Объяснение индикатора:
sp — продажи юр лиц
lp — покупки юр лиц
fsp — продажи физ лиц
flp — покупки физ лиц
Strategy Value — наша стратегия.
По этому индикатору мы получаем цифру от 0 до 100. Чем ближе к 100, тем более оптимистичные юридические лица в плане актива, чем ближе к 0, тем более пессимистичны. Выглядит это вот так (были использованы открытые позиции юридических и физических лиц во фьючерсе нефти).
20220915,090000,61420,61497,61406,61464,241
20220915,090100,61460,61476,61420,61451,160
20220915,090200,61444,61489,61436,61479,185
Осмелюсь предположить, что эти строки ты заливаешь в массив с помощью string.match. Это готовый парсер строки с разделителем. Работает достаточно шустро. Я на нем сидел пару лет.
Когда данных не много, такой метод загрузки не напрягает. Но когда за день 20-30 раз загружаешь сотни тысяч или миллион строк, то потери времени становятся невыносимыми.
Стал искать способ ускорить этот процесс. И он таки нашелся. Выяснил следующее:
Если строки в файле истории сконвертировать в такой вид (делается 1 раз):
table.insert(MyTable,{«20220915»,«090000»,61420,61497,61406,61464,241})
table.insert(MyTable,{«20220915»,«090100»,61460,61476,61420,61451,160})
table.insert(MyTable,{«20220915»,«090200»,61444,61489,61436,61479,185})