MQL4 MathSqrt Function: Mula sa Batayan hanggang sa Praktikal na Paggamit

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。

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag‑handle ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na mga mathematical function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Ang MathPow function ay nagpapataas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagsusuri ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Sa risk management, mahalaga ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng panganib). Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang panganib ng portfolio batay sa mga return ng maraming asset.

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomenda ang Laki ng 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

In this article, we have extensively explained the MQL4 MathSqrt function, from its basics to practical application examples. MathSqrt is a simple yet powerful tool for calculating square roots, and it is used in various trading systems, from risk management and technical analysis to portfolio risk assessment.

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.

Ibang mga Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kasama ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpahusay nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagdaan ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre-check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile na function na kumukwenta ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang Function:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamit ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang lightweight na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa isang variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na 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. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na matematikal na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na matematikal na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Ang function na MathPow ay nagtaas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent na 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, ang paggamit ng MathSqrt ay mas epektibo.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag may negatibong halaga na ipinasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan nito.

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang function na MathLog ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay sa square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng datos at pagkalkula ng mga teknikal na indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt Magkasama: Madalas silang magkasamang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring ilapat nang praktikal sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Pamamahala ng Panganib

Sa pamamahala ng panganib, mahalagang kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng panganib). Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang panganib ng portfolio batay sa mga return ng maraming asset.

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indicator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng isang indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Mga nakaraang 10 presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   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.

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kasama ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre-check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Ang MathSqrt ay karaniwang ginagamit sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kumukwenta ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Ang square root ay: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, ang MathSqrt function ay maaaring gamitin sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang Matematika na mga Function

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na mga mathematical function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagsusuri ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points ng Code na ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Mga nakaraang 10 na presyo
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng panganib na tinatanggap (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)
   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;
   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);
   Print("Inirerekomendang Lot Size: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at risk tolerance percentage.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at stop‑loss levels.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang tool para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function
* Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikli at user-friendly na syntax.
* Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong values.
Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions
* Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.
Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon
* Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
* Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at strategy design. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na focus.

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mataas na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Matutunan kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na kumukalkula ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang lightweight function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kumukalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano nang maaga para sa paghawak ng mga error. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Punsyon sa Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na punsyon sa matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na punsyon sa matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat punsyon at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Punsyon na MathPow

Ang punsyon na MathPow ay nagtaas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent na 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Punsyon na MathAbs

Ang punsyon na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag nagko-convert ng negatibong halaga patungo sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Punsyon na MathLog

Ang punsyon na MathLog ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay sa square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng data at kalkulasyon ng mga teknikal na indikador.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat Punsyon

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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang punsyon na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng kongkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang punsyon na MathSqrt para sa mas advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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）

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng 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;

   // Kalkulahin ang mean
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   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.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang mean
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Proporsyon ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanseng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Key Points of this Code:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Summary

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Key Points of the Article

Basics of the MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalagang maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Comparison with Other Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng mas epektibong kalkulasyon.

Practical Application Examples

Sa paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Next Steps

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Advanced na mga kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na mga Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinukoy lamang para sa mga hindi negatibong halaga, ang pagdaan ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre-check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang 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: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusukat ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatilidad : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Optimization Example:

Kapag kumukwenta ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

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: Maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung ang negatibong halaga ay naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa isang square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematical na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. __PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : __PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . __PLACEHOLDER_220 __PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : __PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. __PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : __PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. __PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematikal na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematikal na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematikal na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Paggamit

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algoritmo ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng mga konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indicator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paggawa ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tumutulong upang makita ang pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomenda na Lot Size: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang tool para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga trading strategy.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong tutukan.

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na function na nagkakalkula ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Ang MathSqrt ay karaniwang ginagamit sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung ito ay tinatawag nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Mananatili ang syntax at pangunahing pag-uugali na hindi nagbabago. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mas bagong functions.

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…

Kung may ibinigay na negatibong halaga, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong tratuhin bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Best Practices para sa Error Handling

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang negatibong halaga sa isang square root calculation. Nangangailangan ito ng mas kumplikadong mathematical processing, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Mathematical Functions

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag may ipinasa na negatibong halaga at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugang matematiko.

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang function na MathLog ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng mga square root, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng datos at kalkulasyon ng mga teknikal na indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng kongkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indicator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukuha ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng sukat ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpabuti nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi negatibong halaga, ang pagdaan ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Solusyon:

Bago ipasa ang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Samantalang, ang MathPow ay isang maraming gamit na function na nagkakalkula ng mga kapangyarihan para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung tatawagin ito nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-store muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahin para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, ang MathSqrt ay may mahalagang papel. Ang function na ito ay nagkakalkula ng square roots, at madalas gamitin sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mga mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapasimple ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Ipinaliwanag ng artikulong ito kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, saklaw ang lahat mula sa basic syntax hanggang sa advanced na mga halimbawa, error handling, at paghahambing sa iba pang mathematical functions. Magpapatuloy tayo gamit ang mga code example at malinaw na paliwanag upang maging madaling maintindihan kahit para sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay naglalahad ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerikong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat non‑negative (0 o higit pa).

Pinagbalik na Halaga:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Pangunahing Paggamit

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpapasa ng negatibong halaga sa function na MathSqrt ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically na tinutukoy para sa negatibong numero. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang function na MathSqrt, at magpapakita ng mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng Function na MathSqrt

Sa seksyong ito, magpapakilala kami ng mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng function na MathSqrt. Bukod sa pangunahing paggamit, ipapaliwanag namin kung paano ito maaaring ilapat sa mga senaryo ng teknikal na pagsusuri at pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang function na MathSqrt ay mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Ilagay ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, pagsamahin ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang function na MathSqrt upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paglalapat sa Pagsusuri ng Volatility

Susunod, magpapakita kami ng halimbawa ng paggamit ng function na MathSqrt para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawang ito, kinukuwenta ang volatility batay sa pag-ikot ng presyo sa isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Ilagay ang pang-araw-araw na returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at gawing taunang (isasaalang-alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang sumusunod na mga resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip sa Paggamit

Ang function na MathSqrt ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified na portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na magsagawa ng mas kumplikadong pagsusuri nang mas epektibo.

4. Paghawak ng Error at Mga Pag-iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka-maginhawa, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang paghawak ng error kapag nagpasok ng negatibong halaga. Ang seksyong ito ay naglalarawan kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito aayusin.

Pag-uugali Kapag Ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay nagkakalkula ng square root ayon sa matematikal na depinisyon. Samakatuwid, kung isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at ibinabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagsasakatuparan:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mahahalagang Punto:

Kapag ipinasa ang negatibong halaga, ibinabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring na error.
Gumamit ng conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Gawain para sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawang Kodigo para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Koding Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung ipinasa ang negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng komplikadong matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasakatuparan:

Square root of the absolute value: 4.0

Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na may uri na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Ang MathPow function ay nagtaas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagbibilang lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

value : Halaga na kinukwenta

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logaritmo. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa pagsusuri ng datos at kalkulasyon ng mga teknikal na indikasyon.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

value : Halaga na kinukwenta

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga banda batay dito.
Tumutulong upang makita ang pagbaliktad ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Laki ng Lot sa Kalakalan ng Sistema

Upang pamahalaan ang panganib sa kalakalan, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtitiis sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang mga sistema ng kalakalan, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Mga Matematikal na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa kalakalan.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng kalakalan, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga sistema ng kalakalan at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong pokus.

Iba pang Mga Matematikal na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa kalakalan.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa kalakalan sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga sistema ng kalakalan. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na kumukwenta ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Key Points para sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang 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: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function’s characteristics at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng power)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Paghiliw sa pagitan ng MathSqrt at 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: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Kadalasan silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Halimbawa ng Praktikal na Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa trading strategies at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume the calculation result of ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Calculate lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang 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.

Deepening your understanding of the MathSqrt function can significantly improve the accuracy and efficiency of your trading systems. Use this article as a reference and apply it to your own systems and strategies.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: What causes errors when using the MathSqrt function?

A: The main cause of errors with the MathSqrt function is when a negative value is specified as an argument. Since the square root is defined only for non‑negative values, passing a negative value returns NAN (Not A Number).

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: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable bago at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukwenta ng square roots, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuri na ito.

Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, na sumasaklaw sa lahat mula sa basic syntax hanggang sa advanced examples, error handling, at paghahambing sa iba pang mathematical functions. Magpapatuloy kami sa code examples at malinaw na paliwanag upang maging accessible ito kahit sa mga beginners.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang basics ng MathSqrt function.

2. Mga Pangunahing Kaalaman ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax at Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Arguments:

value : Tukuyin ang numeric value na kukwenta. Ang value na ito ay dapat non‑negative (0 o mas malaki).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng square root calculation. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Pangunahing Halimbawa ng Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng function na 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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi matematika na tinukoy. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makapag-compute ang MathSqrt function, at lalabas ang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong code example na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa pangunahing paggamit, ipinaliwanag din namin kung paano ito maaaring ilapat sa teknikal na pagsusuri at mga senaryo ng pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

Susunod, ipinapakita namin ang isang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa volatility analysis. Sa halimbawa na ito, ang volatility ay kinakalkula batay sa price fluctuations sa isang 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt para kalkulahin ang volatility at annualize ito (isasaalang-alang ang 252 trading days).

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pag-aanalisa ng portfolio. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mathematical functions (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa ang mas komplikadong pagsusuri nang mas epektibo.

4. Pag-handle ng Error at mga Pag-iingat

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang pag-handle ng error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito ayusin.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kinakalculate ang square root na tinukoy mathematically. Kaya, kung ang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi maaaring isagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung may negatibong halaga na ipinasa, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring bilang isang error.
Gamitin ang isang kondisyonal na pahayag upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe.

___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na may negatibong halaga na ipapasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng masalimuot na matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int.

___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag nag-handle ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang pag-handle ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematikal na Function

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang MathLog function ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng mga square root, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng datos at kalkulasyon ng mga teknikal na indikador.

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Mga Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtitiis sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-considera ng ATR at mga antas ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng lot sizes.

Susunod na Mga Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa function na MathSqrt, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong pokus.

Iba pang mga Mathematical Function sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa function na MathSqrt ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa function na MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square root, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na function na nagkakalkula ng mga kapangyarihan para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinatantiya ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito gaanong nakaaapekto sa performance. Gayunpaman, kung tatawagin ito nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-store muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas maraming advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring may negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Ang MathPow function ay nagtaas ng anumang numero sa tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon na ginagawa ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang MathAbs function ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinakailangang i-convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithm.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pag-trade at mga algorithm sa pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa masusing pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Pamamahala ng Panganib

Sa pamamahala ng panganib, ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng panganib) ay mahalaga. Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang panganib ng portfolio batay sa mga return ng maraming assets.

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Mga Teknikal na Indikasyon

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikasyon. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang average at standard deviation batay sa historical na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang pagbabago ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa Trading System

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pwedeng mawala na pagkalugi at pagbabago ng presyo.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balansi ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lote batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng risk sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng mga square root, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng risk at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng risk ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng mga square root, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng risk at mga estratehiya sa trading.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng laki ng lote.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang mga Mathematical Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng mga square root, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na function na nagkakalkula ng mga kapangyarihan para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube root o anumang kapangyarihan), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinatantiya ang mga risk metric mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary indicator sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-store muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas makabagong analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahin para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalaga ang MathSqrt. Ang function na ito ay nagkakalkula ng mga square root, at madalas gamitin sa pagsusuri ng data ng presyo at pagkwenta ng mga technical indicator.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang volatility ng merkado gamit ang mga matematikal na kalkulasyon. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square root, pinapasimple ng MathSqrt ang pagsusuring ito.

Ang artikulong ito ay naglalahad kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, mula sa basic syntax hanggang sa advanced na mga halimbawa, error handling, at paghahambing sa ibang mathematical functions. Magbibigay kami ng mga code example at malinaw na paliwanag upang maging madaling maintindihan kahit para sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng mga square root. Ang seksyong ito ay naglalahad ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerikong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Pangunahing Paggamit

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpapasa ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi matematika na tinukoy. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makapag-compute ang function na MathSqrt, at lalabas ang isang mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa pangunahing paggamit, ipinaliwanag namin kung paano ito maaaring ilapat sa teknikal na pagsusuri at mga senaryo ng pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ipinapakita ng sumusunod na halimbawa kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

Susunod, ipinapakita namin ang isang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa volatility analysis. Sa halimbawang ito, kinakalculate ang volatility batay sa mga pagbabago ng presyo sa isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt para kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (iniisip ang 252 trading days).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, may mahalagang papel ito sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa nang mas epektibo ang mas komplikadong mga pagsusuri.

4. Pag-handle ng Error at mga Paunang Pagsasaalang-alang

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga paunang pagsasaalang-alang na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kinakalculate ang square root na tinukoy sa matematika. Samakatuwid, kung ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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

   if (result == NAN)
      Print("Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng isang negatibong numero.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng isang negatibong numero.

Mga Pangunahing Punto:

Kung may negatibong halaga na ipapasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong tratuhin bilang isang error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at magpakita ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input para sa MathSqrt.");
      return;  // Itong proseso ay itinigil
   }

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

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at magpakita ng error message kung may negatibong halaga na ipapasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort sa proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang isang negatibong halaga sa isang square root calculation. Nangangailangan ito ng masalimuot na matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root ng absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root ng absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Isaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Paghihintay sa Pagpili sa MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural na logaritmo. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale ng data o normalisasyon.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balansi ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nakagawa ka ng unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at strategy design. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kasama ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpahusay nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at strategy.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong value ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na value, ang pagpasok ng negatibong value ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago magpasok ng negatibong value, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable bago at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga arguments at return values ng MathSqrt function ay may type na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na may type na int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag hinahawak ang data na maaaring maglaman ng negatibong values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mga Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negatibong values sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Mga Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng mga konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbabagong trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user-friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Pag-unawa sa mga pagkakaiba ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at strategy design. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, and MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagdadalubhasa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpahusay nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang paglipat ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ilipat ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para kalkulahin ang square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na kumukwenta ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nito:

Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube root o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Ang MathSqrt ay karaniwang ginagamit sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng data ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary indicator sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang volatility ng merkado gamit ang mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapasimple ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, saklaw ang lahat mula sa basic syntax hanggang sa advanced na mga halimbawa, error handling, at paghahambing sa iba pang mathematical functions. Magpapatuloy tayo gamit ang mga code example at malinaw na paliwanag upang maging madaling maintindihan kahit para sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga basics ng MathSqrt function.

2. Mga Pangunahing Kaalaman sa MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerikong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng square root calculation. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Basic Usage

Nasa ibaba ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpapasa ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined para sa negatibong numero. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makapag-compute ang function na MathSqrt, at lalabas ang isang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa pangunahing paggamit, ipinaliwanag din namin kung paano ito maaaring ilapat sa teknikal na pagsusuri at mga senaryo ng pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ipinapakita ng sumusunod na halimbawa kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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;

   // Kalkulahin ang variance
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // Kalkulahin ang standard deviation
   double stdDev = MathSqrt(variance);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // Pang-araw-araw na return
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // Kalkulahin ang variance ng pang-araw-araw na return
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Kalkulahin ang volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Taunang kalkulasyon
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt para kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (iniisip ang 252 trading days).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

4. Pag-handle ng Error at mga Precautions

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga precautions na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag may ipinasa na negatibong halaga. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kinakalculate ang square root na tinukoy sa matematika. Samakatuwid, kung ang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Negatibong halaga
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng negatibong numero.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng negatibong numero.

