swali 5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapitiwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni za aina ya double, fikiria kutumia uongofu (casting) ikiwa unapopita thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini unapochakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mzunguko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mzunguko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara otomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ) Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa yanayotokana na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba wa mraba unafafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Swali 2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mraba wa mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mraba wa mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Swali 3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Swali 4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi imetolewa, NAN inarudishwa, hivyo lazima itatuliwe kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kutolewa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imetolewa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sah kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji (casting) ikiwa unapotoa thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kushughulikia data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiutendaji ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mp wa hisa (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango wa hisa kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushawishi kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mpango wa hisa.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Kwenye uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mkengeuko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bandi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mzunguko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au faida.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Katika sehemu ijayo, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya Kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kihesabu katika MQL4 kwa kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ukichomeka MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kusambaza thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza hitilafu. Hii ni kwa sababu mzizi wa mraba haujaelezwa kihesabu. Hebu tazame msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa hitilafu utaonekana kwenye terminali.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance Kutoka kwa Wastani

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu deviation ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu deviation ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mzizi wa mraba wa variance na kupata deviation ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatility

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa volatility. Katika mfano huu, volatility inahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu variance.
Tumia MathSqrt kuhesabu volatility na kuifanya iwe ya kila mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yafuatayo ya volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu deviation ya kawaida ya mkusanyiko ulio na utofauti. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Ushughulikiaji wa Hitilafu na Tahadhari

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia unapoitumia. Hasa, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa hitilafu unavyofanya kazi wakati thamani hasi inasambazwa. Sehemu hii inaelezea wakati hitilafu hutokea na jinsi ya kuzitatua.

Tabia Wakati Thamani Hasi Inatolewa Kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba kama ilivyoelezwa kihesabu. Kwa hiyo, ikiwa thamani hasi itatolewa kama hoja, hesabu haiwezi kufanywa na NAN (Not A Number) inarejeshwa.

Hebu tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utendaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi imepaswa, NAN inarejeshwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mambo Bora ya Kushughulikia Makosa

Ikiwa kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Msimbo wa Mfano wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepaswa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa. ___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utendaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapapisha thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu (MathPow, MathAbs,Log, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika kivitendo katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hiiatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mkengeuko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathS kutathmini volatili na kujenga bandi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Solutions:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Wakati wa kuhesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, zingatia ubadilishaji ikiwa unapita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwenye Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa exponent iliyobainishwa. Kwa kuwa mraba ni aina ya usukani (exponent 1/2), unaweza kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhesabu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdebe wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdebe wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdebe wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdebe wa kawaida wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya mkengeuko wa kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubaliwa (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitia thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwenye Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Uling na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa exponent iliyobainishwa. Kwa kuwa mraba ni aina ya usukani (exponent 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiutendaji ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hes wastani na mkengeuko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bandi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapitiwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadh:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapopita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Rasilimali kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mstakabuu wa jumla wa mportfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mportfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha deviation ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya 10 kipindi zilizopita
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Banda ya Juu: 1.294 Banda ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Kiwango cha hatari kinachokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kukadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Wastani wa True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Kaziyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho hadi MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mf:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotajwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tum MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itapishwa, NAN hurejeshwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa kupitisha thamani hasi, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa kutumia tamko if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepitishwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanaziepuka.
___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina int .
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa mak mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Ni muhimu wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

It can be combined with MathSqrt as part of volatility calculations using natural logarithms.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenyeacho kinaweza kutumika vitendo katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Mfano Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mpango wa hisa.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuheshabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Tumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Hesabu mzizi wa mraba kwa MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati ikichakata data nyingi, haina athari kubwa kwenye utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumika katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa ajili ya kuendesha biashara ya sarafu za kigeni (FX) na hisa kiotomatiki. Kati ya kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii huhesabu mizizi ya mraba, na hutumika mara kwa mara katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu viashiria vya kiufundi.

Kwa mfano, viashiria kama vile upatikanaji wa kawaida (standard deviation) na volatili ni muhimu wakati wa kutathmini volatili ya soko kupitia mahesabu ya kihesabu. Kwa kuwa kuhesabu viashiria hivi kunahusisha kuchukua mizizi ya mraba, kazi ya MathSqrt inarahisisha uchambuzi huu.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya Kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kihesabu katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ukichapa MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapa chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kupa thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Hebu tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kufanya hesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminali.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance Kutoka kwa Wastani

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu upatikanaji wa kawaida (standard deviation). Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu upatikanaji wa kawaida wa data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu tofauti (variance).
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mzizi wa mraba wa tofauti na kupata usambazaji wa kawaida (standard deviation).

Matokeo:

Terminal itapiga matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei (Volatility)

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu tofauti.
Tumia MathSqrt kuhesabu mabadiliko ya bei na kuyafanya yawe ya kila mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminal itapiga matokeo yafuatayo ya mabadiliko ya bei.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt inaweza pia kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Kwa hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu usambazaji wa kawaida wa mkusanyiko wa mali ulio tofauti. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Tahadhari

Tabia Inapowekwa Thamani Hasi Kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba uliotajwa kihesabu. Kwa hivyo, ikiwa thamani hasi itatolewa kama hoja, hesabu haiwezi kufanywa na NAN (Not A Number) inarudishwa.

Hebu tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itatolewa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutendeka kama kosa.
Kutumia tamko la masharti kugundua NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Usimamizi wa Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Hesabu thamani kamili
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Execution Result:

Square root of the absolute value: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt is relatively lightweight, but when processing large amounts of data, you need to reduce the number of calculations. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

When handling data that may contain negative values, it is important to plan error handling in advance. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

Comparison with the MathPow Function

The MathPow function raises any number to a specified exponent. Since a square root is a type of exponentiation (exponent 1/2), you can perform the same calculation as MathSqrt using MathPow.

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Calculating Square Roots Using MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // Hesabu mraba kwa exponent 0.5
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Choosing Between MathSqrt and MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Conclusion: When calculating only square roots, using MathSqrt is more efficient.

Comparison with the MathAbs Function

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // Badilisha thamani hasi kuwa ya chanya
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Comparison with the MathLog Function

The MathLog function calculates the natural logarithm. It is not directly related to square roots, but it is often used together with them in data analysis and technical indicator calculations.

