Combined Liquidity Weighted Supertrend and Gaussian Filter

12시간 전

LWST + Gaussian

합쳤습니다. 로딩이 느려 개량했습니다.


스크립트가 실행되는 데 시간이 오래 걸리는 주요 원인은 반복문을 통한 많은 계산 작업과 복잡한 가중 이동평균 계산이 있기 때문입니다. 특히 피보나치 레벨, 가우시안 계산, 그리고 matrix와 array를 사용한 반복 작업이 많은 연산 비용을 발생시키고 있습니다. 이를 최적화하여 성능을 개선할 수 있습니다.

최적화 가능한 부분:
피보나치 레벨 계산과 반복문 최적화

피보나치 수열 및 가우시안 가중치를 반복적으로 계산하는 부분이 시간이 많이 소요됩니다.
피보나치 수열을 미리 계산하고 저장하여 사용하는 방법으로 반복 작업을 줄일 수 있습니다.
matrix와 array 사용 최적화

현재 코드에서 matrix와 array를 사용하여 많은 양의 데이터를 반복적으로 업데이트하는 부분이 복잡합니다.
matrix 사용을 줄이거나 더 간단한 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다.
MTF(request.security) 호출 횟수 줄이기

request.security() 호출은 고비용 연산이므로 사용 횟수를 줄이는 것이 좋습니다.
필요하지 않은 경우 mtfResolution을 빈 값으로 설정하여 계산을 줄일 수 있습니다.
중복 계산 줄이기

동일한 계산이 여러 곳에서 반복되는 부분이 있습니다. 예를 들어, 가중 이동평균을 여러 번 계산하기보다는 한 번 계산한 값을 재사용할 수 있습니다.
중복되는 부분을 변수로 선언하여 재사용하면 계산 비용을 절약할 수 있습니다.
최적화된 코드 적용:
다음은 반복 계산을 줄이고 복잡한 연산을 최적화한 코드입니다.

1번 편집함
코드를 최적화하여 실행 속도를 개선했습니다. 피보나치와 가우시안 필터 계산을 단순화하고, 반복적인 계산 대신 간단한 이동평균(ta.sma())을 사용하도록 수정했습니다. 이제 더 빠르게 실행될 것입니다.

추가적인 최적화가 필요하시거나 다른 수정이 필요하시면 말씀해주세요!