Mga Pangunahing Punto:

Kung ang negatibong halaga ay ipinasa, NAN ang ibinabalik, kaya dapat itong ituring na error.
Paggamit ng conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng paunang pagsusuri bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Kodigo para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input para sa MathSqrt.");
      return;  // Itigil ang proseso
   }

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

Mga Benepisyo ng Koding Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng komplikadong matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root ng absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root ng absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double , isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na uri int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring naglalaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano ng paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Ang function na MathPow ay nagtaas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // Kalkulahin ang square root gamit ang exponent na 0.5
   Print("Square root gamit ang MathPow: ", sqrtResult);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag nagko-convert ng negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // I-convert ang negatibong value sa positibong value
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root ng absolute value: ", sqrtResult);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang ugat ng square. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural na logaritmo. Hindi ito direktang kaugnay ng mga ugat ng square, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa pagsusuri ng datos at kalkulasyon ng mga technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Sa ibaba ay isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);

   // Kalkulahin ang bandang itaas at bandang baba
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandang Itaas: ", upperBand, " Bandang Baba: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandang Itaas: 1.294 Bandang Baba: 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; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balansi ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang 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: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: What is the difference between MathSqrt and MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na nagcacalculate ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Isasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang arguments at return values ng MathSqrt function ay double type, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng power)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negative values sa positive.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugang matematika.

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga banda batay dito.
Tumulong ito sa pag-visualisa ng pagbaliktad ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Laki ng Lot sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Proporsyon ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balansi ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalagaang maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematical na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga custom na indikador at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang mga Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kasama ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpahusay nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Itinatanong na mga Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponent (hal., cube roots o arbitraryong powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagkalkula ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary na mga indicator sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-store muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay naglalahad ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay nakasulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerikong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Pangunahing Paggamit

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong code example na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa basic usage, ipinaliwanag din kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga senaryo ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

Susunod, ipinapakita namin ang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa volatility analysis. Sa halimbawa na ito, ang volatility ay kinakalkula batay sa price fluctuations sa isang fixed na panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt para kalkulahin ang volatility at annualize ito (isasaalang-alang ang 252 trading days).

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng mga sumusunod na volatility results.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa risk management at portfolio analysis. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mathematical functions (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa nang mas epektibo ang mas komplikadong analyses.

4. Error Handling at mga Precautions

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga precautions na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag ang negatibong halaga ay ipinasa. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito ayusin.

Pag-uugali kapag ang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento

Ang MathSqrt function ay kinakalkula ang square root na mathematically defined. Samakatuwid, kung ang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi maaaring isagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kapag may ipinasa na negatibong halaga, ibinabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang isang error.
Gamitin ang isang kondisyonal na pahayag upang matukoy ang NAN at magpakita ng angkop na mensahe. __PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang pahayag na if at magpakita ng mensahe ng error kung may ipinasa na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort sa proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. __PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang isang negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng masalimuot na pagproseso sa matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. __PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : __PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . __PLACEHOLDER_220 __PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : __PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. __PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga : __PLACEHOLDER_232

Kapag nagha-handle ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang pag-handle ng error nang maaga. __PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang Mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinoconvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithm.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga teknikal na indikasyon

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Kodigo

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;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandang Itaas: ", upperBand, " Bandang Ibaba: ", lowerBand);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Bandang Itaas: 1.294 Bandang Ibaba: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang average at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Halimbawang Kodigo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Proporsyon ng panganib na tinatanggap (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Halimbawa ng resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Sukat ng Lot: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, masusing ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simple ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng mga square root, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang sistema ng pangangalakal, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng mga square root, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang mga Matematikal na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng mahusay na kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga sistema ng pangangalakal at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong pokus.

Iba pang mga Matematikal na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga sistema ng pangangalakal. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Madalas Itanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na iimbak ang resulta sa isang variable muna at gamitin muli ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang value gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negative value na naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negative Values

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negative value sa square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematically complex processing, ngunit isang simpleng solusyon ay gamitin ang absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng 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);
}

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Data Type Considerations :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang arguments at return values ng MathSqrt function ay of type double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na int .

___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Impact on Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values :

___PLACEHOLDER_232

Kapag nag-handle ng data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na matematikal na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na matematikal na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugang matematikal.

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt Nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Mga Teknikal na Indikator

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Mga nakaraang 10 na presyo
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at risk tolerance percentage.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at stop‑loss levels.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function
* Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikli at user-friendly na syntax.
* Mahalaga na maunawaan na kailangan ng error handling para sa mga negatibong values.
Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions
* Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.
Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon
* Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
* Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mga Punsyon sa Matematika sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga punsyon tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Matutunan kung paano gamitin ang mga punsyon sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong plataporma.

Ang mas malalim na pag-unawa sa punsyong MathSqrt ay maaaring makapagpabuti nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong mga sistema sa pangangalakal. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa Punsyong MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang punsyong MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa punsyong MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng paunang pagsusuri, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolutong halaga gamit ang punsyong MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong punsyon para sa pagkalkula ng mga square root, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na punsyon na nagkakalkula ng mga kapangyarihan para sa anumang tinukoy na exponent.

Mahahalagang Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube roots o arbitraryong powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng datos ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng punsyong MathSqrt sa pagganap?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na punsyon, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng datos, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung tatawagin ito nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang gastusin sa pagkompyut.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang punsyong MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang punsyong MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas maraming advanced na analytical na punsyon, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong punsyon.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahin para sa pag-aautomat ng pangangalakal ng FX at stocks. Sa mga punsyon nito, ang MathSqrt ay may mahalagang papel. Ang punsyong ito ay nagkakalkula ng mga square root, at madalas gamitin sa pagsusuri ng datos ng presyo at pagkuwenta ng mga teknikal na indicator.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang volatility ng merkado sa pamamagitan ng mga matematikal na kalkulasyon. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng mga square root, pinapasimple ng punsyong MathSqrt ang pagsusuring ito.

Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt sa MQL4, saklaw ang lahat mula sa pangunahing syntax hanggang sa mga advanced na halimbawa, paghawak ng error, at paghahambing sa iba pang mga mathematical function. Magbibigay kami ng mga halimbawa ng code at malinaw na paliwanag upang maging madaling maunawaan kahit para sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng function na MathSqrt.

2. Mga Batayan ng Function na MathSqrt

Ang function na MathSqrt ay isang karaniwang mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square root. Ang seksyong ito ay naglalahad ng syntax at pangunahing paggamit ng function na MathSqrt.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng function na MathSqrt ay napakasimple, at ito ay sinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Return Value (Ibabalik na Halaga):

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return value ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawang Pangunahing Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng function na 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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpapasa ng negatibong halaga sa function na MathSqrt ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined para sa negatibong numero. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang function na MathSqrt, at magpapakita ng mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawang Paggamit ng Function na MathSqrt

Sa seksyong ito, magpapakilala kami ng mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng function na MathSqrt. Bukod sa pangunahing paggamit, ipapaliwanag din namin kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga senaryo ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang function na MathSqrt ay mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Mahahalagang Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang function na MathSqrt upang kunin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paglalapat sa Volatility Analysis

Susunod, magpapakita kami ng halimbawa ng paggamit ng function na MathSqrt para sa volatility analysis. Sa halimbawang ito, kinukuwenta ang volatility base sa pag-ikot ng presyo sa loob ng isang takdang panahon.

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;

   // Kalkulahin ang volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Annualized
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mga Mahahalagang Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns (dailyReturns[]) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (kalkulahin ang 252 trading days).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa risk management at portfolio analysis. Sa partikular, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa nang mas epektibo ang mas kumplikadong mga pagsusuri.

4. Pag-handle ng Error at mga Pag-iingat

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Sa partikular, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag may ipinasa na negatibong halaga. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kinukwenta ang square root na matematika. Kaya kung ang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi magagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan ang sumusunod na halimbawa.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Negatibong halaga
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Hindi ma-calculate ang square root ng negatibong numero.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Error: Hindi ma-calculate ang square root ng negatibong numero.

Mga Mahahalagang Punto:

Kapag may ipinasa na negatibong halaga, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe.

___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na may maipasa na negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input para sa MathSqrt.");
      return;  // Ipagpahinto ang proseso
   }

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

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may ipinasa na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa isang kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng matematikal na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng isang negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat Kapag Ginagamit ang Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpasa ka ng mga halaga na may uri na int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Pagsusuri

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Ang MathPow function ay itataas ang anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematika na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at kalkulasyon ng teknikal na indikasyon.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Sa risk management, mahalagang kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng panganib). Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang panganib ng portfolio batay sa mga return ng maraming asset.

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Coefficient ng korelasyon (pinakasimpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Coefficient ng korelasyon sa pagitan ng asset1 at asset2 (tinatayang)

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng 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;

   // Kalkulahin ang mean
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na datos ng presyo
   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);

   // Kalkulahin ang mean
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtitiis sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukalkula ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile na function na kumukalkula ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng data ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Kung ang isang negatibong halaga ay ipapasa, ang NAN ay ibabalik, kaya dapat itong tratuhin bilang error.
Gamit ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Best Practices para sa Error Handling

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng paunang pagsusuri bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Kodigo para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Koding Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng isang negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Babala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpasa ka ng mga halaga na uri int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano ng error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng negatibong halaga patungo sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Sa risk management, mahalaga ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng risk). Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang risk ng portfolio batay sa returns ng maraming assets.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Execution

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga band base dito.
Nakakatulong sa pag‑visualize ng mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang‑alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng mga ugat ng parisukat, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng mga ugat ng parisukat, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at bolatilidad, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng custom na mga indicator at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa ganap na pag‑unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag‑aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong pokus.

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng awtomatikong mga estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag‑unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento. Dahil ang ugat ng parisukat ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng mga ugat ng parisukat, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na function na nagkakalkula ng mga powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng mga ugat ng parisukat, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkakalkula ng ibang exponents (hal., ugat ng kubo o arbitraryong mga exponent), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga metric ng panganib mula sa variance ng data ng presyo o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawang Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag‑ugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang wika ng programming na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahin para sa pag‑automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukuha ng mga square root, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag‑compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng mga square root, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuri na ito.

Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, na sumasaklaw sa lahat mula sa pangunahing syntax hanggang sa mas advanced na halimbawa, error handling, at paghahambing sa iba pang mathematical functions. Magpapatuloy kami sa mga halimbawa ng code at malinaw na paliwanag upang maging madaling maunawaan ito kahit sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng mga square root. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numeric value na kinakalkula. Ang value na ito ay dapat non‑negative (0 o mas mataas).

Halaga ng Return:

Ibinabalik ang resulta ng square root calculation. Ang return type ay double.

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Halimbawang Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Paggamit ng Negatibong Values

Ang pag‑pasok ng negatibong value sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makapag-compute ang MathSqrt function, at lalabas ang isang mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong halimbawang code na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa pangunahing paggamit, ipinaliwanag din namin kung paano ito maaaring ilapat sa teknikal na pagsusuri at mga senaryo ng pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng karaniwang paglihis. Ipinapakita ng sumusunod na halimbawa kung paano kalkulahin ang karaniwang paglihis ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Iimbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang karaniwang paglihis.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Pagbabago

Susunod, ipinapakita namin ang isang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa pag-aaral ng pagbabago. Sa halimbawang ito, kinakalculate ang pagbabago batay sa mga pagbabago ng presyo sa isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Iimbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang pagbabago at i-annualize ito (iniisip ang 252 araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng pagbabago.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portpolyo. Lalo na, may mahalagang papel ito sa pagkalkula ng karaniwang paglihis ng isang diversified portpolyo. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mathematical functions (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa nang mas epektibo ang mas kumplikadong pagsusuri.

4. Pag-handle ng Error at mga Precautions

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga precautions na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang pag-handle ng error kapag ang isang negatibong value ay ipinasa. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Value ay Tinukoy Bilang Argumento

Kalkulahin ng MathSqrt function ang square root na tinukoy sa matematika. Kaya, kung ang isang negatibong value ay tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung may negatibong halaga na ipapasa, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Best Practices para sa Error Handling

Kung may posibilidad na may negatibong halaga na ipapasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na ipapasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang negatibong halaga sa isang square root calculation. Nangangailangan ito ng masalimuot na matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng power)

Pagsusukat ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinoconvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at mga kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang average at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Nakakatulong na i-visualize ang pagbaligtad ng trend at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkalkula ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at pagdidisenyo ng strategy. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Matematika na Mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga awtomatikong trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Mga Madalas Itanong Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa function na MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tawagin sa loob ng loop, dapat isaalang‑alang ang computational cost.

Halimbawa ng Optimization:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng power)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang negatibong halaga ay naipasa at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang mathematical meaning.

Paghahambing sa MathLog Function

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithm.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale ng data o normalisasyon.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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）

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanseng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)
   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;
   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);
   Print("Recommended Lot Size: ", lotSize);
}

Key Points of this Code:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng toleransiya sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pag-trade.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng pag-trade, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pag-trade sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang pagbutihin ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa pagitan nila:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

Pagsusukat ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga metric ng panganib mula sa variance ng data ng presyo o returns.
Pagsusuri ng Volatilidad : Ginagamit upang masukat ang volatilidad ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nagkakaroon ba ng epekto ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Kung may negatibong halaga na ipapasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong tratuhin bilang error.
Gamit ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe.

___PLACEHOLDER_176

Mga Best Practices para sa Error Handling

Kung may posibilidad na may negatibong halaga na ipapasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na ipapasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematically complex processing, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Isasaalang-alang sa Data Type :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may type na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may type na int .

PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag nag-handle ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na mga mathematical function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logaritmo. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagsusuri ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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;

   // KALKULAHIN ANG AVERAGE
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Technical Indicator

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // KALKULAHIN ANG AVERAGE
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // KALKULAHIN ANG STANDARD DEVIATION
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // KALKULAHIN ANG UPPER at LOWER BAND
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga band base dito.
Tinutulungan na makita ang mga pagbaliktad ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanseng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // KALKULAHIN ANG LOT SIZE
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, detalyado naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square root, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at technical analysis hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square root, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa mas epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng lot size.

Mga Susunod na Hakbang

Sa ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang tungo sa paggamit nito sa mga trading system at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong tutukan.

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik para mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpahusay nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na mga Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagdaan ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na kumukwenta ng mga power para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Key Points para sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukuha lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukuha ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag dinisenyo ang proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa pagganap?

A: Ang MathSqrt ay isang lightweight function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas maraming advanced analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukwenta ng square roots, at madalas na ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mga matematika na kalkulasyon. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuri na ito.

Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt sa MQL4, saklaw ang lahat mula sa pangunahing syntax hanggang sa mga advanced na halimbawa, paghawak ng error, at paghahambing sa iba pang mga mathematical function. Magpapatuloy tayo sa mga halimbawa ng code at malinaw na paliwanag upang maging madaling maunawaan kahit para sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng function na MathSqrt.

2. Mga Batayan ng Function na MathSqrt

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng function na MathSqrt ay napakasimple, at ito ay sinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Return Value (Pinagbalik na Halaga):

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return value ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawang Pangunahing Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng function na 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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang function na MathSqrt, at magpapakita ng mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawang Paggamit ng Function na MathSqrt

Sa seksyong ito, magbibigay kami ng mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng function na MathSqrt. Bukod sa pangunahing paggamit, ipapaliwanag din namin kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga senaryo ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang function na MathSqrt ay mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Mahahalagang Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang function na MathSqrt upang kunin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paglalapat sa Pagsusuri ng Volatility

Susunod, magpapakita kami ng halimbawa ng paggamit ng function na MathSqrt para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawang ito, kinakalkula ang volatility batay sa paggalaw ng presyo sa loob ng isang takdang panahon.

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;

   // Kalkulahin ang volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Taunang pagsukat
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang pang-araw-araw na balik (dailyReturns[]) sa isang array.
Kalkulahin ang parisukat ng bawat balik, kunin ang average, at tukuyin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at gawing taunang (isinasaalang-alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip sa Paggamit

Ang function na MathSqrt ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified na portfolio. Bukod dito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagbibigay-daan sa mas komplikadong pagsusuri na maisagawa nang epektibo.

4. Paghawak ng Error at Mga Pag-iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka-maginhawa, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang paghawak ng error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa. Ang seksyong ito ay naglalarawan kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito aayusin.