Syntax of MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usanidi.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Kazi ya MathSqrt ni chombo chenye nguvu ambacho kinaweza kutumika kitalamu katika mikakati ya biashara na algoriti za usimamizi wa hatari. Sehemu hii inatoa mifano halisi ya muundo wa mfumo na inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa juu.

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa jumla wa mpango wa hisa (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mpango.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Tumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Hesabu mzizi wa mraba kwa MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingatio ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, zingatia ubadilishaji ikiwa unapopita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ileile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini mabadiliko ya bei na kujenga bendi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na mabadiliko ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na mabadiliko ya bei.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MQL4 MathSqrt, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiitume katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

J1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa katika kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba wa mraba (square root) umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi kurudisha NAN (Siyo Nambari).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

J2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu kwa Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tisa au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

J3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mkengeuko wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

J4: Je, matumizi ya MathSqrt huathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina ya int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Ni muhimu wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usanidi.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mdevi ya kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Kutumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Hesabu mzizi wa mraba kwa kutumia MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Optimization Example:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kagua thamani kwa kutumia tamko if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepelekwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia.
___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji (casting) ikiwa unapita thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Mipango ya Uwekezaji kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdevi ya kawaida ya jumla ya mpango wa uwekezaji (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdevi ya kawaida ya jumla ya mpango.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandi ya Juu: ", upperBand, " Bandi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandi ya Juu: 1.294 Bandi ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Uwiano wa hatari unaokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu tu mizizi ya mraba, tumia MathSqrt.
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa ya bei au faida.
Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itapishwa, NAN inarudishwa, hivyo lazima itatuliwe kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa,ashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itapishwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani inayorudishwa ya kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kubadilisha aina ikiwa unapita thamani za aina int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwenye Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuziitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kukokotoa Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kukokotoa mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapelekwa na kukokotoa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kukokotoa Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kukokotoa mstakabuu wa kawaida wa jumla wa mkusanyiko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mkusanyiko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu ya viwango vya kawaida vya kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Kiwango cha ushirikiano (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Kiwango cha ushirikiano kati ya mali 1 na mali 2 (dhani)

   // Hesabu ya viwango vya kawaida vya jumla vya mkusanyiko
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Viwango vya Kawaida vya Mkusanyiko: ", portfolioStdDev);
}
double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu ya wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu ya varians
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha viwango vya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya hivi karibuni 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 12, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya viwango vya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandi ya Juu: ", upperBand, " Bandi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandi ya Juu: 1.294 Bandi ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Uwiano wa uvumilivu wa hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Chukulia matokeo ya hesabu ya ATR (Wastani wa Safu ya Kweli)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti unaopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tum MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mkengeuko wa Kawaida: Inatumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili: Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila kubadilika. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

MQL4 ni lugha ya programu inayotumika katika MetaTrader 4 (MT4), hasa kwa ajili ya kuendesha biashara ya sarafu za kigeni (FX) na hisa kiotomatiki. Kati ya kazi zake, MathSqrt ina jukumu muhimu. Kazi hii huhesabu mizizi ya mraba, na hutumika mara nyingi katika uchambuzi wa data ya bei na kuhesabu viashiria vya kiufundi.

Makala hii inaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, ikijumuisha kila kitu kutoka sarufi ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na kulinganisha na kazi nyingine za kihesabu. Tutapitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili kuifanya ipatikane hata kwa wanaoanza.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya Kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kihesabu ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sarufi na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sarufi na Vigezo

Sarufi ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ikiwa utaingiza MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kumpeleka thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance Kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu upatikanaji wa kawaida (standard deviation). Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu upatikanaji wa kawaida wa data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei ya zamani kwenye safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei na wastani, jumlisha, kisha hesabu variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mraba wa variance na kupata upatikanaji wa kawaida.

Matokeo:

Terminal itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatili

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa volatili. Katika mfano huu, volatili inahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei kwa kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku ( dailyReturns[] ) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu tofauti.
Tumia MathSqrt kuhesabu volatili na kuifanya ya mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminal itapiga matokeo yafuatayo ya volatili.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kivitendo kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu mkengeuko wa kawaida wa mkusanyiko uliochanganyikiwa. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (km., MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Ushughulikiaji wa Makosa na Tahadhari

Kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, lakini kuna tahadhari kadhaa za kuzingatia unapoitumia. Hasa, ni muhimu kuelewa jinsi usimamizi wa makosa unavyofanya kazi wakati thamani hasi inapotumwa. Sehemu hii inaelezea wakati makosa yanatokea na jinsi ya kuyashughulikia.

Tabia Inapowekwa Thamani Hasi kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba uliotajwa kihesabuni. Kwa hiyo, ikiwa thamani hasi imewekwa kama hoja, hesabu haiwezekani na NAN (Not A Number) inarudishwa.

Hebu tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itatolewa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti kugunduaNAN` na kutoa ujumbe unaofaa.
___PLACEHOLDER_176

Mambo Mazuri ya Ushughulikiaji wa Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Msimbo wa Mfano wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itatolewa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia.
___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu kihesabuni, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapita thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi zingine zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kukokotoa Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapokokotoa tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kukokotoa Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Uwekezaji kwa Usimamizi wa Hatari

Code Example

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu1. Hesabu deviation ya kawaida kulingana na data ya marejesho ya kila mali.

Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu deviation ya kawaida ya jumla ya mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi (function).

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na deviation ya kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MQL4 MathSqrt, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu miz ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, yenye sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Kivitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu juu yanayotumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara otomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiite katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa katika kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila kubadilika. Hata hivyo, kwani MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

**Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa mpango (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu usambazaji wa kawaida kulingana na data ya kurudi kwa kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu usambazaji wa kawaida jumla wa mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani (mean) na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rahisi kutumia.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kuzidisha uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Usambazaji wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au faida.
Uchambuzi wa Volatili : Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingatio ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitisha thamani za aina int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs**: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapopitishwa na kuheshimu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kivitendo

