Code Pine Script trong TradingView dự đoán xu hướng giá

Đoạn mã này là một đoạn code Pine Script trong TradingView với mục đích xây dựng một công cụ dự đoán xu hướng giá dựa trên dữ liệu lịch sử và các công cụ tính toán xác suất. Dưới đây là mô tả về từng phần của code:



1. **Cài đặt thông số ban đầu**:
- `src`: nguồn dữ liệu đầu vào, mặc định là giá mở cửa.
- `len`: độ dài của dữ liệu đào tạo.
- `leng` và `length`: độ dài tham chiếu và dự báo cố định.
- `mult`: hệ số dùng để tính toán biên độ sai lệch.
- `typ` và `dirtyp`: lựa chọn loại dự báo (Dự đoán hoặc Lặp lại) và hướng dự báo (Trung bình hoặc Đỉnh đáy).
- `divcone`: bật hoặc tắt biên sai lệch dự báo.
- Màu sắc được thiết lập cho các yếu tố đồ họa như: màu tăng, màu giảm, màu dữ liệu tham chiếu, màu dự báo, v.v.

2. **Xử lý lỗi và điều kiện ràng buộc**:
- Kiểm tra xem `leng` không được vượt quá một nửa `len` và `length` không vượt quá `leng`. Nếu vi phạm, chương trình sẽ báo lỗi.

3. **Tính toán dữ liệu tương tự nhất**:
- Sử dụng hàm tương quan (`ta.correlation`) để tìm ra các thanh giá (bars) có độ tương quan cao nhất với dữ liệu tham chiếu nhằm xác định điểm tương đồng trong lịch sử giá.

4. **Dọn dẹp và quản lý các đối tượng đồ họa**:
- Xóa các đường dự báo và nón sai lệch cũ trước khi vẽ các đường mới để tránh chồng chéo dữ liệu.

5. **Hàm hỗ trợ tính toán giá trị cao nhất và thấp nhất**:
- `highest_range` và `lowest_range` được sử dụng để tìm giá cao nhất và thấp nhất trong một khoảng thời gian xác định.

6. **Các hàm dự báo**:
- `ftype`, `ftypediff`, `ftypelim`, `ftypeleft`, `ftyperight` giúp tính toán vị trí và khoảng cách của các giá trị dự báo dựa trên loại dự báo (`Dự đoán` hoặc `Lặp lại`).

7. **Vẽ đường dự báo và nón sai lệch**:
- Tính toán giá dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử tương tự, và vẽ các đường dự báo với màu sắc tương ứng (màu xanh nếu xu hướng dự báo tăng, màu đỏ nếu dự báo giảm).
- Tính toán biên độ trên (`upper`) và biên độ dưới (`lower`) của nón sai lệch và vẽ nón sai lệch nếu `divcone` được bật.

8. **Bảng thông tin xác suất**:
- Tính xác suất khớp của dự báo và hiển thị dưới dạng bảng thông tin ở góc dưới bên phải màn hình, với các màu nền và màu chữ thay đổi dựa trên giá trị xác suất (xanh nếu tích cực, đỏ nếu tiêu cực).

### Tóm tắt
Đoạn mã này dựa trên dữ liệu lịch sử để tìm các mẫu tương đồng trong quá khứ, từ đó tạo ra dự báo giá trong tương lai kèm theo biên sai lệch để biểu thị độ tin cậy của dự báo. Kết quả sẽ được hiển thị trực quan dưới dạng các đường dự báo trên biểu đồ giá cùng với một bảng thông tin xác suất để đánh giá độ tin cậy của dự báo.