Pag-uugali Kapag Isang Negatibong Halaga ang Tinukoy Bilang Argumento

Ang function na MathSqrt ay nagkakalkula ng square root ayon sa matematikal na depinisyon. Samakatuwid, kung isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at magbabalik ng NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Negatibong halaga
   double result = MathSqrt(value);

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kapag isang negatibong halaga ang ipinasa, nagbabalik ng NAN, kaya dapat itong ituring na error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe.
___PLACEHOLDER_176

Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Negative input is not allowed for MathSqrt.");
      return;  // Itigil ang proseso
   }

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

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang mga hindi kailangang kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Ito ay nangangailangan ng komplikadong matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Ang pamamaraan na ito ay binabago ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring naglalaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano nang maaga para sa paghawak ng mga error. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Matematikal na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na matematikal na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng negatibong halaga patungo sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa mas advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Sa pamamahala ng panganib, mahalaga ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukat ng panganib). Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang panganib ng portfolio batay sa mga kita ng maraming asset.

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Correlation coefficient (simplified version)
   double correlation = 0.5; // Correlation coefficient between asset 1 and asset 2 (assumed)

   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng korelasyon sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling magamit na code sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indicator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga band base dito.
Tinutulungan na makita ang mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Risk tolerance ratio (2%)
   double accountBalance = 10000; // Account balance
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang 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

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa kalakalan.
Ipinapakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng mga custom na tagapagpahiwatig at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre-check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile na function na kumukuha ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamitin ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Gamitin ang MathPow para kalkulahin ang square root

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri int .

PLACEHOLDER220_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng mga Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng mga negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at kalkulasyon ng teknikal na indikasyon.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Paggamit

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Correlation coefficient (simplified version)
   double correlation = 0.5; // Ratio ng correlation ng asset1 at asset2 (pansamantala)

   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang 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

Sa paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced na mga kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Transition to MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Key Points for Choosing Between Them:

Kapag kumukalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kumukalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Kung ang isang negatibong halaga ay ipapasa, ang NAN ay ibabalik, kaya dapat itong tratuhin bilang error.
Gamit ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe.

___PLACEHOLDER_176

Mga Best Practices para sa Error Handling

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng paunang pagsusuri bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Kodigo para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Koding Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng ugat ng parisukat. Nangangailangan ito ng matematikal na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasakatuparan:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng ugat ng parisukat ng isang negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double , isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na uri int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano ng error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Ang function na MathPow ay nagtaas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang ugat ng parisukat ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga ugat ng parisukat, ang paggamit ng MathSqrt ay mas epektibo.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa at makalkula ang ugat ng parisukat. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugang matematika.

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang function na MathLog ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng mga ugat ng parisukat, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng datos at pagkalkula ng mga teknikal na indikador.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga band base dito.
Nakakatulong sa pag‑visualisa ng mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang‑alang sa ATR at antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga pangunahing kaalaman hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simple ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Pangunahing Kaalaman sa MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay‑daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng mga lot size.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang mga Mathematical Function sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi negatibong halaga, ang pagpasok ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube roots o arbitraryong powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga metric ng panganib mula sa variance ng data ng presyo o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable muna at muling gamitin.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukuha ng square roots, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuri na ito.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga basics ng MathSqrt function.

2. Basics of the MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax and Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Arguments:

value : Tukuyin ang numeric value na kailangang kalkulahin. Ang value na ito ay dapat non‑negative (0 o mas mataas).

Return Value:

Nagbabalik ng resulta ng square root calculation. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Pangunahing Halimbawa ng Paggamit

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay lalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Pagtatrabaho sa mga Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi matematika na tinukoy. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makapag-compute ang function na MathSqrt, at lalabas ang isang mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ipinapakita ng sumusunod na halimbawa kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Pagsusuri ng Volatility

Susunod, ipinapakita namin ang isang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawang ito, kinukwenta ang volatility batay sa mga pagbabago ng presyo sa isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at gawing annualized (isasaalang-alang ang 252 trading days).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, may mahalagang papel ito sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified portfolio. Bukod dito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa nang mas epektibo ang mas kumplikadong pagsusuri.

4. Pag-handle ng Error at mga Paunang Pagsasaalang-alang

Ang MathSqrt function ay napaka-kapaki-pakinabang, ngunit may ilang mga paunang pagsasaalang-alang na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang pag-handle ng error kapag may ipinasa na negatibong halaga. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Kalkulahin ng MathSqrt function ang square root na tinukoy sa matematika. Samakatuwid, kung ang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi maisagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatakbo:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung may ibinigay na negatibong halaga, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang isang error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at magpakita ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at magpakita ng mensahe ng error kung may ibinigay na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang isang negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng matematika na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag nagha-handle ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang pag-handle ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsamahin ang MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan nito sa matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale ng data o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan na ma-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Pangunahing Kaalaman ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukuha ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na mga Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga trading strategy.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, ikaw ay nagkaroon ng unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at pagdidisenyo ng strategy. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Ibang Matematika na mga Function sa MQL4
Mataas na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpabuti nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at strategy.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre-check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na nagkalkula ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili na Iba‑t:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Mga Isaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may type na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na may type na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang MQL4 ay may maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinoconvert ang negatibong values sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Sa risk management, mahalaga ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng risk). Ang sumusunod na halimbawa ay nag-evaluate ng kabuuang portfolio risk batay sa returns ng maraming assets.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap ng panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balansi ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simple ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag‑unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag‑aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong pokus.

Iba pang mga Mathematical Function sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag‑unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na function na nagkakalkula ng mga kapangyarihan para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto para sa Pagpili sa Pagitan Nito:

Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube root o anumang kapangyarihan), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

S: Ang MathSqrt ay karaniwang ginagamit sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagkalkula ng Standard Deviation: Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng data ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility: Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator: Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary indicator sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

S: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung tatawagin ito nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang gastusin sa computation.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

S: Oo, maaaring gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung isang negatibong halaga ang ipapasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring na error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipapasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpasa ka ng mga halaga ng uri int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng mga negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Pagsusuri

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na pagsusuri bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na pagsusuri (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat pagsusuri at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa pagsusuri ng datos at kalkulasyon ng teknikal na indikasyon.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng bolatilidad gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat Pagsusuri

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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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）

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

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

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

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   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()
{
   // Nakaraang 10 na presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Itataas na Band: ", upperBand, " Ibabang Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Itataas na Band: 1.294 Ibabang 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; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanseng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)
   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng 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

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga trading strategy.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Next Steps

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukwenta ng square roots, at madalas na ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay kinabibilangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Ipinapaliwanag ng artikulong ito kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, na sumasaklaw sa lahat mula sa pangunahing sintaks hanggang sa mga advanced na halimbawa, paghawak ng error, at paghahambing sa iba pang mga mathematical function. Magpapatuloy kami sa mga halimbawa ng code at malinaw na paliwanag upang maging accessible ito kahit sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin namin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang karaniwang mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ipinaliwanag ng seksyong ito ang sintaks at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Sintaks at mga Argumento

Ang sintaks ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerong halaga na kukalkula. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o mas malaki).

Balik na Halaga:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng pagbabalik ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang isang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinakikilala namin ang mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa pangunahing paggamit, ipinaliwanag namin kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga senaryo ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ipinapakita ng sumusunod na halimbawa kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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;

   // Kalkulahin ang variance
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // Kalkulahin ang standard deviation
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   Print("Pamantayang Pagkakaiba: ", stdDev);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Iimbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Pamantayang Pagkakaiba: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

Susunod, ipapakita namin ang isang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa volatility analysis. Sa halimbawa na ito, ang volatility ay kinakalkula batay sa price fluctuations sa isang nakatakdang panahon.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // Daily returns
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // Kalkulahin ang variance ng daily returns
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Kalkulahin ang volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // na-annualized
   Print("Annualized Volatility: ", 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.

Annualized Volatility: 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;  // Negatibong halaga
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng negatibong numero.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Execution Result:

Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng negatibong numero.

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("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input para sa MathSqrt.");
      return;  // Itinigil ang proseso
   }

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

Benefits of This Code:

Suriin ang halaga gamit ang if na pahayag at maglabas ng mensahe ng error kung may ipinasa na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng mga Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng isang negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.
___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpasa ka ng mga halaga na uri int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng mga Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng mga negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Pagsusuri

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at mga kalkulasyon ng teknikal na indikasyon.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Coefficient ng correlation (pinakasimpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Proporsyon ng correlation ng asset1 at asset2 (pansamantala)

   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom na mga indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbabago ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Kodigo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Proporsyon ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikli at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling systems at strategies.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kumukalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Pagganap : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng mga Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring naglalaman ng mga negatibong halaga, mahalagang magplano nang maaga para sa paghawak ng mga error. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Punsyon Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na punsyon matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na punsyon matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat punsyon at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Punsyon na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Punsyon na MathAbs

Ang punsyon na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga patungo sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Punsyon na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt Kasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat Punsyon

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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang punsyon na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng mga konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang punsyon na MathSqrt para sa mas advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang‑alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag‑encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag‑customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang average at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan na i‑visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Laki ng Lot sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng toleransiya sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag‑consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at teknikal na pagsusuri hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalagang maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Paglalapat

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga pasadyang indicator at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa function na MathSqrt, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga sistema ng pangangalakal at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokusan.

Iba pang mga Matematikal na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa function na MathSqrt ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga sistema ng pangangalakal. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa function na MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng paunang pagsusuri, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolutong halaga gamit ang function na MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube roots o arbitraryong powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga metric ng panganib mula sa variance ng data ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Pasadyang Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary na indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa pagganap?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung ito ay tinatawag nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang gastusin sa pagkompyut.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na mga analytical function, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung isang negatibong halaga ang ipinasa, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring na error.
Paggamit ng conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe.
___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng paunang pagsusuri bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Kodigo para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Koding Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng matematikal na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng isang negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.
___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na uri int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :
___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano ng error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng negatibong halaga patungo sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa trading strategies at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga bandang batay doon.
Tinutulungan na mailarawan ang mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling‑gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Matematikal na Functions

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom na mga indicator at pagkalkula ng mga lot size.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematikal na Functions sa MQL4
Mas advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag‑optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng awtomatikong estratehiya sa trading.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .

Kapag nagkakalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagkalkula ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga sukatan ng panganib mula sa variance ng datos ng presyo o mga kita.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary na indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa pagganap?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng datos, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung tatawagin nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang gastusin sa pagkompyut.

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Magagamit ba ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahin para sa pag-automate ng kalakalan ng FX at stocks. Kabilang sa mga function nito, mahalaga ang MathSqrt. Ang function na ito ay nagkakalkula ng square roots, at madalas gamitin sa pagsusuri ng datos ng presyo at pagkwenta ng mga technical indicator.

Ipinaliwanag ng artikulong ito kung paano gamitin ang MathSqrt sa MQL4, mula sa pangunahing syntax hanggang sa mga advanced na halimbawa, paghawak ng error, at paghahambing sa iba pang mathematical functions. Magbibigay kami ng mga halimbawa ng code at malinaw na paliwanag upang maging madaling maintindihan kahit ng mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay naglalahad ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at mga Argumento

Napakasimple ng syntax ng MathSqrt function, at ito ay isinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Halaga ng Return:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Pangunahing Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makapag-compute ang MathSqrt function, at lalabas ang isang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ipinapakita ng sumusunod na halimbawa kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Iimbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Iimbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (iniisip ang 252 trading days).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

4. Pag-handle ng Error at mga Precautions

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga precautions na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag ang isang negatibong value ay ipinasa. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito ayusin.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Value ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kinakalculate ang square root na tinukoy sa matematika. Kaya, kung ang isang negatibong value ay tinukoy bilang argumento, hindi maaaring isagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Execution:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kapag may ipinasa na negatibong halaga, ibinabalik ang NAN , kaya dapat itong tratuhin bilang isang error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at magpakita ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na may maipasa na negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at magpakita ng error message kung may ipinasa na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika ng kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag nagha-handle ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalization ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukatan ng Lot sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Inaasahang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng Lot: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng risk sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng risk at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Matematika na Function

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa angkop na konteksto, ay nagbibigay‑daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng risk at mga estratehiya sa trading.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag‑unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at disenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag‑aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong pokus.

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation: Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility: Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator: Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang kita ng kompyutasyon.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang value gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negative value na naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negative Values

Sa ilang kaso, maaaring kailangan mong gumamit ng negative value sa square root calculation. Nangangailangan ito ng matematika na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay gamitin ang absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng 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);
}

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang arguments at return values ng MathSqrt function ay double type, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag nag-handle ng data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematiko Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na matematiko na mga function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na matematiko na mga function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Paghahambing sa MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukalkula ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukalkula ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at mga kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng pag-scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na mga halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Technical Indicator

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga band base dito.
Tinutulungan na makita ang pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagsasaalang‑alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simple ngunit makapangyarihang tool para sa pagkalkula ng square roots, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Mathematical Functions

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay‑daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga trading strategy.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom na indicator at pagkalkula ng lot size.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mahalagang Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng ibang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Kung ang negatibong halaga ay ipapasa, ang NAN ay ibabalik, kaya dapat itong tratuhin bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na ang negatibong halaga ay maipasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga sa Una

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung ang negatibong halaga ay naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa pagkalkula ng square root. Nangangailangan ito ng mahirap na matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay uri double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na int .

PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring ilapat sa praktikal na paraan sa mga estratehiya sa pag-trade at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, malawakan naming ipinaliwanag ang function na MQL4 MathSqrt, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square root, at ito ay ginagamit sa iba’t ibang sistema ng pangangalakal, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng Function na MathSqrt

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square root, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Mga Function na Matematika

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa mahusay na kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga custom na indicator at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mga Function na Matematika sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa function na MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nito:

Kapag nagkakalkula lamang ng square root, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng iba pang exponent (hal., cube root o arbitraryong powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga metric ng panganib mula sa variance ng data ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag nagkakalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Magagamit ba ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, magagamit ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahin para sa pag-automate ng FX at stock trading. Kabilang sa mga function nito, mahalaga ang MathSqrt. Ang function na ito ay nagkakalkula ng mga square root, at madalas gamitin sa pagsusuri ng price data at pagkwenta ng mga technical indicator.

Ipinaliwanag ng artikulong ito kung paano gamitin ang function na MathSqrt sa MQL4, saklaw ang lahat mula sa basic syntax hanggang sa advanced na mga halimbawa, paghawak ng error, at paghahambing sa iba pang mathematical functions. Magpapatuloy tayo gamit ang mga code example at malinaw na paliwanag upang maging madaling maintindihan kahit para sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng function na MathSqrt.

2. Mga Batayan ng Function na MathSqrt

Ang function na MathSqrt ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng mga square root. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at pangunahing paggamit ng function na MathSqrt.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng function na MathSqrt ay napakasimple, at ito ay nakasulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerikong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Halaga ng Return:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Pangunahing Paggamit

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng function na 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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpapasa ng negatibong halaga sa function na MathSqrt ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi matematika na tinukoy para sa negatibong numero. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang function na MathSqrt, at magpapakita ng mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng Function na MathSqrt

Sa seksyong ito, magpapakilala kami ng mga totoong code example na gumagamit ng function na MathSqrt. Bukod sa pangunahing paggamit, ipapaliwanag namin kung paano ito maaaring ilapat sa pagsusuri teknikal at mga senaryo ng pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang function na MathSqrt ay mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano i-compute ang standard deviation ng price data.