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

In risk management…

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu usambazaji wa kawaida kulingana na data ya kurudi kwa kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu usambazaji wa kawaida jumla wa mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MQL4 MathSqrt, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rahisi kutumia.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuzidisha uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Usambazaji wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au faida.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na hali ya matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitisha thamani za aina int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini unapochakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuheshimu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshabu mstakabuu wa kawaida wa mkusanyiko wa mali (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya mkusanyiko kwa kuzingatia faida za mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu usambazaji wa kawaida kulingana na data ya kurudi kwa kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu usambazaji wa kawaida jumla wa mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kuzidisha uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inapotolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi kurudisha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye uwezo wa kuhesabu nguvu kwa exponent yoyote.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Usambazaji wa Kawaida: Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili: Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepaswa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa.
___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingatio ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni za aina double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitisha thamani za aina int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mzunguko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mzunguko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujenga uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiite katika mifumo na mikakati yako.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa yanayotokana na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba wa mraba unafafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mraba wa mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mraba wa mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi imepelekwa, NAN inarudishwa, hivyo lazima itatuliwe kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepelekwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani inayorudishwa ya kazi ya MathSqrt ni ya aina double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapopitisha thamani za aina int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhesabu mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani asili ya hasi inapotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiutendaji ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kivitendo

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa jumla wa mpango wa hisa (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushawishi kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mpango.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na usambazaji wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayorwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa lot kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa lot.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na uisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa yanayotokana na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi waaba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hjesha NAN (Siyo Nambari).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Wakati wa kuhesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Wakati wa kuhesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mzunguko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya Kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kawaida ya kihesabu katika MQL4 kwa kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double .

Kwa mfano, ukichukua MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminali.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kusambaza thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza hitilafu. Hii ni kwa sababu mzizi wa mraba haujaelezwa kihesabu. Hebu tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa hitilafu utaonekana kwenye terminali.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Katika sehemu hii, tunatoa mifano halisi ya msimbo kwa kutumia kazi ya MathSqrt. Mbali na matumizi ya msingi, tunaelezea jinsi inavyoweza kutumika katika uchambuzi wa kiufundi na hali za usimamizi wa hatari.

Mfano wa Kuhesabu Variance Kutoka kwa Wastani

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu deviation ya kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu deviation ya kawaida ya data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mzizi wa mraba wa variance na kupata deviation ya kawaida.

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatility

Ifuatayo, tunaonyesha mfano wa kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa volatility. Katika mfano huu, volatility inahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei kwa kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu variance.
Tumia MathSqrt kuhesabu volatility na kuifanya ya mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminali itaonyesha matokeo yafuatayo ya volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu deviation ya kawaida ya mkusanyiko ulio na utofauti. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (k.m., MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Ushughulikiaji wa Hitilafu na Tahadhari

Tabia Wakati Thamani Hasi Inatolewa Kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba kama ilivyoelezwa kihesabu. Kwa hiyo, ikiwa thamani hasi itatolewa kama hoja, hesabu haiwezi kufanywa na NAN (Not A Number) inarejeshwa.

Hebu tazama mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utendaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi imepaswa, NAN inarejeshwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mambo Bora ya Kushughulikia Makosa

Ikiwa kuna uwezekano wa thamani hasi kupitishwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Msimbo wa Mfano wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepaswa.
Kwa kusitisha mchakato, mahes yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utendaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapapisha thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiut ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdebe wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mdebe wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdebe wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mdebe wa kawaida wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mkengeuko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Ubiashara wa Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

okezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari. . Fikia usimamizi thabiti zaidi wa hatari kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu.

Mifano ya Matumizi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujif madaifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4 *esabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tisa au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingati.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia uongofu ikiwa unapopita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa exponent iliyobainishwa. Kwa kuwa mraba ni aina ya usukani (exponent 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Ni muhimu wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusiano moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaal ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

ano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa jumla wa kifurushi (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya kifurushi kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa kifurushi.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya mkengeuko wa kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubaliwa (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Je, ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mzunguko wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au faida.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingatio ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, zingatia ubadilishaji ikiwa unapopitisha thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa exponent iliyainishwa. Kwa kuwa mraba ni aina ya exponentiation (exponent 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Thamani ya exponent (nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inawezaunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mdevi ya Kawaida ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo huu:

Hesabu mdevi ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali naabu mdevi ya kawaida ya jumla ya portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu ya mkengeuko wa kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bendi ya Juu: ", upperBand, " Bendi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bendi ya Juu: 1.294 Bendi ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; Stop loss (pips)

   // Kukadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Lot Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida: Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko: Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, matumizi ya kazi ya MathSqrt yanaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitisha thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwenye Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa exponent iliyobainishwa. Kwa kuwa mraba ni aina ya exponentiation (exponent 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu mizizi tu, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapitishwa na kuhes mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishwa moja kwa moja na mizizi, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa jumla wa mpango (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu. Hesabu mstakabuu kulingana na data ya mapato ya kila mali.

Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mpango.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu ya wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
    mean = sum / period;

   // Hesabu ya deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Banda ya Juu: ", upperBand, " Banda ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt .
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow .

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kuna athari kwenye utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya## Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepelekwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwenye Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa pamoja na MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi zingine za kihesabu (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa tabia ya kila kazi na kuitumia katika muktadha unaofaa, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
**exponent : Nguvu (thamani ya usukani)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Wakati wa kuhesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili (absolute) ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili (natural logarithm). Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila Moja

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kivitendo

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Mviringo wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double = 0, variance = 0;

   // Hesabu wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu varians
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha deviation ya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya hivi karibuni 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu deviation ya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandi ya ", upperBand, " Bandi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Uwiano wa hatari unaokubalika (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Dhani matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti unaopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa kwenye kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko : Hutumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo kabla na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi itapishwa, NAN hurejeshwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Bora ya Kushughulikia Makosa

Ikiwa kuna uwezekano wa kupitisha thamani hasi, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Angalia thamani kwa kutumia tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepitishwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa.
___PLACEHOLDER_192

Njia Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu kihemati, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihemati ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isifae kulingana na matumizi.
___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data :
___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina ya int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji :
___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inaf wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

It can be combined with MathSqrt as part of volatility calculations using natural logarithms.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Uwekezaji kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa mpango wa uwekezaji (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa mpango wa uwekezaji.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuheshimu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // Kukokotoa ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Inatumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Hesabu ya mzizi wa mraba kwa kutumia MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Makala haya yanaelezea jinsi ya kutumia kazi ya MathSqrt katika MQL4, yakijumuisha kila kitu kutoka kwa sintaksia ya msingi hadi mifano ya juu, usimamizi wa makosa, na kulinganisha na kazi nyingine za kihesabu. Tutapitia mifano ya msimbo na maelezo wazi ili iweze kueleweka hata kwa wanaoanza.