//@version=5 indicator("BinhMyco", overlay = true, max_bars_back = 1000, max_lines_count = 100) src = input.source(open, "Nguồn dữ liệu") len = 200 // Dữ liệu đào tạo cố định leng = 70 // Chiều dài tham chiếu cố định length = 60 // Chiều dài dự báo cố định mult = 4.0 // Hệ số nón sai lệch cố định typ = input.string("Dự đoán", "Loại dự báo", ["Dự đoán", "Lặp lại"]) dirtyp = input.string("Trung bình", "Loại hướng dự báo", ["Đỉnh đáy", "Trung bình"]) divcone = input.bool(false, "Bật biên sai lệch dự báo") green = #00ffbb // Màu tăng cố định red = #ff0000 // Màu giảm cố định refcol = color.blue // Màu dữ liệu tham chiếu cố định simcol = #ff9800 // Màu dữ liệu tương tự nhất cố định forcol = #ffeb3b // Màu dữ liệu dự báo cố định var c = array.new_float() var index = array.new_int() if leng > (math.floor(len/2.0)) runtime.error("'Chiều dài tham chiếu' không thể lớn hơn một nửa 'Dữ liệu đào tạo'") if length > leng runtime.error("'Chiều dài dự báo' không thể lớn hơn 'Chiều dài tham chiếu'") c.clear() index.clear() for i = leng to len - leng c.push(ta.correlation(src, src[i], leng)) index.push(i) c1 = c.indexof(c.max()) similarBarsBack = index.get(c1 < 0 ? 0 : c1) var l = array.new_line() // Lưu trữ các đường dự báo var d = array.new_line() // Lưu trữ các đường nón sai lệch var f = array.new_linefill() // Lưu trữ các đường tô màu nón sai lệch while l.size() > 0 l.shift().delete() while d.size() > 0 d.shift().delete() while f.size() > 0 f.shift().delete() ps = math.sum(src, length) highest_range(int left_bars_back, int right_bars_back) => highs = array.new_float() for i = math.max(left_bars_back, 0) to right_bars_back highs.push(high[i]) highs.max() lowest_range(int left_bars_back, int right_bars_back) => lows = array.new_float() for i = math.max(left_bars_back, 0) to right_bars_back lows.push(low[i]) lows.min() // Các hàm phục vụ dự báo ftype(type) => switch type "Dự đoán" => (similarBarsBack - length) "Lặp lại" => (similarBarsBack + leng - length) ftypediff(type) => switch type "Dự đoán" => dirtyp == "Đỉnh đáy" ? src[(similarBarsBack - length)] - src[(similarBarsBack)] : ps[(similarBarsBack - length)] / length - src[(similarBarsBack)] "Lặp lại" => dirtyp == "Đỉnh đáy" ? src[(similarBarsBack + leng - length)] - src[(similarBarsBack + leng)] : ps[(similarBarsBack + leng - length)] / length - src[(similarBarsBack + leng)] ftypelim(type) => switch type "Dự đoán" => length "Lặp lại" => leng ftypeleft(type) => switch type "Dự đoán" => bar_index - similarBarsBack "Lặp lại" => bar_index - similarBarsBack - leng ftyperight(type) => switch type "Dự đoán" => bar_index - similarBarsBack + length "Lặp lại" => bar_index - similarBarsBack - leng + length // Tính toán giá dự báo dựa trên khoảng thời gian lịch sử đã xác định forecastPrices = array.new_float(length) diff = ftypediff(typ) // Vòng lặp để điền các giá trị dự báo for i = 0 to length array.push(forecastPrices, src[ftype(typ) + i]) // Vẽ các đường dự báo col = diff > 0 ? green : red if bar_index > similarBarsBack for i = 0 to array.size(forecastPrices) - 1 val = math.max(i - length, 0) if i < array.size(forecastPrices) - 1 l.push(line.new(x1 = bar_index[val] + length, y1 = array.get(forecastPrices, i) + (src - forecastPrices.last()), x2 = bar_index[val + 1] + length, y2 = array.get(forecastPrices, i + 1) + (src - forecastPrices.last()), width = 3, color = col)) upper = (forecastPrices.get(length) + (src - forecastPrices.last())) + src * (forecastPrices.stdev(false) / forecastPrices.avg()) * mult lower = (forecastPrices.get(length) + (src - forecastPrices.last())) - src * (forecastPrices.stdev(false) / forecastPrices.avg()) * mult if divcone d.push(line.new(x1 = bar_index, y1 = src, x2 = bar_index + length, y2 = upper, width = 1, color = forcol, extend = extend.right)) d.push(line.new(x1 = bar_index, y1 = src, x2 = bar_index + length, y2 = lower, width = 1, color = forcol, extend = extend.right)) f.push(linefill.new(d.first(), d.last(), color.new(forcol, 90))) // Bảng thông tin xác suất var data_table = table.new(position=position.bottom_right, columns=2, rows=8, bgcolor=color.new(#000000, 10), border_width=1, border_color = #ffffff, frame_color = #ffffff, frame_width = 1) table.cell(data_table, text_halign=text.align_left, column=0, row=1, text="Xác suất khớp", text_color = #ffffff) table.cell(data_table, text_halign=text.align_right, column=1, row=1, text=str.tostring(math.round((((c.max()+1)/2)-(forecastPrices.stdev(false)/forecastPrices.avg()))*100)) +"%", text_color = #ffffff) if math.round((((c.max()+1)/2)-(forecastPrices.stdev(false)/forecastPrices.avg()))*100) > 0 table.cell_set_bgcolor(data_table, column=1, row=1, bgcolor=color.from_gradient(math.round((((c.max()+1)/2)-(forecastPrices.stdev(false)/forecastPrices.avg()))*100), 0, 100, color.new(green, 50), color.new(green, 0))) table.cell_set_text_color(data_table, column=1, row=1, text_color = #000000) else if math.round((((c.max()+1)/2)-(forecastPrices.stdev(false)/forecastPrices.avg()))*100) < 0 table.cell_set_bgcolor(data_table, column=1, row=1, bgcolor=color.from_gradient(math.round((((c.max()+1)/2)-(forecastPrices.stdev(false)/forecastPrices.avg()))*100), -100, 0, color.new(red, 0), color.new(red, 50))) table.cell_set_text_color(data_table, column=1, row=1, text_color = #ffffff)