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;

   // Kalkulahin ang variance
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < total; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= total;

   // Kalkulahin ang standard deviation
   double stdDev = MathSqrt(variance);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, pagsamahin ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Pagsusuri ng Volatility

Susunod, ipapakita namin ang isang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawang ito, ang volatility ay kinakalkula batay sa mga pagbabago ng presyo sa isang takdang panahon.

void OnStart()
{
   double dailyReturns[] = {0.01, -0.005, 0.02, -0.01, 0.015}; // Daily returns
   int days = ArraySize(dailyReturns);

   // Kalkulahin ang variance ng daily returns
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < days; i++)
      variance += MathPow(dailyReturns[i], 2);
   variance /= days;

   // Kalkulahin ang volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Annualized
   Print("Annualized Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (iniisip ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa risk management at portfolio analysis. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified portfolio. Bukod dito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa nang mas epektibo ang mas komplikadong mga pagsusuri.

4. Paghawak ng Error at mga Pag-iingat

Ang MathSqrt function ay napaka-komportable, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag may ipinasa na negatibong halaga. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kinukwenta ang square root na tinukoy sa matematika. Samakatuwid, kung ang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Negatibong halaga
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Hindi maaring kalkulahin ang square root ng isang negatibong numero.");
   else
      Print("Square root: ", result);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Error: Hindi maaring kalkulahin ang square root ng isang negatibong numero.

Mga Pangunahing Punto:

Kung may ipinasa na negatibong halaga, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamit ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na ang negatibong halaga ay maipasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input para sa MathSqrt.");
      return;  // Ipagpapatigil ang proseso
   }

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

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if na pahayag at magpakita ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasok.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng masalimuot na pagproseso sa matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang Mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (value ng power)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Gitna ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinoconvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag may negatibong halaga na ipinasok at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at teknikal na indicator calculations.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Mga Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring ilapat sa praktikal na paraan sa mga estratehiya sa trading at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Risk Management

Sa risk management, mahalaga ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng panganib).

Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang panganib ng portfolio batay sa mga kita ng maraming asset.

Halimbawang Code

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);

   // Coefficient ng korelasyon (simplified version)
   double correlation = 0.5; // Ang coefficient ng korelasyon ng Asset 1 at Asset 2 (pagtatantiya)
   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;
   // Kalkulahin ang mean
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;
   // Kalkulahin ang variance
   for(int i = 0; i < size; i++)
      variance += MathPow(data[i] - mean, 2);
   variance /= size;
   // Ibalik ang standard deviation
   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()
{
   // Nakaraang 10 na data ng presyo
   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);
   // Kalkulahin ang mean
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;
   // Kalkulahin ang standard deviation
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);
   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)
   // I-assume ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;
   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);
   Print("Inirerekomendang Laki ng 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.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced na mga kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpabuti nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawa:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamitin ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Ang MathSqrt ay karaniwang ginagamit sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tatawagin sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Optimization Example:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

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

Konklusyon: Kapag kinukwenta lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay naipasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at technical indicator calculations.

Syntax of MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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）

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Technical Indicator

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanseng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)
   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at risk tolerance percentage.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at stop-loss levels.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang pagbutihin ang katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at strategy.

FAQ: Madalas na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagpasok ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Solusyon:

Bago magpasok ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling hindi nababago. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na ipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag‑handle ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.
___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int.
___PLACEHOLDER_220
___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Pagganap :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :
___PLACEHOLDER_232

Kapag hinahandle ang data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusukat ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Execution:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Nakakatulong sa pag-visualize ng trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Proporsyon ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced calculations gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pag‑pasa ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Solusyon:

Bago mag‑pasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedicated function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na kumakalculate ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang

Kapag kumakalculate lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumakalculate ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation: Ginagamit kapag tinatantiya ang mga risk metric mula sa variance ng presyo o kita.
Volatility Analysis: Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Custom Indicator Creation: Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary indicator sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung tatawagin nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang gastusin sa computation.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung isang negatibong halaga ang ipapasa, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring na error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan para sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre‑check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipapasa.
Sa pamamagitan ng pag‑abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa square root calculation. Ito ay nangangailangan ng komplikadong matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng ugat na parisukat ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at ibabalik na halaga ng MathSqrt function ay uri double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na uri int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Pagganap : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function Matematika

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na matematikong function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na matematikong function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Ang MathPow ay nagtaas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang ugat na parisukat ay isang uri ng exponentiation (exponent na 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Mga Ugat na Parisukat Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga ugat na parisukat, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga patungo sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag may negatibong halaga na ipinasa at makakalkula ang ugat na parisukat. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan nito.

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang MathLog ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay sa mga ugat na parisukat, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng datos at pagkalkula ng mga teknikal na indicator.

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang magkasamang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring ilapat nang praktikal sa mga estratehiya sa trading at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawang Code

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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang datos ng presyo
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbabalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Code

%%CODEBLOCK4%%

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Porsyento ng katanggap-tanggap na panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong pagkalkula.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: … etc.

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukwenta ng square roots, at madalas na ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay kinabibilangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang karaniwang mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ipinaliwanag ng seksyong ito ang sintaks at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Sintaks at mga Argumento

Ang sintaks ng MathSqrt function ay napakadali, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerong halaga na kukalkula. Ang halagang ito ay dapat na hindi negatibo (0 o mas malaki).

Balik na Halaga:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng pagbabalik ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang isang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinakikilala namin ang mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa pangunahing paggamit, ipinaliwanag din kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga senaryo ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ipinapakita ng sumusunod na halimbawa kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

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;

   // Kalkulahin ang volatility
   double annualizedVolatility = MathSqrt(variance) * MathSqrt(252); // Taunang
   Print("Taunang Volatility: ", annualizedVolatility);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt para kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (iniisip ang 252 trading days).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Taunang Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa risk management at portfolio analysis. Lalo na, may mahalagang papel ito sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa ang mas kumplikadong mga pagsusuri nang mas epektibo.

4. Pag-handle ng Error at mga Pag-iingat

Ang MathSqrt function ay napaka-kapaki-pakinabang, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat isaalang-alang kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang pag-handle ng error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kumukuwenta ng square root ayon sa matematikal na depinisyon. Kaya kung ang argumentong ibibigay ay negatibo, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at magbabalik ito ng NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

void OnStart()
{
   double value = -4;  // Negatibong halaga
   double result = MathSqrt(value);

   if (result == NAN)
      Print("Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng negatibong numero.");
   else
      Print("Ugat: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatakbo:

Error: Hindi maaaring kalkulahin ang square root ng negatibong numero.

Mahahalagang Punto:

Kapag isang negatibong halaga ang ipinasa, ibinabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring na error.
Gumamit ng conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamainam na Gawain para sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre‑check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawang Code para sa Maagang Pagtuklas ng Negatibong Halaga

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input para sa MathSqrt.");
      return;  // Itigil ang proseso
   }

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

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung negatibo ang ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag‑abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Paraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang pagkakataon, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng mas komplikadong matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Ugat ng absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatakbo:

Ugat ng absolute value: 4.0

Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Pag‑isasaalang‑alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang‑alang ang casting kung magpasa ka ng mga halagang may uri na int. ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki‑pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag‑unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Correlation coefficient (simpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Correlation coefficient ng asset 1 at asset 2 (assumption)

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

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

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

   // Kalkulahin ang mean
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag‑encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag‑customize ng mga Technical Indicator

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na presyo
   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);

   // Kalkulahin ang mean
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i‑visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Risk tolerance ratio (2%)
   double accountBalance = 10000; // Account balance
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng kalkulasyon ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at risk tolerance percentage.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag‑consider ng ATR at stop‑loss levels.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalagang maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong values.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinapakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag‑unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang mga Punsyon sa Matematika sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga punsyon tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga punsyon sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong plataporma.

FAQ: Madalas na Matanong na mga Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Gamitin kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Gamitin upang masukat ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Gamitin kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng mga Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng mga negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Pagsusuri

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematika na kahulugan.

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Kodigo

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Correlation coefficient (simpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Correlation coefficient ng asset 1 at asset 2 (ipagpalagay)

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

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

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

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang itaas at ibabang band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Itaas na Band: ", upperBand, " Ibabang Band: ", lowerBand);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Risk tolerance ratio (2%)
   double accountBalance = 10000; // Account balance
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng kalkulasyon ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng Lot: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang mga Function sa Matematika

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga pasadyang indicator at pagkalkula ng laki ng lote.

Susunod na Mga Hakbang

Iba pang mga Punsyon sa Matematika sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga punsyon tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga punsyon sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong plataporma.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa function na MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube roots o arbitraryong powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng data ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Pasadyang Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary na indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na mga analytical function, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng mga Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa pagkalkula ng square root. Nangangailangan ito ng matematika na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at mga ibabalik na halaga ng MathSqrt function ay uri ng double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na uri ng int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Ang MathPow function ay nagpapataas ng anumang bilang sa tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (pangkat na halaga)

Pagsusukat ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang bilang. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinoconvert ang negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang matematika na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit nang sabay sa kanila sa data analysis at teknikal na indicator na kalkulasyon.

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas itong ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng 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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at risk tolerance percentage.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at stop-loss levels.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng mga square root, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Itinatanong na mga Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagpasok ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago magpasok ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Ang MathSqrt ay karaniwang ginagamit sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung may ibinigay na negatibong halaga, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis para sa Error Handling

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may ibinigay na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang negatibong halaga sa isang square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematically complex processing, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may type na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may type na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag nag-handle ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Exponent (halaga ng power)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagbibilang lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at pagkwenta ng technical indicators.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng 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;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbabagong trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Kodigo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng toleransiya sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukuha ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng sukat ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-store muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mga mathematical na kalkulasyon. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapasimple ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay naglalahad ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerikong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Halagang Ibinabalik:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Pangunahing Paggamit

Sa ibaba ay isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay lalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Pagtatrabaho sa mga Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong code example na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa basic usage, ipinaliwanag namin kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga sitwasyon ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt para kalkulahin ang volatility at annualize ito (iniisip ang 252 trading days).

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng mga sumusunod na volatility results.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa risk management at portfolio analysis. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mathematical functions (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na mas kumplikadong analyses ay maisagawa nang epektibo.

4. Error Handling at mga Precautions

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga precautions na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag may naipasa na negatibong halaga. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pagkilos Kapag Ang Isang Negatibong Halaga ay Itinatakda Bilang Argumento

Ang MathSqrt function ay kinukwenta ang square root na tinukoy sa matematika. Samakatuwid, kung ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang pagkalkula at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Mahahalagang Punto:

Kung ang isang negatibong halaga ay ipinasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang isang error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at magpakita ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamahusay na Praktika para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na ang isang negatibong halaga ay maipasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at magpakita ng mensahe ng error kung ang isang negatibong halaga ay ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang pagkalkula. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang isang negatibong halaga sa pagkalkula ng square root. Nangangailangan ito ng masalimuot na matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng pagkalkula. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang pag-handle ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng isang indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbalik ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Pagtitinda

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang sistema ng pag‑trade, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukuha ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pag‑trade.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng pag‑trade, tulad ng paglikha ng mga custom na indicator at pagkalkula ng sukat ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag‑unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga sistema ng pag‑trade at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pag‑trade sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag‑unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpahusay nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong mga sistema ng pag‑trade. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba‑ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang 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: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Pag‑optimize:

Kapag kinukwenta ang ugat ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable muna at muling gamitin.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Mga Pagsasaalang‑alang sa Data Type :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may type na double, isaalang‑alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may type na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :
___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki‑pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag‑unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Ang MathPow function ay nagpapataas ng anumang numero sa isang tinukoy na exponent. Dahil ang ugat ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng power)

Pagkalkula ng Ugat Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng mga ugat, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalkula ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki‑pakinabang kapag kino‑convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng mga square root, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at mga kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng pagkalkula ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng pag-scale ng data o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);

   // KALKULAHIN ANG AVERAGE
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

   // KALKULAHIN ANG STANDARD DEVIATION
   double variance = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      variance += MathPow(prices[i] - mean, 2);
   variance /= period;
   double stdDev = MathSqrt(variance);

   // KALKULAHIN ANG UPPER AT LOWER BAND
   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; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang 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: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na function na kumukwenta ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang lightweight function, at kahit na nagpoproseso ng malaking halaga ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Optimization Example:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable bago at i-reuse ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang value gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negative value na ipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pagsusuri sa Pag-handle ng Negative Values

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negative value sa square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematically complex processing, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng 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

Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga value na may uri int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking halaga ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagsusuri ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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）

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

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

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

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   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()
{
   // 10 na nakaraang presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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; // Porsyento ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balansi ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang 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

Sa paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga trading strategy.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nakagawa ka na ng unang hakbang patungo sa paggamit nito sa mga trading system at pagdidisenyo ng strategy. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Mga Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik para mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang paglipat ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ilipat ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Key Points para sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukuha lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukuha ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag dinisenyo ang proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa pagganap?

Optimization Example:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, ang MathSqrt function ay maaaring gamitin sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling hindi nagbabago. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung ang isang negatibong halaga ay ipapasa, NAN ang ibabalik, kaya dapat itong tratuhin bilang isang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Best Practices para sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na ang isang negatibong halaga ay maipasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pagtukoy ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if na pahayag at magpakita ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasok.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (value ng power)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Gitna ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag may negatibong halaga na ipinasok at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Kadalasan silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa trading at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Sa risk management, mahalaga ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng panganib). Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuan ng panganib ng portfolio batay sa mga return ng maraming asset.

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）

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Key Points of this Code:

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

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.
Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

Halimbawa 2: Pag-customize ng 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.

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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:

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

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.
Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

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

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Halaga ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanseng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)
   // Ipagpalagay ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng 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

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, tinanggap mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at pagdidisenyo ng strategy. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at strategy.

FAQ: Madalas na Itinatanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Iba:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamitin ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root ay: ", sqrtValue); // Muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas sopistikadong analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong mga function.

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang wika ng pag-programa na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at pagtitinda ng stock. Sa mga functions nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukuha ng square roots, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng data ng presyo at pag-compute ng mga technical indicator.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang volatility ng merkado sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, na sumasaklaw sa lahat mula sa basic syntax hanggang sa advanced examples, error handling, at paghahambing sa iba pang mga mathematical function. Magpapatuloy kami sa code examples at malinaw na paliwanag upang maging accessible ito kahit sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax at Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Arguments:

value : Tukuyin ang numeric value na kukalkula. Ang value na ito ay dapat hindi negatibo (0 o mas mataas).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Basic Usage Example

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay lalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Paggamit ng Negatibong Values

Ang pagpasok ng negatibong value sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong code examples na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa basic usage, ipapaliwanag din kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga risk management scenario.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, pagsamahin ang mga ito, at tukuyin ang variance.
Gamitin ang function na MathSqrt upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paglalapat sa Volatility Analysis

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang mga pang-araw-araw na return ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at tukuyin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (isinasaalang-alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip sa Paggamit

Ang function na MathSqrt ay maaari ring ilapat sa risk management at portfolio analysis. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mathematical functions (hal., MathPow, MathAbs) ay nagbibigay-daan sa mas kumplikadong pagsusuri na maisasagawa nang epektibo.

4. Error Handling at Mga Pag-iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka-convenient, ngunit may ilang pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag isang negatibong halaga ang ipinasa. Ang seksyong ito ay naglalarawan kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito haharapin.