Katika sehemu inayofuata, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya Kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kihesabu ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sintaksia na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sintaksia na Vigezo

Sintaksia ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na inaandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ikiwa utaingiza MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yatatolewa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kumpeleka thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutasababisha kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Hebu tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa kuhesabu upatikanaji wa kawaida (standard deviation). Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu upatikanaji wa kawaida wa data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei za zamani katika safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei, jumlisha, na hesabu tofauti (variance).
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mzizi wa mraba wa tofauti na kupata usambazaji wa kawaida (standard deviation).

Matokeo:

Terminal itapiga matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Mabadiliko ya Bei (Volatility)

Ifuatayo, tunaonyesha mfano kutumia kazi ya MathSqrt kwa uchambuzi wa mabadiliko ya bei. Katika mfano huu, mabadiliko ya bei yanahesabiwa kulingana na mabadiliko ya bei katika kipindi kilichowekwa.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi faida za kila siku (dailyReturns[]) katika safu.
Hesabu mraba wa kila faida, chukua wastani, na hesabu tofauti.
Tumia MathSqrt kuhesabu mabadiliko ya bei na kuyafanya yawe ya kila mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

Terminal itapiga matokeo yafuatayo ya mabadiliko ya bei.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

Kazi ya MathSqrt pia inaweza kutumika katika usimamizi wa hatari na uchambuzi wa mkusanyiko wa mali. Kwa hasa, ina jukumu muhimu katika kuhesabu usambazaji wa kawaida wa mkusanyiko uliochanganyikiwa. Zaidi ya hayo, kuichanganya na kazi nyingine za kihesabu (mfano, MathPow, MathAbs) inaruhusu uchambuzi mgumu zaidi kufanywa kwa ufanisi.

4. Usimamizi wa Makosa na Tahadhari

Tabia Inapowekwa Thamani Hasi Kama Hoja

Kazi ya MathSqrt inahesabu mzizi wa mraba uliotajwa kihesabu. Kwa hiyo, ikiwa thamani hasi itatolewa kama hoja, hesabu haiweani na NAN (Not A Number) inarudishwa.

Hebu tazame mfano ufuatao.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itatolewa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutazamwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti (conditional) kugundua NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Mazuri ya Usimamizi wa Makosa

Kama kuna uwezekano wa thamani hasi kutumwa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Mzizi wa mraba: ", result);
}

Benefits of This Code:

Check the value with the if statement and output an error message if a negative value is passed.
By aborting the process, unnecessary calculations are avoided. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Example of Using the Absolute Value of a Negative Number

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // hesabu thamani kamili
   Print("Mzizi wa mraba wa thamani kamili: ", result);
}

Execution Result:

Mzizi wa mraba wa thamani kamili: 4.0

Cautions:

This method changes the mathematical meaning of the square root of a negative value, so it may not be appropriate depending on the use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Because the arguments and return values of the MathSqrt function are of type double , consider casting if you pass values of type int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt is relatively lightweight, but when processing large amounts of data, you need to reduce the number of calculations. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

When handling data that may contain negative values, it is important to plan error handling in advance. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

Comparison with the MathPow Function

The MathPow function raises any number to a specified exponent. Since a square root is a type of exponentiation (exponent 1/2), you can perform the same calculation as MathSqrt using MathPow.

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Calculating Square Roots Using MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // hesabu mzizi wa mraba kwa viwango 0.5
   Print("Mzizi wa mraba kwa kutumia MathPow: ", sqrtResult);
}

Choosing Between MathSqrt and MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Conclusion: When calculating only square roots, using MathSqrt is more efficient.

Comparison with the MathAbs Function

The MathAbs function calculates the absolute value of a number. It is useful when converting negative values to positive.

Syntax of MathAbs

double MathAbs(double value);

Example Usage of MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // geuza thamani hasi kuwa chanya
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Mzizi wa mraba wa thamani kamili: ", sqrtResult);
}

Comparison with the MathLog Function

The MathLog function calculates the natural logarithm. It is not directly related to square roots, but it is often used together with them in data analysis and technical indicator calculations.

Syntax of MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutum katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usanifu.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa jumla wa portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ya ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Hitilafu: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt is a dedicated function for calculating square roots, concise and fast. In contrast, MathPow is a versatile function that calculates powers for any specified exponent.

Key Points for Choosing Between Them:

When calculating only square roots, use MathSqrt .
When calculating other exponents (e.g., cube roots or arbitrary powers), use MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Kutumia MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kuhesabu mzizi wa mraba kwa MathPow

Q3: In what situations is MathSqrt used?

A: MathSqrt is generally used in the following situations.

Standard Deviation Calculation : Used when determining risk metrics from the variance of price data or returns.
Volatility Analysis : Used to measure market volatility.
Custom Indicator Creation : Utilized when designing proprietary indicators in technical analysis.

Q4: Does using the MathSqrt function impact performance?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinahusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusishi moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathInaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mzunguko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mzunguko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Inasaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Katika mak hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi yake mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu kwa kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

1.Misingi ya Kazi ya MathSqrt**

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na itumie katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ) Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati ikichakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni ya aina double, zingatia ubadilishaji (casting) ikiwa unapita thamani za aina int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 inatoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuziitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasiopitishwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mfuko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mzunguko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa mfuko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mzunguko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kusimamia hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Fikia usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

In makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt katika MQL4, kuanzia misingi yake hadi mifano ya maombi ya kiutendaji. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumika katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko wa mali.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, yenye sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama mwelekeo wako ujao.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Swali 1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa yanayotokana na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi wa awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Swali 2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na ya haraka. Kwa upande mwingine, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu viwango vingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Swali 3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt hutumika kwa ujumla katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Swali 4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina ya int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ileile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Kuchanganya MathSqrt na MathAbs: Kwa kutumia MathAbs, unaweza kuepuka makosa wakati thamani hasi inapotumwa na kuhesabu mzizi wa mraba. Hata hivyo, taarifa kuhusu thamani hasi ya awali hupotea, hivyo lazima uzingatie maana ya kihesabu.

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mipango ya Hisa kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mstakabuu wa kawaida wa jumla wa mpango wa hisa (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mpango kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya kurudi kwa kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mstakabuu wa kawaida wa jumla wa mpango.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapo chini kuna mfano wa kuunda kiash kinachoendana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mstakabuu wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ) Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

A: Sababu kuu ya makosa katika kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inatolewa kama hoja. Kwa kuwa mraba wa mraba unafafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mraba wa mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mraba wa mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumlaumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati ikichakata data nyingi, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa itaitwa mara nyingi ndani yazunguko, gharama ya mahesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara nyingi, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata data nyingi, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haijuihusu moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sintaksia ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kila Kazi

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mzunguko wa Kawaida wa Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mzunguko wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu mzunguko wa kawaida wa jumla wa portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na mzunguko wa kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini kutetemeka na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na kutetemeka kwa soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Lot katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa lot kulingana na hasara inayoruhusiwa na kutetemeka.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Pointi Muhimu za Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Pointi Muhimu za Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na sintaksia fupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunaruhusu mahesabu yenye ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Vitendo

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu za kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara otomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama marejeleo na uiite katika mifumo na mikakati yako.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQ): Maswali ya Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Solutions:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Pointi Muhimu za Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (kwa mfano, mizizi ya tawi tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mkengeuko wa Kawaida : Hutumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili : Hutumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Viashiria Maalum : Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, matumizi ya MathSqrt yanaathiri utendaji?

A: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, haina athari kubwa kwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara kwa mara ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Wakati wa kuhesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imepelekwa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuiliwa. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mzizi wa mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingatio ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa kuwa hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia ubadilishaji ikiwa unapopita thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kiasi, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

MQL4 hutoa kazi nyingi za kihesabu zenye manufaa isipokuwa MathSqrt. Katika sehemu hii, tunaelezea tofauti na matumizi sahihi ya kazi nyingine za kihesabu zinazohusiana (MathPow, MathAbs, MathLog, n.k.) ikilinganishwa na MathSqrt. Kwa kuelewa sifa za kila kazi na kuzitumia katika muktadha sahihi, unaweza kuunda programu bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya nguvu (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu ile ile kama MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sintaksia ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sintaksia ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haijuihusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kiutendaji ya MathLog

Inaweza kuunganishwa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari za asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upimaji wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Matumizi ya Kiutendaji

Mfano 1: Kuhesabu Mdebe wa Kawaida wa Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mdebe wa kawaida wa jumla wa portfolio (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya portfolio kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu mdebe wa kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya usawa kati ya mali na hesabu mdebe wa kawaida wa jumla wa portfolio.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kutengeneza viashiria maalum. Hapo chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu ya bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandi ya Juu: ", upperBand, " Bandi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandi ya Juu: 1.294 Bandi ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Asilimia ya hatari inayokubaliwa (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Kadiria matokeo ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

By using MathSqrt to calculate standard deviation and volatility, you can improve the accuracy of risk management and trading strategies.
We introduce concrete examples that can be immediately applied in trading practice, such as creating custom indicators and calculating lot sizes.

Next Steps

By fully understanding the MathSqrt function, you have taken the first step toward utilizing it in trading systems and strategy design. We recommend learning the following topics as your next focus.

Other Mathematical Functions in MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimization in MQL4
Techniques to improve the performance of automated trading strategies.
Transition to MQL5
Learn how to use functions in MQL5, including MathSqrt, and prepare for trading on the latest platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

Solutions:

Before passing a negative value, perform a pre‑check, and if necessary, calculate the absolute value using the MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Kosa: Ingizo hasi hairuhusiwi.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyobainishwa.

Mambo Muhimu ya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu viwango vingine (k.m., mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Mstakabuu wa Kawaida: Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Mabadiliko: Inatumika kupima mabadiliko ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo mapema na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Zinazohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

Ikiwa thamani hasi imetolewa, NAN inarudishwa, hivyo lazima itatuliwe kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa. ___PLACEHOLDER_176

Mazoezi Mazuri ya Kushughulikia Makosa

Ikiwa kuna uwezekano wa thamani hasi kutolewa, inashauriwa kufanya ukaguzi wa awali kabla ya kutumia kazi ya MathSqrt.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Manufaa ya Msimbo Huu:

Kagua thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi imetolewa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia. ___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

Katika baadhi ya hali, unaweza kuhitaji kutumia thamani hasi katika hesabu ya mraba. Hii inahitaji usindikaji mgumu wa kihesabu, lakini suluhisho rahisi ni kutumia thamani kamili.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria ubadilishaji ikiwa unapotoa thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kidogo, lakini wakati wa kuchakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu.
PLACEHOLDER228_

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi kwa Usahihi :
PLACEHOLDER232_

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema.
PLACEHOLDER236_

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukani (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt kwa kutumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Nguvu (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kivitendo

Mfano 1: Kuhesabu Mstakabuu wa Kawaida wa Mifuko kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuheshimu mstakabuu wa jumla wa kifungo (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya kifungo kulingana na faida za mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // Hesabu viwango vya kawaida vya kila mali
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Kiwango cha ushirikiano (toleo rahisi)
   double correlation = 0.5; // Kiwango cha ushirikiano kati ya mali 1 na mali 2 (dhani)

   // Hesabu viwango vya kawaida vya jumla vya mkusanyiko
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Kiwango cha Kawaida cha Mkusanyiko: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // Hesabu wastani
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // Hesabu varians
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // Rudisha viwango vya kawaida
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Calculate the standard deviation based on each asset’s return data.
Consider the correlation coefficients between assets and calculate the portfolio’s overall standard deviation.
Enhance reusability by encapsulating the logic into a function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

In technical analysis, you can use MathSqrt to create custom indicators. Below is an example of creating an indicator similar to Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Data ya bei ya awali 10
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // Hesabu wastani
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // Hesabu viwango vya kawaida
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // Hesabu bandi ya juu na ya chini
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandi ya Juu: ", upperBand, " Bandi ya Chini: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandi ya Juu: 1.294 Bandi ya Chini: 1.126

Key Points of this Code:

Calculate the mean and standard deviation based on historical price data.
Use MathSqrt to evaluate volatility and build bands based on that.
Helps visualize trend reversals and market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

To manage trading risk, you can calculate lot size based on the allowable loss and volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Uwiano wa uvumilivu wa hatari (2%)
   double accountBalance = 10000; // Salio la akaunti
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Chukulia matokeo ya hesabu ya ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Hesabu ukubwa wa loti
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Ukubwa wa Loti Uliopendekezwa: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Calculate lot size based on account balance and risk tolerance percentage.
Achieve more robust risk management by considering ATR and stop-loss levels.