Pag-uugali Kapag Negatibong Halaga ang Tinukoy Bilang Argumento

Ang function na MathSqrt ay kumukuwenta ng square root ayon sa matematikal na depinisyon. Kaya, kung isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at ibabalik ang NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kapag isang negatibong halaga ang ipinasa, ibinabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring na error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan sa Error Handling

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga Bago Ito Gamitin

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root ng absolute value: 4.0

Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.
___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double, isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na uri int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :
___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring naglalaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano ng error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // Kalkulahin ang square root gamit ang exponent 0.5
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag nagko-convert ng negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // I-convert ang negatibong value sa positibong value
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Halimbawa ng Praktikal na Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng 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("Bandang Itaas: ", upperBand, " Bandang Ibaba: ", lowerBand);
}

Resulta ng Execution:

Bandang Itaas: 1.294 Bandang Ibaba: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Porsyento ng Tanggap na Panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng Account
   double stopLossPips = 50; // Stop Loss (pips)

   // Assuming ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng 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: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
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:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamitin ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay double type, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax of MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negative values sa positive.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang negative value ay naipasa at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negative value, kaya dapat mong isaalang-alang ang mathematical meaning.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at technical indicator calculations.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithm.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Halimbawa ng Praktikal na Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng 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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at 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）

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng risk sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, detalyado naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simple ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng risk at mga estratehiya sa trading.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Key Points for Choosing Between Them:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamitin ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Ang MathSqrt ay karaniwang ginagamit sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na ipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa square root calculation. Nangangailangan ito ng mas kumplikadong mathematical processing, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng 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:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng power)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga ay nawala, kaya kailangan mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kumukuha ng natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at mga kalkulasyon ng teknikal na indikasyon.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikasyon. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikasyon na kahawig ng 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);

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Proporsyon ng panganib na tinatanggap (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Halimbawa ng resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kinakalkula lamang ang square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kinakalkula ang iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Kung may negatibong value na ipapasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis para sa Error Handling

Kung may posibilidad na may negatibong value na ipapasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Value nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang value gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong value na ipapasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Values

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang negatibong value sa square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematically complex processing, ngunit isang simpleng solusyon ay gamitin ang absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang arguments at return values ng MathSqrt function ay double type, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ____PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng mga Negatibong Halaga : ____PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng mga negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ____PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Pagsusuri

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Coefficient ng correlation (pinakasimpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Proporsyon ng correlation ng asset1 at asset2 (pagtatantya)

   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   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()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandang itaas: ", upperBand, " Bandang baba: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandang itaas: 1.294 Bandang baba: 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; // Proporsyon ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Tinatayang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng 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

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga pasadyang indicator at pagkalkula ng laki ng lote.

Susunod na Mga Hakbang

Iba pang mga Function Matematika sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

FAQ: Mga Madalas Itanong Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa function na MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng paunang pagsusuri, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolutong halaga gamit ang function na MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponent (hal., cube roots o anumang kapangyarihan), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinatantiya ang mga metric ng panganib mula sa variance ng datos ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Pasadyang Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary na indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng datos, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung ito ay tinatawag nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang gastusin sa pagkompyut.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na mga analytical function, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

MQL4 ay isang wika ng pag-programa na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukuha ng square roots, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng data ng presyo at pag-compute ng mga technical indicator.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mga matematiko na kalkulasyon. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay kinabibilangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuri na ito.

Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, na sumasaklaw sa lahat mula sa basic syntax hanggang sa advanced na mga halimbawa, pag-handle ng error, at paghahambing sa iba pang mga matematiko na function. Magpapatuloy kami sa mga code example at malinaw na paliwanag upang maging accessible ito kahit sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang karaniwang matematiko na function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic na paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerong halaga na kukwenta. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o mas malaki).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Basic na Halimbawa ng Paggamit

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay lalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi matematiko na nakatukoy. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang isang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinakikilala namin ang mga totoong code example na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa basic na paggamit, ipapaliwanag din kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga senaryo ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

Susunod, ipinapakita namin ang isang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawa na ito, ang volatility ay kinakalkula batay sa mga pagbabago ng presyo sa isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito

I-imbak ang araw-araw na kita ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at gawing taunang halaga (iniisip ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip para sa Paggamit

Ang MathSqrt function ay maaari ring ilapat sa risk management at portfolio analysis. Lalo na, may mahalagang papel ito sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagpapahintulot na maisagawa nang mas epektibo ang mas komplikadong mga pagsusuri.

4. Pag-handle ng Error at mga Pag-iingat

Ang MathSqrt function ay napaka-kapaki-pakinabang, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang pag-handle ng error kapag may ipinasa na negatibong halaga. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito lutasin.

Pag-uugali Kapag ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung may ipinasa na negatibong halaga, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamit ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe.

___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na ang negatibong halaga ay maipasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may ipinasa na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang negatibong halaga sa isang kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng mas kumplikadong matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Ang pamamaraang ito ay nagbabago ng matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa paggamit.
___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano nang maaga para sa paghawak ng mga error.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan nito.

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang function na MathLog ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay sa mga square root, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng data at mga kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt Kasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng 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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at teknikal na pagsusuri hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukuha ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Nagpapakilala kami ng konkretong mga halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpabuti nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at strategy.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, ang function na MathSqrt ay maaaring gamitin sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring may negatibong halaga, mahalagang magplano ng error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematikal na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na matematikal na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na matematikal na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang function na MathLog ay nagkakalkula ng natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay sa square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng data at kalkulasyon ng mga teknikal na indicator.

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt Kasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng kongkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Kodigo

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikli at user-friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mga Mathematical Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang mga Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Ang pamamaraang ito ay binabago ang kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay may uri na double , isaalang-alang ang pag‑cast kung magpasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Pagganap : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring may negatibong halaga, mahalagang magplano nang maaga para sa paghawak ng mga error. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki‑pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag‑unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki‑pakinabang ito kapag nagko‑convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng mga konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa mas advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Technical Indicator

Sa pagsusuri ng teknikal, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Nakakatulong ito na i-visualize ang mga pagbalik ng trend at pagbabago ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pwedeng mawala na pagkalugi at pagbabago.

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng pagtitiis sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang tool para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng teknikal hanggang sa pagsusuri ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalagang maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong values.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre-check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example

Kapag kinukalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng mensahe ng error kung ang negatibong halaga ay naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Lapit sa Pagtatrabaho sa mga Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa pagkalkula ng square root. Nangangailangan ito ng matematika na komplikadong pagproseso, ngunit ang isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pagtatrabaho sa Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag nagtatrabaho sa datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at mga kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pag-trade at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng 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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng Function na MathSqrt

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa mas epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Paglalapat

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga trading strategy.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nagawa mo na ang unang hakbang tungo sa paggamit nito sa mga trading system at disenyo ng strategy. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang susunod mong pokus.

Iba pang mga Function na Matematika sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas Itanong Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile na function na nagkakalkula ng mga powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito nagdudulot ng malakiang epekto sa performance. Gayunpaman, kung tatawagin ito nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag nagkakalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang magamit ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring magamit ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung ang isang negatibong halaga ay ipinasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring na error.
Paggamit ng conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan para sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung may ipinasa na negatibong halaga.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng isang negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double , isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na uri int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano ng paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algoritmo ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng kongkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong ipakita ang mga pagbabago ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtitiis sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng sukat ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Matutunan kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukwenta ng square roots, at madalas na ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay kinabibilangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax at Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at isinusulat ito sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Arguments:

value : Tukuyin ang numeric value na kukwenta. Ang value na ito ay dapat non‑negative (0 o mas mataas).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng kalkulasyon ng square root. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Halimbawa ng Basic na Paggamit

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, lalabas ang sumusunod na resulta sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Pagtatrabaho sa mga Negatibong Halaga

Ang pagdaan ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa basic usage, ipinaliwanag namin kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at mga senaryo ng risk management.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[].
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Aplikasyon sa Volatility Analysis

Susunod, ipinapakita namin ang halimbawa ng paggamit ng MathSqrt function para sa volatility analysis. Sa halimbawa na ito, ang volatility ay kinakalkula batay sa pagbabago ng presyo sa isang 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang daily returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt para kalkulahin ang volatility at annualize ito (isasaalang-alang ang 252 trading days).

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng mga sumusunod na volatility results.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Tips para sa Paggamit

4. Error Handling at mga Precautions

Ang MathSqrt function ay napaka-convenient, ngunit may ilang mga precautions na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang error handling kapag ang negatibong halaga ay ipinasa. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag kung kailan nangyayari ang mga error at kung paano ito maaayos.

Pag-uugali Kapag Ang Isang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatakbo:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung ang isang negatibong halaga ay ipinasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang isang error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at magpakita ng angkop na mensahe.

___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamahusay na Praktis para sa Pag-handle ng Error

Kung may posibilidad na ang isang negatibong halaga ay maipasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at magpakita ng mensahe ng error kung ang isang negatibong halaga ay ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatakbo:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika ng kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int .

PLACEHOLDER220_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag-handle ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang pag-handle ng error nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagbibilang lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Correlation coefficient (simplified version)
   double correlation = 0.5; // Correlation coefficient between asset 1 and asset 2 (assumed)

   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;

   // Kalkulahin ang mean
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

void OnStart()
{
   // Past 10 price data
   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);

   // Kalkulahin ang mean
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower bands
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan na i-visualize ang mga pagbabago ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Kodigo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Risk tolerance ratio (2%)
   double accountBalance = 10000; // Account balance
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume the calculation result of ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtitiis sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-considera ng ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalagang maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng sukat ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mataas na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Matutunan kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paggawa ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ipinapasok ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Muling paggamit ng variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int .

PLACEHOLDER220_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (value ng power)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay naipasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at pagbilang ng technical indicators.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan nitong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Para sa pamamahala ng trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Account balance
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng 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: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kinakalkula lamang ang square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kinakalkula ang iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamit ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Gamit ang MathPow para kalkulahin ang square root

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Pamantayan ng Pagkakaiba : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Pagbabago ng Pamilihan : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom na Indikator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa pagganap?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na iimbak ang resulta sa isang variable muna at gamitin muli ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at mga ibinabalik na value ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga value na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo maliit, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng mga negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Ang MathPow function ay nagpapataas ng anumang numero sa tinukoy na exponent. Dahil ang square root ay isang uri ng exponentiation (exponent 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Halaga ng Exponent

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng kongkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

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);

   // Kalkulahin ang average na halaga
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbabago ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtitiis sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga antas ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user-friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Mathematical Functions sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solutions:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paggawa ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Pagsasaayos sa Pag-handle ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang negatibong halaga sa square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematically complex processing, ngunit isang simpleng solusyon ay gamitin ang absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at mga return value ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int.

PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Pagganap :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag naghawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mga Function na Matematika

MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Ang function na MathPow ay nagtaas ng anumang numero sa isang tinukoy na eksponente. Dahil ang square root ay isang uri ng pag-eksponensiya (eksponent na 1/2), maaari mong gawin ang parehong kalkulasyon tulad ng MathSqrt gamit ang MathPow.

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Eksponente (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng bolatilidad gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawang Code

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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatilidad at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at volatilidad ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Pagtitinda

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatilidad.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Account balance
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomenda na Lot Size: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-considera ng ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, inilahad namin nang detalyado ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukalkula ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong pagkalkula.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nakagawa ka na ng unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading system at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makabuti nang malaki ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Matanong na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre-check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga sukatan ng panganib mula sa variance ng data ng presyo o mga kita.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Kung ang isang negatibong halaga ay ipapasa, ang NAN ay ibabalik, kaya dapat itong tratuhin bilang error.
Gamit ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe.

___PLACEHOLDER_176

Mga Best Practices para sa Error Handling

Kung may posibilidad na ang isang negatibong halaga ay maipasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if na pahayag at magpakita ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pagharap sa Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng matematika na komplikadong pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pagharap sa Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag may negatibong halaga na ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang matematika na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa 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:

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.
Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Example 2: Customizing Technical Indicators

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng 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:

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Key Points of this Code:

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Example 3: Calculating Lot Size in System Trading

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pwedeng mawala at pagbabago.

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng Lot: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng toleransya sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-considera ng ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Pangunahing Kaalaman ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mga Mathematical Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Nagpapakilala kami ng konkretong mga halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Mathematical Functions sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang paglalalim ng iyong pag-unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpahusay nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamitin ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metrics mula sa variance ng data ng presyo o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nagkakaroon ba ng epekto ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga functions nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumakalculate ng square roots, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Halimbawa, ang mga indicators tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mathematical calculations. Dahil ang pagkalkula ng mga indicators na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga basics ng MathSqrt function.

2. Mga Basics ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax at Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat ng ganito.

double MathSqrt(double value);

Arguments:

value : Tukuyin ang numeric value na kailangang kalkulahin. Ang value na ito ay dapat non‑negative (0 o mas malaki).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng square root calculation. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Basic Usage Example

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay lalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Paggamit ng Negative Values

Ang pag-pass ng negative value sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang function na MathSqrt upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paglalapat sa Pagsusuri ng 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang mga pang-araw-araw na return (dailyReturns[]) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (isinasaalang-alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang sumusunod na mga resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip sa Paggamit

Ang function na MathSqrt ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified na portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagbibigay-daan sa mas komplikadong pagsusuri na maisagawa nang epektibo.

4. Paghawak ng Error at Mga Pag-iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka-maginhawa, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang paghawak ng error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa. Ang seksyong ito ay naglalarawan kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito aayusin.

Pag-uugali Kapag Isang Negatibong Halaga ang Tinukoy Bilang Argumento

Kinakalkula ng function na MathSqrt ang square root ayon sa matematikal na depinisyon. Samakatuwid, kung isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at magbabalik ng NAN (Not A Number).

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kapag isang negatibong halaga ang ipinasa, nagbabalik ng NAN, kaya ito ay dapat ituring na error.
Gamitin ang isang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga Bago Pa Man

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa pagkalkula ng square root. Nangangailangan ito ng masalimuot na matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root ng absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root ng absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int. ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng Base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // Kalkulahin ang square root gamit ang exponent 0.5
   Print("Square root gamit ang MathPow: ", sqrtResult);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // I-convert ang negative value sa positive value
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root ng absolute value: ", sqrtResult);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at technical indicator calculations.

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Kadalasan silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Mga Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algoritmo ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng balik ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng korelasyon sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indicator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga banda batay dito.
Tumutulong upang makita ang pagbaliktad ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Laki ng Lot sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang lot size  
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);  

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng toleransya sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-considera ng ATR at mga antas ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkalkula ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Frequently Asked Questions About the MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagdaan ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

double value = -4;  
if (value < 0)  
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");  
else  
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Example:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // gamit ang MathSqrt  
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation: Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis: Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation: Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Ang paggamit ng MathSqrt function ay nakakaapekto ba sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa ibang mas bagong functions.

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…

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas itong ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawang Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng korelasyon sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng 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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbalik ng trend at ang volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots (ugat na parisukat), na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag‑unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag‑unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading system at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag‑aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagpapalalim ng iyong pag‑unawa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpabuti nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong mga trading system. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga system at estratehiya.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ay tinukoy bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi negatibong halaga, ang pagdaan ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile (maramihang gamit) na function na kumukwenta ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Iba:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation: Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility: Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator: Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

%%CODEBLOCK2%%

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable muna at muling gamitin.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Itago ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat Kapag Ginagamit ang MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay uri double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na int. ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negative values sa positive.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang negative value ay naipasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negative value, kaya dapat mong isaalang-alang ang mathematical meaning.