7. Summary

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

MathSqrt is a function that calculates square roots, with a concise and user-friendly syntax.
It is important to understand that error handling is required for negative values.

Comparison with Other Mathematical Functions

Understanding the differences between MathPow and MathAbs, and using the appropriate function in the right context, enables efficient calculations.

Practical Application Examples

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu mkengeuko wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi ambayo inaweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kikamilifu kazi ya MathSqrt, umechukua hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza ujifunze mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Hesabu za juu zinazotumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwenda MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujenga uelewa wako wa kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha sana usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako mwenyewe.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

A: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu exponent nyingine (kwa mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

A: MathSqrt kwa ujumla hutumika katika hali zifuatazo.

Hesabu ya Mkengeuko wa Kawaida: Inatumika wakati wa kuamua viashiria vya hatari kutoka kwa tofauti ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili: Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria maalum katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ileile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila mabadiliko. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

Makala Yanayohusiana

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…

1. Utangulizi

Katika sehemu ijayo, tutachunguza kwa karibu misingi ya kazi ya MathSqrt.

2. Misingi ya kazi ya MathSqrt

Kazi ya MathSqrt ni kazi ya kihesabu ya kawaida katika MQL4 kwa ajili ya kuhesabu mizizi ya mraba. Sehemu hii inaelezea sarufi na matumizi ya msingi ya kazi ya MathSqrt.

Sarufi na Vigezo

Sarufi ya kazi ya MathSqrt ni rahisi sana, na imeandikwa kama ifuatavyo.

double MathSqrt(double value);

Vigezo:

value : Bainisha thamani ya nambari itakayohesabiwa. Thamani hii lazima isiwe hasi (0 au zaidi).

Thamani Inayorejeshwa:

Inarejesha matokeo ya hesabu ya mraba. Aina ya kurudi ni double.

Kwa mfano, ukichapisha MathSqrt(9), matokeo yatakayorejeshwa yatakuwa 3.0.

Mfano wa Matumizi ya Msingi

Hapo chini kuna mfano rahisi wa msimbo unaotumia kazi ya MathSqrt.

void OnStart()
{
   double number = 16;        // 平方根を求める対象
   double result = MathSqrt(number); // MathSqrt関数で計算
   Print("The square root of ", number, " is ", result); // 結果を出力
}

Unapoendesha msimbo huu, matokeo yafuatayo yataonyeshwa kwenye terminal.

The square root of 16 is 4.0

Tahadhari: Kushughulikia Thamani Hasi

Kupa thamani hasi kwa kazi ya MathSqrt kutaongeza kosa. Hii ni kwa sababu mraba haujaelezewa kihesabuni. Tazama msimbo ufuatao.

void OnStart()
{
   double number = -9;        // 負の値
   double result = MathSqrt(number); // エラー発生
   Print("The square root of ", number, " is ", result);
}

Unapoendesha msimbo huu, kazi ya MathSqrt haiwezi kuhesabu, na ujumbe wa kosa utaonekana kwenye terminal.

3. Mfano wa Matumizi ya Kazi ya MathSqrt

Mfano wa Kuhesabu Variance kutoka kwa Mean

Kazi ya MathSqrt ni sehemu muhimu kwa ajili ya kuhesabu usambazaji wa kawaida. Mfano ufuatao unaonyesha jinsi ya kuhesabu usambazaji wa kawaida wa data ya bei.

void OnStart()
{
   // 過去の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5};
   int total = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / total;

   // 分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // 標準偏差を計算
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Standard Deviation: ", stdDev);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi data ya bei ya zamani kwenye safu prices[] .
Hesabu wastani, piga mraba tofauti ya kila bei na wastani, jumlisha, kisha hesabu variance.
Tumia kazi ya MathSqrt kuhesabu mraba wa variance na kupata usambazaji wa kawaida.

Matokeo:

Terminal itaonyesha matokeo yanayofanana na yafuatayo (yanaweza kutofautiana kulingana na data).

Standard Deviation: 0.141421

Maombi kwa Uchambuzi wa Volatili

Next, we show an example of using the MathSqrt function for volatility analysis. In this example, volatility is calculated based on price fluctuations over a fixed period.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // 日次リターン
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // 日次リターンの分散を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // ボラティリティを計算
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // 年換算
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hifadhi kurudi kwa kila siku ( dailyReturns[] ) katika safu.
Hesabu mraba wa kila kurudi, chukua wastani, na hesabu tofauti.
Tumia MathSqrt kuhesabu volatili na kuifanya ya mwaka (kwa kuzingatia siku 252 za biashara).

Matokeo:

The terminal will display the following volatility results.

Annualized Volatility: 0.252982

Vidokezo vya Kiutendaji kwa Matumizi

4. Usimamizi wa Makosa na Tahadhari

Tabia Inapowekwa Thamani Hasi kama Hoja

Let’s look at the following example.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // 負の値
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Cannot calculate square root of a negative number.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Vidokezo Muhimu:

Ikiwa thamani hasi itatolewa, NAN inarudishwa, hivyo inapaswa kutibiwa kama kosa.
Kutumia tamko la masharti ili kubaini NAN na kutoa ujumbe unaofaa.
___PLACEHOLDER_176

Mazoea Mazuri ya Usimamizi wa Makosa

If there is a possibility that a negative value may be passed, it is recommended to perform a pre-check before using the MathSqrt function.

Mfano wa Msimbo wa Kugundua Thamani Hasi Mapema

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // 処理を中断
   }

   double result = MathSqrt(value);
   Print("Square root: ", result);
}

Faida za Msimbo Huu:

Angalia thamani kwa tamko la if na toa ujumbe wa kosa ikiwa thamani hasi itatolewa.
Kwa kusitisha mchakato, mahesabu yasiyo ya lazima yanazuia.
___PLACEHOLDER_192

Mbinu Mbadala za Kushughulikia Thamani Hasi

In some cases, you may need to use a negative value in a square root calculation. This requires mathematically complex processing, but a simple solution is to use the absolute value.