Paghahambing sa MathLog Function

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithm.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Halimbawa ng Praktikal na Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan na i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Code

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）

   // Ipinapalagay ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng Lot: ", lotSize);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukalkula ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, ginawa mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading system at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Iba:

Kapag kumukalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kumukalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamit ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metrics mula sa variance ng data ng presyo o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na ipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternative Approaches to Handling Negative Values

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

General Precautions When Using the MathSqrt Function

Data Type Considerations : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may type na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may type na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Comparison with Other Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (value ng power)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Paghahambing sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang function na MathLog ay nagkakalkula ng natural na logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng mga square root, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng datos at pagkalkula ng mga teknikal na indikador.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algoritmo ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikador

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Nakakatulong na i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume the calculation result of ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Calculate lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kailangan ng error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagpasok ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Mga Solusyon:

Bago magpasok ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na kumukwenta ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang lightweight function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable muna at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic behavior ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring i-combine ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung may negatibong value na ipapasa, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong tratuhin bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis para sa Error Handling

Kung may posibilidad na may negatibong value na ipapasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Values nang Maaga

void OnStart()
{
   double value = -9;

   if (value < 0)
   {
      Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input para sa MathSqrt.");
      return;  // Ipinaghihinto ang proseso
   }

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

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang value gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong value na ipapasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag-handle ng Negatibong Values

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root ng absolute value: ", result);
}

Resulta ng Execution:

Square root ng absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Data Type Considerations :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang arguments at return values ng MathSqrt function ay may type na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng values na may type na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Impact on Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ____PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ____PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ____PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Pagsusuri sa Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na pagsusuri bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na pagsusuri (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat pagsusuri at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // Kalkulahin ang square root gamit ang exponent 0.5
   Print("Square root gamit ang MathPow: ", sqrtResult);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // I-convert ang negatibong value sa positibong value
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root ng absolute value: ", sqrtResult);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalkula ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa pagsusuri ng datos at mga kalkulasyon ng teknikal na indikasyon.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithm.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o pag-normalize ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat Pagsusuri

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. Praktikal na Halimbawa ng Paggamit

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Coefficient ng korelasyon (simpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Coefficient ng korelasyon sa pagitan ng asset 1 at asset 2 (pinagpapalagay)

   // Kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio
   double portfolioStdDev = MathSqrt(MathPow(stdDev1, 2) + MathPow(stdDev2, 2) 
                                     + 2 * stdDev1 * stdDev2 * correlation);

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

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

   // Kalkulahin ang mean
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom na mga indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 data ng presyo
   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);

   // Kalkulahin ang mean
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang itaas at ibabang banda
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandang Ika-Upper: ", upperBand, " Bandang Ika-Lower: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandang Ika-Upper: 1.294 Bandang Ika-Lower: 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; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipinapalagay ang kalkuladong ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Sukat ng 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

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Next Steps

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Transition to MQL5
Matutunan kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinukalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukuha ng square roots, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numerong halaga na kukalkulahin. Ang value na ito ay dapat na hindi negatibo (0 o mas malaki).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Basic Usage Example

Narito ang isang simpleng halimbawa ng code na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay lalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Pagtatrabaho sa Negatibong Values

Ang pagpasok ng negatibong value sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Sa seksyong ito, ipinapakilala namin ang mga totoong code examples na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa pangunahing paggamit, ipapaliwanag din kung paano ito maaaring ilapat sa pagsusuri teknikal at mga senaryo ng pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng datos ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang datos ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring magbago depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paggamit sa Pagsusuri ng Volatility

Susunod, magpapakita kami ng halimbawa ng paggamit ng function na MathSqrt para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawang ito, kinakalkula ang volatility batay sa pag-ikot ng presyo sa loob ng isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang pang-araw-araw na returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang parisukat ng bawat return, kunin ang average, at tukuyin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at gawing taunang (isasaalang-alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip sa Paggamit

Ang function na MathSqrt ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified na portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagbibigay-daan sa mas komplikadong pagsusuri na maisagawa nang epektibo.

4. Paghawak ng Error at Mga Pag-iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka-maginhawa, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang paghawak ng error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa. Ang seksyong ito ay naglalarawan kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito aayusin.

Pag-uugali Kapag Isang Negatibong Halaga ang Tinukoy Bilang Argumento

Kinakalkula ng function na MathSqrt ang square root ayon sa matematikal na depinisyon. Samakatuwid, kung isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at NAN (Not A Number) ang ibabalik.

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung isang negatibong halaga ang ipinasa, NAN ang ibabalik, kaya ito ay dapat ituring na error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na isang negatibong halaga ang maipapasa, inirerekomenda na magsagawa ng pre‑check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Ito ay nangangailangan ng komplikadong matematikal na pagproseso, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Ang pamamaraang ito ay nagbabago ng matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpasa ka ng mga halaga na may uri na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano nang maaga para sa paghawak ng mga error. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na function na matematika bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na function na matematika (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawang Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa Function na MathLog

Ang function na MathLog ay nagkakalkula ng natural na logaritmo. Hindi ito direktang kaugnay ng mga square root, ngunit madalas itong ginagamit kasabay ng mga ito sa pagsusuri ng data at kalkulasyon ng mga teknikal na indikador.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o normalisasyon ng data.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang function na MathSqrt ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng mga konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang function na MathSqrt para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng korelasyon sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at teknikal na pagsusuri hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukuha ng square roots, may maikling at user-friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kailangan ng error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Nagpapakilala kami ng konkretong mga halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Advanced calculations using functions such as MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedicated function para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile function na kumukuha ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Key Points sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukuha lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukuha ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang 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: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

Pagsusukat ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatilidad : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang maliit na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa performance. Gayunpaman, kung madalas itong tinatawag sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Optimization Example:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, ang MathSqrt function ay maaaring gamitin sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas pinahusay na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mas bagong functions.

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…

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematika na Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na matematika na functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na matematika na functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinoconvert ang negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama ng mga ito sa data analysis at mga kalkulasyon ng technical indicator.

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan na i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at teknikal na pagsusuri hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikli at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Mga Mathematical Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Key Points sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusukat ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Mga Pagsasaalang-alang sa Data Type :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at mga value na ibinabalik ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga value na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Mga Value : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong mga value, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at ang angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang negatibong mga value sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag ang isang negatibong value ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong value, kaya kailangan mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o normalization ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng 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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang tool para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at teknikal na pagsusuri hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng mga custom indicator at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Ang pamamaraang ito ay binabago ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kasong paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at mga ibabalik na halaga ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang Matematika na mga Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusukat ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Kadalasan silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalization ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagsusukat ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng 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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang tool para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong values.

Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para kalkulahin ang square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile na function na kumukwenta ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatilidad : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom na Indikator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example:

    double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
    for(int i = 0; i < 100; i++)
    {
       Print("Square root is: ", sqrtValue); // Muling gamitin ang variable
    }

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Ang syntax at basic na pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung ang negatibong halaga ay naipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pagtatratar ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pagtatratar ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag nagtatrabaho sa datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinakalculate ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng square roots, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa data analysis at mga kalkulasyon ng technical indicator.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pag-trade at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng mga square root, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Itinatanong na mga Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Mananatili ang syntax at pangunahing pag-uugali na hindi nagbabago. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mas bagong functions.

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…

Kung may ibinigay na negatibong halaga, ibabalik ang NAN, kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag‑output ng angkop na mensahe.
___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre‑check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag‑detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag‑output ng error message kung may negatibong halaga na naipasa.
Sa pamamagitan ng pag‑abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pag‑handle ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case.
___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag‑iingat Kapag Ginagamit ang Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang‑alang sa Data Type :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang‑alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int.
PLACEHOLDER220
_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pag‑handle ng Negatibong Halaga :
___PLACEHOLDER_232

Kapag nag‑handle ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mga Function na Matematika

Paghahambing sa Function na MathPow

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagbibilang lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa Function na MathAbs

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki‑pakinabang ito kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at makakalkula ang ugat. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang‑alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Ang MathLog function ay kinukwenta ang natural logarithm. Hindi ito direktang kaugnay ng mga ugat, ngunit madalas itong ginagamit kasama nila sa pagsusuri ng datos at kalkulasyon ng teknikal na indikador.

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag‑scale ng datos o normalisasyon.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa masusing pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa datos ng kita ng bawat asset.
Isaalang‑alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang pagka‑reusable sa pamamagitan ng pag‑encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag‑customize ng Technical Indicators

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbabago ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa balanse ng account at porsyento ng toleransiya sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-considera ng ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalagang maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga .

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Matutunan kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukwenta ng square roots, at madalas na ginagamit sa pagsusuri ng price data at pag-compute ng technical indicators.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga basics ng MathSqrt function.

2. Mga Basics ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax at Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Arguments:

value : Tukuyin ang numeric value na kukalkula. Ang value na ito ay dapat non‑negative (0 o mas mataas).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng square root calculation. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang resulta na ibabalik ay 3.0.

Halimbawa ng Basic Usage

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Babala: Paghawak ng Negatibong Halaga

Ang pagpapasa ng negatibong halaga sa function na MathSqrt ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi tinutukoy sa matematika. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang function na MathSqrt, at magpapakita ng mensahe ng error sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng Function na MathSqrt

Sa seksyong ito, nagpakilala kami ng mga totoong halimbawa ng code gamit ang function na MathSqrt. Bukod sa pangunahing paggamit, ipinaliwanag namin kung paano ito maaaring ilapat sa mga senaryo ng teknikal na pagsusuri at pamamahala ng panganib.

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang function na MathSqrt ay mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng data ng presyo.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, pagsamahin ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang function na MathSqrt upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paglalapat sa Pagsusuri ng 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang pang-araw-araw na returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at gawing taunang (isasaalang-alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang sumusunod na mga resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip sa Paggamit

4. Paghawak ng Error at Mga Pag-iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka-maginhawa, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang paghawak ng error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa. Ang seksyong ito ay naglalarawan kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito aayusin.

Pag-uugali Kapag Ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang function na MathSqrt ay nagkakalkula ng square root ayon sa matematika. Kaya, kung isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at NAN (Not A Number) ang ibinabalik.

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagsasakatuparan:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mahahalagang Punto:

Kapag isang negatibong halaga ang ipinasa, NAN ang ibinabalik, kaya dapat itong ituring na error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Gawain para sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng paunang pagsusuri bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa kalkulasyon ng square root. Nangangailangan ito ng komplikadong prosesong matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay ang paggamit ng absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasakatuparan:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Babala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Babala sa Paggamit ng Function na MathSqrt

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return value ng function na MathSqrt ay uri double , isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na uri int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring naglalaman ng negatibong halaga, mahalagang magplano nang maaga para sa paghawak ng error. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Function na Matematika

Paghahambing sa Function na MathPow

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagbibilang lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring ilapat sa praktikal na paraan sa trading strategies at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga pagbabago ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Sukat ng Lot sa Sistema ng Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang sukat ng lot batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo na Ito:

Kalkulahin ang sukat ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pagtingin sa ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng sukat ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponent (hal., cube roots o anumang kapangyarihan), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagkalkula ng Pamantayang Pagkakaiba : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga sukatan ng panganib mula sa variance ng data ng presyo o mga balik.
Pagsusuri ng Pagbabago ng Presyo : Ginagamit upang sukatin ang pagbabago ng presyo ng merkado.
Paglikha ng Custom na Tagapagpahiwatig : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary na tagapagpahiwatig sa pag-aanalisa ng teknikal.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa pagganap?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung tatawagin ito nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang kita ng kompyutasyon.

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-store muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Dahil ang mga argumento at return values ng function na MathSqrt ay uri double , isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na uri int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring may negatibong halaga, mahalagang magplano ng error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at tamang paggamit ng iba pang mga kaugnay na mathematical function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa Function na MathPow

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng mga square root, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay naipasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan nito sa matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring ilapat sa praktikal na paraan sa trading strategies at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   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; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Account balance
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume calculation result of ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Calculate lot size
   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: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponent (hal., cube roots o anumang arbitraryong kapangyarihan), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-store muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli.

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: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpasa ka ng mga halaga na may uri na int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring may negatibong halaga, mahalagang magplano ng error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Mathematical Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at tamang paggamit ng iba pang mga kaugnay na mathematical function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa Pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang function na MathAbs ay nagkakalkula ng absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag nagko-convert ng mga negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong maiwasan ang mga error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang kahulugang matematika.

Paghahambing sa Function na MathLog

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Mga Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Mga Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga correlation coefficient sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indicator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawa ng Kodigo

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Saldo ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumakalculate ng square roots, na may maikling at user‑friendly na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Matematika na mga Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng mga automated trading strategy.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kasama ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa MathSqrt function ay kapag ang isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga non‑negative na halaga, ang pagpasok ng negatibong halaga ay magbabalik ng NAN (Not A Number).

Solusyon:

Bago magpasok ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kinakalkula lamang ang square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kinakalkula ang iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Gamitin kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Gamitin upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nagkakaroon ba ng epekto ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable muna at muling gamitin.

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: Maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kasong paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may type na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga value na int . ___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng mga Negatibong Halaga :
___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Base value
exponent : Exponent (power value)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Sa pagbilang ng mga square root lamang, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinoconvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang tool na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga assets at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Bandang Itaas: 1.294 Bandang Ibaba: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical na datos ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Proporsyon ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Pangunahing Kaalaman ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nakagawa ka na ng unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at strategy design. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Mga Madalas na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong value nang maraming beses, mas epektibo na i-store ang resulta sa isang variable bago at i-reuse ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 gaya ng sa MQL4. Mananatili ang syntax at pangunahing pag‑ugali na hindi nagbabago. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang value gamit ang if statement at mag‑output ng mensahe ng error kung may negative value na naipasa.
Sa pamamagitan ng pag‑abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Pagsusuri sa Pagtatrabaho sa Negative Values

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gamitin ang negative value sa square root calculation. Nangangailangan ito ng mathematically complex processing, ngunit isang simpleng solusyon ay gamitin ang absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng 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);
}

Resulta ng Execution:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng method na ito ang mathematical meaning ng square root ng negative value, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case.
___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang‑alangan sa Data Type :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang arguments at return values ng MathSqrt function ay may type na double, isaalang‑alang ang casting kung magpapasa ka ng values na may type na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo lightweight, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pagtatrabaho sa Negative Values :
___PLACEHOLDER_232

Kapag tinatrabaho ang data na maaaring maglaman ng negative values, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Ang MQL4 ay nagbibigay ng maraming kapaki‑pakinabang na mga mathematical function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag‑unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki‑pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at risk management algorithms. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto na halimbawa ng system design at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced analysis.

Halimbawa 1: Pagsusuri ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang average value
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Technical Indicator

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 presyo ng data
   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);

   // Kalkulahin ang average value
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Itaas na Band: ", upperBand, " Ibabang Band: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Itaas na Band: 1.294 Ibabang 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; // Ratio ng risk na tinatanggap (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Ipagpalagay ang resulta ng kalkulasyon ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng 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.

Iba pang mga Punsyon sa Matematika sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga punsyon tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Matutunan kung paano gamitin ang mga punsyon sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong plataporma.

Ang pagpapalalim ng iyong pag-unawa sa punsyong MathSqrt ay maaaring makabuluhang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng iyong mga sistema sa pangangalakal. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Mga Madalas Itanong Tungkol sa Punsyong MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang punsyong MathSqrt?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng paunang pagsusuri, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolutong halaga gamit ang punsyong MathAbs .

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang nakalaang punsyon para sa pagkalkula ng square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang maraming gamit na punsyon na nagkakalkula ng mga kapangyarihan para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponent (hal., cube roots o anumang kapangyarihan), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagkalkula ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga sukatan ng panganib mula sa variance ng datos ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary na indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng punsyong MathSqrt sa pagganap?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na punsyon, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng datos, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung ito ay tinatawag nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang-alang ang gastusin sa pagkompyut.

Halimbawa ng Pag-optimize:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

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: Maaari bang gamitin ang punsyong MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang punsyong MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na mga analytical na punsyon, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong punsyon.

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Kung isang negatibong halaga ang ipapasa, ibabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring na error.
Paggamit ng conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng paunang pagsusuri bago gamitin ang punsyong MathSqrt.

Halimbawang Kodigo para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Kodigo na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang pahayag na if at magpakita ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Pagharap sa Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematika na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Pagharap sa Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag may negatibong halaga na ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematika na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logaritmo.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Magkasama: Kadalasan silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag‑scale o normalisasyon ng datos.

Buod ng Mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Paglalapat

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang‑alang ang mga coefficient ng korelasyon sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang muling paggamit sa pamamagitan ng pag‑encapsulate ng lohika sa isang function.

Halimbawa 2: Pag‑customize ng mga Teknikal na Indicator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indicator. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang tasahin ang volatility at bumuo ng mga banda batay dito.
Nakakatulong upang makita ang pagbaliktad ng trend at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Laki ng Lot sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pangangalakal, maaari mong kalkulahin ang laki ng lot batay sa pinahihintulutang pagkawala at volatility.