Mfano wa Kutumia Thamani Kamili ya Nambari Hasi

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // 絶対値を計算
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Square root of the absolute value: 4.0

Tahadhari:

Njia hii hubadilisha maana ya kihesabu ya mzizi wa mraba wa thamani hasi, hivyo inaweza isiwe sahihi kulingana na matumizi. ___PLACEHOLDER_210

Tahadhari za Jumla Unapotumia Kazi ya MathSqrt

Mazingira ya Aina ya Data : ___PLACEHOLDER_216

Kwa sababu hoja na thamani za kurudi za kazi ya MathSqrt ni aina ya double, fikiria kutumia cast ikiwa unapopitisha thamani za aina ya int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Athari kwa Utendaji : ___PLACEHOLDER_224

MathSqrt ni nyepesi kwa kiasi kikubwa, lakini unapochakata kiasi kikubwa cha data, unahitaji kupunguza idadi ya mahesabu. ___PLACEHOLDER_228

Ubunifu wa Kushughulikia Thamani Hasi Kwa Usahihi : ___PLACEHOLDER_232

Unaposhughulikia data ambayo inaweza kuwa na thamani hasi, ni muhimu kupanga usimamizi wa makosa mapema. ___PLACEHOLDER_236

5. Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Ulinganisho na Kazi ya MathPow

Kazi ya MathPow inainua nambari yoyote kwa nguvu maalum. Kwa kuwa mzizi wa mraba ni aina ya usukaji (nguvu 1/2), unaweza kufanya hesabu sawa na MathSqrt ukitumia MathPow.

Sarufi ya MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Thamani ya msingi
exponent : Exponent (thamani ya nguvu)

Kuhesabu Mizi ya Mraba kwa Kutumia MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // 指数0.5で平方根を計算
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Kuchagua Kati ya MathSqrt na MathPow

Function	Advantages	Disadvantages
MathSqrt	Concise and fast, dedicated to square root calculation	Cannot be used for other exponent calculations
MathPow	Highly versatile (can perform calculations other than square roots)	May be slower than MathSqrt

Hitimisho: Unapohesabu tu mizizi ya mraba, kutumia MathSqrt ni bora zaidi.

Ulinganisho na Kazi ya MathAbs

Kazi ya MathAbs inahesabu thamani kamili ya nambari. Inafaa wakati wa kubadilisha thamani hasi kuwa chanya.

Sarufi ya MathAbs

double MathAbs(double value);

Mfano wa Matumizi ya MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // 負の値を正の値に変換
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Ulinganisho na Kazi ya MathLog

Kazi ya MathLog inahesabu logari ya asili. Haina uhusiano wa moja kwa moja na mizizi ya mraba, lakini mara nyingi hutumika pamoja nayo katika uchambuzi wa data na mahesabu ya viashiria vya kiufundi.

Sarufi ya MathLog

double MathLog(double value);

Matumizi ya Kitaalamu ya MathLog

Inaweza kuchanganywa na MathSqrt kama sehemu ya mahesabu ya volatili kwa kutumia logari ya asili.

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double logValue = MathLog(value);
   double sqrtResult = MathSqrt(logValue);
   Print("Square root of log value: ", sqrtResult);
}

Kutumia MathLog na MathSqrt Pamoja: Mara nyingi hutumika katika uchambuzi unaohitaji upanuzi wa data au usawa.

Muhtasari wa Muktadha wa Matumizi kwa Kazi Kila

Function Name	Use	Example
MathSqrt	Square root calculation	Standard deviation, volatility calculation
MathPow	Arbitrary power calculation	Exponent calculations other than square roots
MathAbs	Convert negative values to absolute values	Avoid errors with negative values
MathLog	Natural logarithm calculation, data scaling	Analysis models and normalization processing

6. Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Mfano 1: Kuhesabu Mkengeuko wa Kawaida wa Mipango ya Portfolio kwa Usimamizi wa Hatari

Katika usimamizi wa hatari, kuhesabu deviation ya kawaida ya jumla ya mkusanyiko (kipimo cha hatari) ni muhimu. Mfano ufuatao unakadiria hatari ya jumla ya mkusanyiko kulingana na mapato ya mali nyingi.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 資産ごとのリターン（例: 過去5日の平均日次リターン）
   double returns1[] = {0.01, -0.02, 0.015, -0.01, 0.005};
   double returns2[] = {0.02, -0.01, 0.01, 0.005, -0.005};

   // 各資産の標準偏差を計算
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // 相関係数（簡易版）
   double correlation = 0.5; // 資産1と資産2の相関係数（仮定）

   // ポートフォリオ全体の標準偏差を計算
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

   Print("Portfolio Standard Deviation: ", portfolioStdDev);
}

double CalculateStandardDeviation(double data[])
{
   int size = ArraySize(data);
   double mean = 0, variance = 0;

   // 平均値を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

   // 分散を計算
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;

   // 標準偏差を返す
   return MathSqrt(variance);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu deviation ya kawaida kulingana na data ya mapato ya kila mali.
Zingatia viwango vya ushirikiano kati ya mali na hesabu deviation ya kawaida ya jumla ya mkusanyiko.
Boresha matumizi tena kwa kufunika mantiki ndani ya kazi.

Mfano 2: Kubinafsisha Viashiria vya Kiufundi

Katika uchambuzi wa kiufundi, unaweza kutumia MathSqrt kuunda viashiria maalum. Hapa chini ni mfano wa kuunda kiashiria kinacho fanana na Bollinger Bands.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   // 過去10本の価格データ
   double prices[] = {1.1, 1.15, 1.2, 1.18, 1.22, 1.19, 1.25, 1.28, 1.3, 1.32};
   int period = ArraySize(prices);

   // 平均値を計算
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // 標準偏差を計算
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // 上限・下限バンドを計算
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Upper Band: ", upperBand, " Lower Band: ", lowerBand);
}

Matokeo ya Utekelezaji:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu wastani na deviation ya kawaida kulingana na data ya bei ya kihistoria.
Tumia MathSqrt kutathmini volatili na kujenga bendi kulingana na hilo.
Husaidia kuonyesha mabadiliko ya mwenendo na volatili ya soko.

Mfano 3: Kuhesabu Ukubwa wa Loti katika Biashara ya Mfumo

Ili kudhibiti hatari ya biashara, unaweza kuhesabu ukubwa wa loti kulingana na hasara inayoruhusiwa na volatili.

Mfano wa Msimbo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // リスク許容割合（2%）
   double accountBalance = 10000; // 口座残高
   double stopLossPips = 50; // ストップロス（pips）

   // ATR（平均真のレンジ）の計算結果を仮定
   double atr = 0.01;

   // ロットサイズを計算
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Vidokezo Muhimu vya Msimbo Huu:

Hesabu ukubwa wa loti kulingana na salio la akaunti na asilimia ya uvumilivu wa hatari.
Pata usimamizi wa hatari thabiti zaidi kwa kuzingatia ATR na viwango vya stop‑loss.

7. Muhtasari

Kwenye makala hii, tumeelezea kwa kina kazi ya MathSqrt ya MQL4, kutoka misingi yake hadi mifano ya matumizi ya vitendo. MathSqrt ni chombo rahisi lakini chenye nguvu cha kuhesabu mizizi ya mraba, na kinatumiwa katika mifumo mbalimbali ya biashara, kutoka usimamizi wa hatari na uchambuzi wa kiufundi hadi tathmini ya hatari ya mkusanyiko.

Vidokezo Muhimu vya Makala

Misingi ya Kazi ya MathSqrt

MathSqrt ni kazi inayohesabu mizizi ya mraba, ikiwa na muundo mfupi na rafiki kwa mtumiaji.
Ni muhimu kuelewa kwamba usimamizi wa makosa unahitajika kwa thamani hasi.

Ulinganisho na Kazi Nyingine za Kihesabu

Kuelewa tofauti kati ya MathPow na MathAbs, na kutumia kazi sahihi katika muktadha unaofaa, kunarahisisha mahesabu kwa ufanisi.

Mifano ya Maombi ya Kitaalamu

Kwa kutumia MathSqrt kuhesabu usambazaji wa kawaida na volatili, unaweza kuboresha usahihi wa usimamizi wa hatari na mikakati ya biashara.
Tunatoa mifano halisi inayoweza kutumika mara moja katika mazoezi ya biashara, kama vile kuunda viashiria maalum na kuhesabu ukubwa wa loti.

Hatua Zifuatazo

Kwa kuelewa kabisa kazi ya MathSqrt, umepiga hatua ya kwanza kuelekea kuitumia katika mifumo ya biashara na muundo wa mikakati. Tunapendekeza kujifunza mada zifuatazo kama lengo lako lijalo.

Kazi Nyingine za Kihesabu katika MQL4
Mahesabu ya juu kwa kutumia kazi kama MathLog, MathPow, na MathRound.
Uboreshaji katika MQL4
Mbinu za kuboresha utendaji wa mikakati ya biashara ya kiotomatiki.
Uhamisho kwa MQL5
Jifunze jinsi ya kutumia kazi katika MQL5, ikijumuisha MathSqrt, na jiandae kwa biashara kwenye jukwaa jipya zaidi.

Kujifunza zaidi kuhusu kazi ya MathSqrt kunaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi na ufanisi wa mifumo yako ya biashara. Tumia makala hii kama rejea na uiweke katika mifumo na mikakati yako.

FAQ: Maswali Yanayoulizwa Mara Kwa Mara Kuhusu Kazi ya MathSqrt

Q1: Ni nini husababisha makosa wakati wa kutumia kazi ya MathSqrt?

J: Sababu kuu ya makosa na kazi ya MathSqrt ni wakati thamani hasi inapotolewa kama hoja. Kwa kuwa mzizi wa mraba umefafanuliwa tu kwa thamani zisizo hasi, kupitisha thamani hasi hurejesha NAN (Not A Number).

Suluhisho:

Kabla ya kupitisha thamani hasi, fanya ukaguzi awali, na ikiwa inahitajika, hesabu thamani kamili kwa kutumia kazi ya MathAbs.

Mfano:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Negative input is not allowed.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ni tofauti gani kati ya MathSqrt na MathPow?

J: MathSqrt ni kazi maalum ya kuhesabu mizizi ya mraba, fupi na haraka. Kinyume chake, MathPow ni kazi yenye matumizi mengi inayohesabu nguvu kwa exponent yoyote iliyotolewa.

Vidokezo Muhimu vya Kuchagua Kati Yao:

Unapohesabu mizizi ya mraba pekee, tumia MathSqrt.
Unapohesabu nguvu nyingine (mfano, mizizi ya tatu au nguvu za hiari), tumia MathPow.

Mfano:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // MathSqrtを使用
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // MathPowで平方根を計算

Q3: Katika hali gani MathSqrt hutumika?

J: MathSqrt kwa kawaida hutumika katika hali zifuatazo.

Uhesabuji wa Usambazaji wa Kawaida: Inatumika wakati wa kuamua vipimo vya hatari kutoka kwa variance ya data ya bei au mapato.
Uchambuzi wa Volatili: Inatumika kupima volatili ya soko.
Uundaji wa Kiashiria Maalum: Inatumika wakati wa kubuni viashiria vya kipekee katika uchambuzi wa kiufundi.

Q4: Je, kutumia kazi ya MathSqrt kunaathiri utendaji?

J: MathSqrt ni kazi nyepesi, na hata inapochakata kiasi kikubwa cha data, hainaathiri kwa kiasi kikubwa utendaji. Hata hivyo, ikiwa inaitwa mara nyingi ndani ya mzunguko, gharama ya kihesabu inapaswa kuzingatiwa.

Mfano wa Uboreshaji:

Unapohesabu mzizi wa mraba wa thamani ile ile mara kadhaa, ni bora kuhifadhi matokeo katika kigezo awali na kuyatumia tena.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // 結果を変数に格納
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // 変数を再利用
}

Q5: Je, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kwa njia ile ile?

A: Ndiyo, kazi ya MathSqrt inaweza kutumika katika MQL5 kama ilivyo katika MQL4. Sintaksia na tabia ya msingi hubaki bila kubadilika. Hata hivyo, kwa kuwa MQL5 ina kazi za uchambuzi za juu zaidi, MathSqrt inaweza kuchanganywa na kazi nyingine mpya.

EXPO blog 投資の翼

平方根の計算方法平方根は、ある数値の平方根を計算する操作です。MQL4では、平方根を求めるためにMathSqrt関数を…

数の平方根を返します。パラメータ value [in] 正の数値戻り値 valueの平方根。valueが負の場合は…