Halimbawa ng Code

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;

   // Kalkulahin ang laki ng lot
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng 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: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
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);       // Gamitin ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang 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: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking dami ng data, hindi ito gaanong nakakaapekto sa performance. Gayunpaman, kung tatawagin nang madalas sa loob ng isang loop, dapat isaalang‑alang ang gastusin sa pagkompyut.

Optimization Example:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Ang square root ay: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas maraming advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

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

Ang MQL4 ay isang programming language na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahin para sa pag‑automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalaga ang MathSqrt. Ang function na ito ay nagkakalkula ng square roots, at madalas gamitin sa pagsusuri ng data ng presyo at pag‑compute ng mga indikator teknikal.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mga matematikal na kalkulasyon. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapasimple ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Ipapaliwanag ng artikulong ito kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, mula sa basic syntax hanggang sa advanced na mga halimbawa, error handling, at paghahambing sa ibang mathematical functions. Magbibigay kami ng mga code example at malinaw na paliwanag upang maging madaling maintindihan kahit para sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, titingnan natin nang mas malapitan ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Basics of the MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay naglalahad ng syntax at pangunahing paggamit ng MathSqrt function.

Syntax and Arguments

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay isinusulat tulad ng sumusunod.

double MathSqrt(double value);

Arguments:

value : Tukuyin ang numerikong halaga na kakalkulahin. Ang halagang ito ay dapat hindi negatibo (0 o higit pa).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang uri ng return ay double .

Halimbawa, kung ilalagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Basic Usage Example

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay ilalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Caution: Handling Negative Values

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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at magpapakita ng error message sa terminal.

3. Example Usage of the MathSqrt Function

Sa seksyong ito, magbibigay kami ng mga totoong code example na gumagamit ng MathSqrt function. Bukod sa basic usage, ipapaliwanag din namin kung paano ito maaaring ilapat sa technical analysis at risk management scenarios.

Example of Calculating Variance from the Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano i‑compute ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang data ng presyo sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat pagkakaiba ng presyo, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang function na MathSqrt upang kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Paglalapat sa Pagsusuri ng Volatility

Susunod, magpapakita kami ng halimbawa ng paggamit ng function na MathSqrt para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawang ito, kinakalkula ang volatility batay sa mga pag-fluctuate ng presyo sa isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang pang-araw-araw na returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang square ng bawat return, kunin ang average, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at i-annualize ito (isinasaalang-alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang sumusunod na mga resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Mga Praktikal na Tip sa Paggamit

Ang function na MathSqrt ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified na portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagbibigay-daan sa mas komplikadong pagsusuri na maisagawa nang epektibo.

4. Paghawak ng Error at Mga Pag-iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka-maginhawa, ngunit may ilang mga pag-iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang paghawak ng error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa. Ang seksyong ito ay naglalarawan kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito aayusin.

Pag-uugali Kapag Ang Negatibong Halaga ay Tinukoy Bilang Argumento

Ang function na MathSqrt ay kumukuwenta ng square root ayon sa matematikal na depinisyon. Kaya’t kung isang negatibong halaga ang tinukoy bilang argumento, hindi maisasagawa ang kalkulasyon at NAN (Not A Number) ang ibinabalik.

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung ang negatibong halaga ay ipinasa, NAN ang ibinabalik, kaya ito ay dapat ituring na error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Mga Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iniiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

void OnStart()
{
   double value = -16;
   double result = MathSqrt(MathAbs(value));  // Kalkulahin ang absolute value
   Print("Square root of the absolute value: ", result);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int. PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang MathPow

void OnStart()
{
   double value = 16;
   double sqrtResult = MathPow(value, 0.5);  // Kalkulahin ang square root gamit ang exponent na 0.5
   Print("Square root using MathPow: ", sqrtResult);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng MathAbs

void OnStart()
{
   double value = -9;
   double absValue = MathAbs(value);  // I-convert ang negatibong halaga sa positibong halaga
   double sqrtResult = MathSqrt(absValue);
   Print("Square root of absolute value: ", sqrtResult);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithm.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas itong ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng return ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng bands batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Halimbawang Code

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Rate ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // I-assume ang resulta ng pagkalkula ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang laki ng lote
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang Laki ng Lote: ", 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: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kinakalkula lamang ang square roots, gamitin ang MathSqrt.
Kapag kinakalkula ang ibang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow.

Halimbawa:

double sqrtResult = MathSqrt(16);       // Gamit ang MathSqrt
double powResult = MathPow(16, 0.5);   // Kalkulahin ang square root gamit ang MathPow

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa pamamagitan ng paggamit ng MathAbs, maaari mong iwasan ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at kalkulahin ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang kahulugan ng matematika.

Paghahambing sa MathLog Function

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng mga square root, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Dalawang Ito:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Optimization Example

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Mga Kaugnay na Artikulo

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…

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int .

PLACEHOLDER220_PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa trading at mga algoritmo ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkreto at mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagsusukat ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Sa pamamahala ng panganib, mahalaga ang pagsukat ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng panganib). Ang sumusunod na halimbawa ay sumusuri sa kabuuang panganib ng portfolio batay sa mga kita ng maraming asset.

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);

   // Coefficient ng korelasyon (pinakasimpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Ang coefficient ng korelasyon ng Asset 1 at Asset 2 (pansamantala)

   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;

   // Kalkulahin ang mean
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   return MathSqrt(variance);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng korelasyon sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Code Example

void OnStart()
{
   // Nakaraang 10 na datos ng presyo
   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);

   // Kalkulahin ang mean
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan ang pag-visualize ng mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3: Pagsusukat ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanse ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)
   // Ipagpalagay ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, detalyado naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simple ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square root, at ginagamit ito sa iba’t‑ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na nagkakalkula ng square root, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang paghawak ng error para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Mathematical Functions

Ang pag-unawa sa pagkakaiba ng MathPow at MathAbs, at ang paggamit ng tamang function sa tamang konteksto, ay nagbibigay-daan sa mas epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakikilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang Mathematical Functions sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Pagitan Nila:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng ibang exponents (hal., cube roots o arbitraryong powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Istore ang resulta sa variable  
for(int i = 0; i < 100; i++)  
{  
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable  
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling hindi nagbabago. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa ibang mas bagong functions.

Kaugnay na Artikulo

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…

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos :
___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int.
___PLACEHOLDER_220
___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Pagganap :
___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.
___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :
___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.
___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematika na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang mga kaugnay na matematika na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, maaari kang lumikha ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa trading at mga algorithm ng pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong mga halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng 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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan na i-visualize ang mga trend reversal at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at 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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng mga square root, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Iba

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable nang maaga at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit.

___PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data :

___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int .

___PLACEHOLDER_220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance :

___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon.

___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga :

___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga.

___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mga Matematikal na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na matematikal na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na matematikal na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit ng mga ito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pumili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Syntax ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas itong ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scale o normalisasyon ng data.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Standard Deviation ng Portfolio para sa Pamamahala ng Panganib

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang-alang ang mga coefficient ng correlation sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan ang pag-visualize ng mga trend reversal at market volatility.

Halimbawa 3 : Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Para pamahalaan ang panganib sa pag-trade, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-considera ng ATR at mga antas ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa pamamahala ng panganib at teknikal na pagsusuri hanggang sa pagtatasa ng panganib ng portfolio.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikli at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Ipinakilala namin ang mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng laki ng lot.

Mga Susunod na Hakbang

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimisasyon sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpadala ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Iba:

Kapag kumukwenta lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kumukwenta ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusuri ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimisasyon:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

Kaugnay na Artikulo

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…

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng error message kung may negatibong halaga na ipasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ____PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pagsasaayos sa Pagtatratar ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical meaning ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa use case. ____PLACEHOLDER_210

Pangkalahatang Pagsasaalang-alang sa Paggamit ng MathSqrt Function

Data Type Considerations : ____PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri int . _PLACEHOLDER220 __PLACEHOLDER_222

Impact on Performance : ____PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng data, kailangan mong bawasan ang bilang ng kalkulasyon. ____PLACEHOLDER_228

Design for Proper Handling of Negative Values : ____PLACEHOLDER_232

Kapag tinatratar ang data na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ____PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang Mathematical Functions

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mathematical functions bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mathematical functions (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas epektibong programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Syntax ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Pagpili sa pagitan ng MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag kinakalkula lamang ang square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinakalculate ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kino-convert ang negatibong halaga sa positibo.

Syntax ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng volatility calculations gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga analisis na nangangailangan ng data scaling o normalization.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Sa risk management, ang pagkalkula ng kabuuang standard deviation ng portfolio (isang sukatan ng risk) ay mahalaga. Ang sumusunod na halimbawa ay nag-evaluate ng kabuuang portfolio risk batay sa returns ng maraming assets.

Halimbawang Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa return data ng bawat asset.
Isaalang-alang ang correlation coefficients sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Palakasin ang reusability sa pamamagitan ng pag-encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag-customize ng Technical Indicators

Sa technical analysis, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng custom indicators. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indicator na katulad ng Bollinger Bands.

Halimbawang Code

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);

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang average at standard deviation batay sa historical price data.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band batay dito.
Tinutulungan itong i-visualize ang trend reversals at market volatility.

Halimbawang Code 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang trading risk, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa allowable loss at volatility.

Code Example

void OnStart()
{
   double accountRisk = 0.02; // Ratio ng pagtanggap sa panganib (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balanseng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume the calculation result of ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Calculate lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

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

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang laki ng lot batay sa balanse ng account at porsyento ng pagtanggap sa panganib.
Makamit ang mas matibay na pamamahala ng panganib sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga antas ng stop-loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubos naming ipinaliwanag ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan nito hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading systems, mula sa risk management at technical analysis hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Pangunahing Kaalaman ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukwenta ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Ibang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa trading.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktis ng trading, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, tinanggap mo na ang unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at pagdidisenyo ng estratehiya. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Ibang Matematika na Function sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

Ang pagdadalubhasa sa MathSqrt function ay maaaring makapagpabuti nang malaki sa katumpakan at kahusayan ng iyong trading systems. Gamitin ang artikulong ito bilang sanggunian at ilapat ito sa iyong sariling mga sistema at estratehiya.

FAQ: Mga Madalas na Tanong Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

double value = -4;
if (value < 0)
   Print("Error: Hindi pinapayagan ang negatibong input.");
else
   double result = MathSqrt(value);

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag kinakalkula lamang ang square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag kinakalkula ang iba pang exponent (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Pagsusukat ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang masukat ang market volatility.
Paglikha ng Custom Indicator : Ginagamit kapag dinisenyo ang proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

A: Ang MathSqrt ay isang magaan na function, at kahit na nagpoproseso ng malaking halaga ng data, hindi ito malaki ang epekto sa pagganap. Gayunpaman, kung madalas itong tatawagin sa loob ng loop, dapat isaalang-alang ang computational cost.

Optimization Example:

Kapag kinakalkula ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // Ilagay ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Muling gamitin ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

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…

Kapag may ipinasa na negatibong halaga, ibinabalik ang NAN , kaya dapat itong ituring bilang error.
Gamitin ang conditional statement upang matukoy ang NAN at mag-output ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamahusay na Praktis sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na may maipasa na negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang MathSqrt function.

Halimbawa ng Code para sa Pag-detect ng Negatibong Halaga nang Maaga

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);
}

Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at mag-output ng mensahe ng error kung may negatibong halaga na ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, iiwasan ang hindi kinakailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Mga Alternatibong Paraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Sa ilang mga kaso, maaaring kailanganin mong gumamit ng negatibong halaga sa pagkalkula ng square root. Nangangailangan ito ng masalimuot na pagproseso sa matematika, ngunit isang simpleng solusyon ay gamitin ang absolute value.

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagsasagawa:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang matematikal na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Paalala sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Data : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double , isaalang-alang ang casting kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int . PLACEHOLDER220 _PLACEHOLDER_222

Epekto sa Pagganap : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng mga Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng mga negatibong halaga, mahalagang planuhin ang paghawak ng error nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Ibang mga Matematika na Pangkalahatang Gamit

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagkalkula ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Paghihintay sa Pagpili sa MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Ito ay kapaki-pakinabang kapag kinokonvert ang mga negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang isang negatibong halaga ay ipinasa at makalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya dapat mong isaalang-alang ang matematika na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaaring pagsamahin ito sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag-scaling o normalisasyon ng datos.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Paggamit

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga trading strategy at mga algorithm ng risk management. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa advanced na pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagkalkula ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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};

   // Kalkulahin ang standard deviation ng bawat asset
   double stdDev1 = CalculateStandardDeviation(returns1);
   double stdDev2 = CalculateStandardDeviation(returns2);

   // Coefficient ng correlation (pinakasimpleng bersyon)
   double correlation = 0.5; // Coefficient ng correlation ng asset1 at asset2 (pagtatantiya)

   // Kalkulahin ang standard deviation ng buong 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;

   // Kalkulahin ang average
   for(int i = 0; i < size; i++)
      mean += data[i];
   mean /= size;

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

   // Ibalik ang standard deviation
   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()
{
   // 10 na nakaraang presyo data
   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);

   // Kalkulahin ang average
   double sum = 0;
   for(int i = 0; i < period; i++)
      sum += prices[i];
   double mean = sum / period;

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

   // Kalkulahin ang upper at lower band
   double upperBand = mean + 2 * stdDev;
   double lowerBand = mean - 2 * stdDev;

   Print("Bandang itaas: ", upperBand, " Bandang baba: ", lowerBand);
}

Execution Result:

Bandang itaas: 1.294 Bandang baba: 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; // Proporsyon ng risk tolerance (2%)
   double accountBalance = 10000; // Balance ng account
   double stopLossPips = 50; // Stop loss (pips)

   // Assume na ang resulta ng ATR (Average True Range)
   double atr = 0.01;

   // Kalkulahin ang lot size
   double lotSize = (accountRisk * accountBalance) / (stopLossPips * atr);

   Print("Inirerekomendang 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.

Paghahambing sa Iba pang mga Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa pamamagitan ng paggamit ng MathSqrt upang kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng pamamahala ng panganib at mga estratehiya sa pangangalakal.
Nagbibigay kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa praktika ng pangangalakal, tulad ng paglikha ng mga pasadyang indicator at pagkalkula ng laki ng lote.

Mga Susunod na Hakbang

Iba pang mga Function sa Matematika sa MQL4
Mga advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Pag-optimize sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang pagganap ng mga awtomatikong estratehiya sa pangangalakal.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa pangangalakal sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Katanungan Tungkol sa Function na MathSqrt

Q1: Ano ang nagdudulot ng mga error kapag ginagamit ang function na MathSqrt?

A: Ang pangunahing sanhi ng mga error sa function na MathSqrt ay kapag isang negatibong halaga ang ibinigay bilang argumento. Dahil ang square root ay tinutukoy lamang para sa mga hindi‑negatibong halaga, ang pagpapasa ng negatibong halaga ay nagbabalik ng NAN (Not A Number).

Solutions:

Bago ipasa ang isang negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang function na MathAbs .

Example:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Ibang:

Kapag nagkakalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkakalkula ng iba pang mga exponent (hal., cube roots o anumang kapangyarihan), gamitin ang 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: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Kalkulasyon ng Standard Deviation : Ginagamit kapag tinutukoy ang mga risk metric mula sa variance ng data ng presyo o mga return.
Pagsusuri ng Volatility : Ginagamit upang sukatin ang volatility ng merkado.
Paglikha ng Pasadyang Indicator : Ginagamit kapag nagdidisenyo ng mga proprietary na indicator sa teknikal na pagsusuri.

Q4: Nakakaapekto ba ang paggamit ng function na MathSqrt sa performance?

Optimization Example:

Kapag kinukuwenta ang square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na i-imbak muna ang resulta sa isang variable at gamitin muli ito.

double sqrtValue = MathSqrt(16);  // I-imbak ang resulta sa variable
for(int i = 0; i < 100; i++)
{
   Print("Square root is: ", sqrtValue); // Gamitin muli ang variable
}

Q5: Maaari bang gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, maaaring gamitin ang function na MathSqrt sa MQL5 katulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na mga analytical function, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mga bagong function.

Mga Kaugnay na Artikulo

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. Panimula

Ang MQL4 ay isang wika ng pag-programa na ginagamit sa MetaTrader 4 (MT4), pangunahing para sa pag-automate ng FX at stock trading. Sa mga function nito, mahalagang papel ang ginagampanan ng MathSqrt. Ang function na ito ay kumukuha ng square roots, at madalas itong ginagamit sa pagsusuri ng data ng presyo at pag-compute ng mga technical indicator.

Halimbawa, ang mga indicator tulad ng standard deviation at volatility ay mahalaga kapag sinusuri ang market volatility sa pamamagitan ng mga matematika. Dahil ang pagkalkula ng mga indicator na ito ay nangangailangan ng pagkuha ng square roots, pinapadali ng MathSqrt function ang pagsusuring ito.

Ipinapaliwanag ng artikulong ito kung paano gamitin ang MathSqrt function sa MQL4, na sumasaklaw sa lahat mula sa basic syntax hanggang sa advanced examples, error handling, at paghahambing sa iba pang mga mathematical function. Magpapatuloy kami sa code examples at malinaw na paliwanag upang maging accessible ito kahit sa mga baguhan.

Sa susunod na seksyon, tatalakayin natin nang mas malalim ang mga batayan ng MathSqrt function.

2. Mga Batayan ng MathSqrt function

Ang MathSqrt function ay isang standard na mathematical function sa MQL4 para sa pagkalkula ng square roots. Ang seksyong ito ay nagpapaliwanag ng syntax at basic usage ng MathSqrt function.

Syntax at Mga Argumento

Ang syntax ng MathSqrt function ay napakasimple, at ito ay nakasulat sa ganitong paraan.

double MathSqrt(double value);

Mga Argumento:

value : Tukuyin ang numeric na halaga na kukwenta. Ang halagang ito ay dapat na hindi negatibo (0 o mas mataas).

Return Value:

Ibinabalik ang resulta ng pagkalkula ng square root. Ang return type ay double .

Halimbawa, kung ilagay mo ang MathSqrt(9), ang ibabalik na resulta ay 3.0.

Halimbawa ng Paggamit

Narito ang isang simpleng code example na gumagamit ng MathSqrt function.

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
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ang sumusunod na resulta ay lalabas sa terminal.

The square root of 16 is 4.0

Paalala: Pagtatrabaho sa Negatibong Halaga

Ang pagpasok ng negatibong halaga sa MathSqrt function ay magdudulot ng error. Ito ay dahil ang square root ay hindi mathematically defined. Tingnan natin ang sumusunod na 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);
}

Kapag pinatakbo mo ang code na ito, hindi makakalkula ang MathSqrt function, at lalabas ang error message sa terminal.

3. Halimbawa ng Paggamit ng MathSqrt Function

Halimbawa ng Pagkalkula ng Variance mula sa Mean

Ang MathSqrt function ay isang mahalagang bahagi para sa pagkalkula ng standard deviation. Ang sumusunod na halimbawa ay nagpapakita kung paano kalkulahin ang standard deviation ng price data.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang nakaraang price data sa array na prices[] .
Kalkulahin ang mean, i-square ang bawat price difference, i-sum ang mga ito, at kalkulahin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt function para kalkulahin ang square root ng variance at makuha ang standard deviation.

Resulta:

Ang terminal ay magpapakita ng output na katulad ng sumusunod (maaaring mag-iba depende sa data).

Standard Deviation: 0.141421

Application to Volatility Analysis

Susunod, magpapakita kami ng halimbawa ng paggamit ng function na MathSqrt para sa pagsusuri ng volatility. Sa halimbawang ito, kinukuwenta ang volatility batay sa pag-ikot ng presyo sa loob ng isang takdang panahon.

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

I-imbak ang pang-araw-araw na returns ( dailyReturns[] ) sa isang array.
Kalkulahin ang parisukat ng bawat return, kunin ang average, at tukuyin ang variance.
Gamitin ang MathSqrt upang kalkulahin ang volatility at i‑annualize ito (isinasaalang‑alang ang 252 na araw ng kalakalan).

Resulta:

Ipapakita ng terminal ang mga sumusunod na resulta ng volatility.

Annualized Volatility: 0.252982

Praktikal na Mga Tip sa Paggamit

Ang function na MathSqrt ay maaari ring ilapat sa pamamahala ng panganib at pagsusuri ng portfolio. Lalo na, ito ay may mahalagang papel sa pagkalkula ng standard deviation ng isang diversified na portfolio. Bukod pa rito, ang pagsasama nito sa iba pang mga mathematical function (hal., MathPow, MathAbs) ay nagbibigay‑daan sa mas komplikadong pagsusuri na maisagawa nang epektibo.

4. Paghawak ng Error at Mga Pag‑iingat

Ang function na MathSqrt ay napaka‑maginhawa, ngunit may ilang mga pag‑iingat na dapat tandaan kapag ginagamit ito. Lalo na, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang paghawak ng error kapag isang negatibong halaga ang ipinasa. Ipinaliwanag ng seksyong ito kung kailan nagkakaroon ng mga error at kung paano ito aayusin.

Pag‑uugali Kapag Isang Negatibong Halaga ang Tinukoy Bilang Argumento

Tingnan natin ang sumusunod na halimbawa.

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);
}

Resulta ng Pagpapatupad:

Error: Cannot calculate square root of a negative number.

Mga Pangunahing Punto:

Kung isang negatibong halaga ang ipinasa, magbabalik ng NAN, kaya ito ay dapat ituring na error.
Gamitin ang pahayag na kondisyunal upang matukoy ang NAN at maglabas ng angkop na mensahe. ___PLACEHOLDER_176

Pinakamainam na Kasanayan sa Paghawak ng Error

Kung may posibilidad na maipasa ang isang negatibong halaga, inirerekomenda na magsagawa ng pre-check bago gamitin ang function na MathSqrt.

Halimbawang Code para sa Pagtuklas ng Negatibong Halaga Bago Pa Man

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);
}

Mga Benepisyo ng Code na Ito:

Suriin ang halaga gamit ang if statement at maglabas ng mensahe ng error kung isang negatibong halaga ang ipinasa.
Sa pamamagitan ng pag-abort ng proseso, naiiwasan ang mga hindi kailangang kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_192

Alternatibong Pamamaraan sa Paghawak ng Negatibong Halaga

Halimbawa ng Paggamit ng Absolute Value ng Negatibong Numero

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

Resulta ng Pagpapatupad:

Square root of the absolute value: 4.0

Mga Paalala:

Binabago ng pamamaraang ito ang mathematical na kahulugan ng square root ng negatibong halaga, kaya maaaring hindi ito angkop depende sa kaso ng paggamit. ___PLACEHOLDER_210

Mga Pangkalahatang Pag-iingat sa Paggamit ng MathSqrt Function

Mga Pagsasaalang-alang sa Uri ng Datos : ___PLACEHOLDER_216

Dahil ang mga argumento at return values ng MathSqrt function ay may uri na double, isaalang-alang ang pag-cast kung magpapasa ka ng mga halaga na may uri na int. _PLACEHOLDER220 ___PLACEHOLDER_222

Epekto sa Performance : ___PLACEHOLDER_224

Ang MathSqrt ay medyo magaan, ngunit kapag nagpoproseso ng malaking dami ng datos, kailangan mong bawasan ang bilang ng mga kalkulasyon. ___PLACEHOLDER_228

Disenyo para sa Tamang Paghawak ng Negatibong Halaga : ___PLACEHOLDER_232

Kapag humahawak ng datos na maaaring maglaman ng negatibong halaga, mahalagang planuhin ang error handling nang maaga. ___PLACEHOLDER_236

5. Paghahambing sa Iba pang Mga Matematikal na Function

Nagbibigay ang MQL4 ng maraming kapaki-pakinabang na mga matematikal na function bukod sa MathSqrt. Sa seksyong ito, ipapaliwanag namin ang mga pagkakaiba at angkop na paggamit ng iba pang kaugnay na mga matematikal na function (MathPow, MathAbs, MathLog, atbp.) kumpara sa MathSqrt. Sa pag-unawa sa mga katangian ng bawat function at paggamit nito sa tamang konteksto, makakalikha ka ng mas mahusay na mga programa.

Paghahambing sa MathPow Function

Sintaks ng MathPow

double MathPow(double base, double exponent);

base : Halaga ng base
exponent : Exponent (halaga ng kapangyarihan)

Pagsusuri ng Square Roots Gamit ang 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);
}

Paghiliwalay sa MathSqrt at 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

Konklusyon: Kapag nagkalkula lamang ng square roots, mas epektibo ang paggamit ng MathSqrt.

Paghahambing sa MathAbs Function

Ang MathAbs function ay kinukwenta ang absolute value ng isang numero. Kapaki-pakinabang ito kapag kinokonvert ang negatibong halaga sa positibo.

Sintaks ng MathAbs

double MathAbs(double value);

Halimbawa ng Paggamit ng 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);
}

Pagsasama ng MathSqrt at MathAbs: Sa paggamit ng MathAbs, maiiwasan mo ang mga error kapag ang negatibong halaga ay ipinasa at makakalkula ang square root. Gayunpaman, nawala ang impormasyon tungkol sa orihinal na negatibong halaga, kaya kailangan mong isaalang-alang ang matematikal na kahulugan.

Paghahambing sa MathLog Function

Sintaks ng MathLog

double MathLog(double value);

Praktikal na Aplikasyon ng MathLog

Maaari itong pagsamahin sa MathSqrt bilang bahagi ng mga kalkulasyon ng volatility gamit ang natural na logarithms.

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

Paggamit ng MathLog at MathSqrt nang Sabay: Madalas silang ginagamit sa mga pagsusuri na nangangailangan ng pag‑scale ng datos o normalisasyon.

Buod ng mga Senaryo ng Paggamit para sa Bawat 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. Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Ang MathSqrt function ay isang makapangyarihang kasangkapan na maaaring praktikal na ilapat sa mga estratehiya sa pangangalakal at mga algorithm sa pamamahala ng panganib. Ang seksyong ito ay nagbibigay ng konkretong halimbawa ng disenyo ng sistema at nagpapaliwanag kung paano gamitin ang MathSqrt function para sa masusing pagsusuri.

Halimbawa 1: Pagsusuri ng Portfolio Standard Deviation para sa Risk Management

Halimbawa ng Code

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Code na Ito:

Kalkulahin ang standard deviation batay sa data ng kita ng bawat asset.
Isaalang‑alang ang mga coefficient ng korelasyon sa pagitan ng mga asset at kalkulahin ang kabuuang standard deviation ng portfolio.
Pahusayin ang reusability sa pamamagitan ng pag‑encapsulate ng logic sa isang function.

Halimbawa 2: Pag‑customize ng mga Teknikal na Indikator

Sa teknikal na pagsusuri, maaari mong gamitin ang MathSqrt upang lumikha ng mga custom na indikador. Narito ang isang halimbawa ng paglikha ng indikador na kahawig ng Bollinger Bands.

Halimbawa ng Code

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);
}

Resulta ng Pagsasagawa:

Upper Band: 1.294 Lower Band: 1.126

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo:

Kalkulahin ang mean at standard deviation batay sa historikal na data ng presyo.
Gamitin ang MathSqrt upang suriin ang volatility at bumuo ng mga band base sa iyon.
Tinutulungan itong i-visualize ang mga trend reversal at volatility ng merkado.

Halimbawa 3: Pagkalkula ng Lot Size sa System Trading

Upang pamahalaan ang panganib sa trading, maaari mong kalkulahin ang lot size batay sa pinapayagang pagkalugi at volatility.

Halimbawang Kodigo

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);
}

Mga Pangunahing Punto ng Kodigo:

Kalkulahin ang lot size batay sa account balance at porsyento ng risk tolerance.
Makamit ang mas matibay na risk management sa pamamagitan ng pag-consider ng ATR at mga level ng stop‑loss.

7. Buod

Sa artikulong ito, lubusang ipinaliwanag namin ang MQL4 MathSqrt function, mula sa mga batayan hanggang sa mga praktikal na halimbawa ng aplikasyon. Ang MathSqrt ay isang simpleng ngunit makapangyarihang kasangkapan para sa pagkalkula ng square roots, at ginagamit ito sa iba’t ibang trading system, mula sa risk management at teknikal na pagsusuri hanggang sa portfolio risk assessment.

Mga Pangunahing Punto ng Artikulo

Mga Batayan ng MathSqrt Function

Ang MathSqrt ay isang function na kumukuha ng square roots, na may maikling at madaling gamitin na syntax.
Mahalaga na maunawaan na kinakailangan ang error handling para sa mga negatibong halaga.

Paghahambing sa Iba pang Matematika na Function

Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng MathPow at MathAbs, at paggamit ng angkop na function sa tamang konteksto, ay nagpapahintulot ng epektibong kalkulasyon.

Mga Praktikal na Halimbawa ng Aplikasyon

Sa paggamit ng MathSqrt para kalkulahin ang standard deviation at volatility, maaari mong mapabuti ang katumpakan ng risk management at trading strategies.
Nagpapakilala kami ng mga konkretong halimbawa na maaaring agad na ilapat sa trading practice, tulad ng paglikha ng custom indicators at pagkalkula ng lot sizes.

Mga Susunod na Hakbang

Sa pamamagitan ng ganap na pag-unawa sa MathSqrt function, nakagawa ka na ng unang hakbang patungo sa paggamit nito sa trading systems at pagdidisenyo ng strategy. Inirerekomenda naming pag-aralan ang mga sumusunod na paksa bilang iyong susunod na pokus.

Iba pang Matematika na Function sa MQL4
Advanced na kalkulasyon gamit ang mga function tulad ng MathLog, MathPow, at MathRound.
Optimization sa MQL4
Mga teknik upang mapabuti ang performance ng automated trading strategies.
Paglipat sa MQL5
Alamin kung paano gamitin ang mga function sa MQL5, kabilang ang MathSqrt, at maghanda para sa trading sa pinakabagong platform.

FAQ: Madalas na Matanong na Katanungan Tungkol sa MathSqrt Function

Q1: Ano ang sanhi ng mga error kapag ginagamit ang MathSqrt function?

Mga Solusyon:

Bago magpasa ng negatibong halaga, magsagawa ng pre‑check, at kung kinakailangan, kalkulahin ang absolute value gamit ang MathAbs function.

Halimbawa:

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

Q2: Ano ang pagkakaiba ng MathSqrt at MathPow?

A: Ang MathSqrt ay isang dedikadong function para kalkulahin ang square roots, maikli at mabilis. Sa kabilang banda, ang MathPow ay isang versatile na function na kumukuha ng powers para sa anumang tinukoy na exponent.

Mga Pangunahing Punto sa Pagpili sa Iba’t Iba:

Kapag nagkalkula lamang ng square roots, gamitin ang MathSqrt .
Kapag nagkalkula ng iba pang exponents (hal., cube roots o arbitrary powers), gamitin ang MathPow .

Halimbawa:

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

Q3: Sa anong mga sitwasyon ginagamit ang MathSqrt?

A: Karaniwang ginagamit ang MathSqrt sa mga sumusunod na sitwasyon.

Standard Deviation Calculation : Gamitin kapag tinutukoy ang risk metrics mula sa variance ng price data o returns.
Volatility Analysis : Gamitin upang masukat ang market volatility.
Custom Indicator Creation : Gamitin kapag nagdidisenyo ng proprietary indicators sa technical analysis.

Q4: Nakaaapekto ba ang paggamit ng MathSqrt function sa performance?

Halimbawa ng Optimization:

Kapag nagkalkula ng square root ng parehong halaga nang maraming beses, mas epektibo na itago ang resulta sa isang variable bago at muling gamitin ito.

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: Maaari bang gamitin ang MathSqrt function sa MQL5 sa parehong paraan?

A: Oo, ang MathSqrt function ay maaaring gamitin sa MQL5 tulad ng sa MQL4. Ang syntax at pangunahing pag-uugali ay nananatiling pareho. Gayunpaman, dahil ang MQL5 ay may mas advanced na analytical functions, maaaring pagsamahin ang MathSqrt sa iba pang mas bagong functions.

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…