Fortran 90 Mobile Moyenne

Emplois Fortran La tendance de la demande d'annonces d'emploi citant Fortran comme une proportion de tous les emplois informatiques avec un match dans la catégorie Langages de programmation. Fortran Salary Trend Ce graphique fournit la moyenne mobile de 3 mois pour les salaires cités dans les emplois IT permanents citant Fortran au Royaume-Uni. Fortran Histogramme de salaire Ce graphique fournit un histogramme de salaire pour les emplois informatiques citant Fortran au cours des 3 mois au 31 janvier 2017 au Royaume-Uni. Fortran Top 22 Emplois Le tableau ci-dessous examine la demande et fournit un guide des salaires médians cités dans les emplois informatiques citant Fortran au Royaume-Uni sur les 3 mois au 31 Janvier 2017. La colonne de changement de rang indique la variation de la demande À l'intérieur de chaque localité sur la même période de 3 mois l'année dernière. Changement de classement sur la même période L'année dernière Correspondance Offres permanentes d'emploi TI Salaire médian 3 derniers moisIntroduction aux fonctions intrinsèques de Fortrans Affectation: Lisez le chapitre 4 et l'exemple trig. f. Bien avant qu'il y ait des calculatrices scientifiques, les scientifiques et les ingénieurs ont réalisé qu'ils avaient besoin de moyens faciles d'obtenir des résultats de fonctions courantes comme le sinus, le cosinus, le logarithme naturel et bien d'autres encore. Ces besoins ont été pris en compte avec chaque norme Fortran, ce qui a pour résultat une longue liste de fonctions intégrées (fonctions intrinsèques) pour faciliter votre vie. Je ne vais pas couvrir toutes les fonctions dans la norme actuelle (Fortran 90), mais vous donnera quelques clés dans cette discussion et plus tard. La syntaxe pour l'utilisation des fonctions intrinsèques peut vous être très familière, car elles apparaissent également dans les tableurs. Si je saisis l'amplitude d'une vitesse dans la case A1 et l'angle entre la vitesse et l'axe des x (en radians) dans la case A2, je peux calculer la composante x de la vitesse dans la case A3 avec la formule A1COS A2). Dans Fortran ce résultat pourrait être obtenu avec une déclaration d'affectation telle que velxvelcos (angrad) Avant de passer sur nous avons besoin d'une définition simple. Dans l'exemple ci-dessus, angrad est un argument de la fonction cos. Quelques fonctions fondamentales intrinsèques abs (x) - Valeur absolue de x iabs (I) - Valeur absolue d'un entier I (pré-90 Fortran abs ne ressemblait pas à des arguments entiers) (X) - Retourne le sinus de x (x n'est pas un entier) cos (x) - Retourne le cosinus de x (x n'est pas un entier) tan (x) - Retourne la tangente de x (x n'est pas un entier) (X) - calcule e (2.7183.) Sur la puissance x (x n'est pas un entier) log (x) - calcule le logarithme naturel de x (x n'est pas un nombre entier et gt 0) log10 (x) 10 logarithme de x (x n'est pas un nombre entier et gt 0) asin (x) - Retourne l'arcsine (sinus inverse) de x (x est réel) acos (x) - Retourne l'arccosine (cosinus inverse) de x (X) - retourne la racine carrée de x (x n'est pas un entier et gt 0) nint (x) - Retourne la racine carrée de x (x est un réel) sqrt (x) - Retourne l'arctangent (tangente inverse) de x Entier au nombre réel x min (x1, x2.) - Renvoie le minimum de x1, x2. (Les arguments doivent être du même type) max (x1, x2.) - Retourne le maximum de x1, x2. (Les arguments doivent être du même type) Les fonctions max et min sont inhabituelles en ce sens qu'elles prennent un nombre quelconque d'arguments. Les formes génériques min et max n'étaient pas une partie manditory de la norme Fortran 77, mais sont dans Fortran 90. Dans beaucoup de codes de Fortran 77 vous verrez des fonctions: amax1 (x1, x2.) - Renvoie le maximum de x1, x2. Comme un nombre réel (arguments sont réels) amax0 (i1, i2.) - Retourne le maximum de i1, i2. Comme un nombre réel (arguments sont des nombres entiers) max0 (i1, i2.) - Renvoie le maximum de i1, i2. Comme un entier (arguments sont des nombres entiers) max1 (x1, x2.) - Retourne le maximum de x1, x2. Comme un entier (les arguments sont réels) Des formes similaires sont apparues pour min. En outre log et log10 étaient des formulaires facultatifs dans Fortran 77. Les programmes plus anciens utilisent souvent alog et alog10 pour démarrer le nom de la fonction avec une lettre caractéristique d'une valeur réelle plutôt que entière. En général, Fortran 77 dépend plus de vous spécifiquement choisir une fonction appropriée pour les types d'arguments et le type de valeur à renvoyer. Alors que sur le sujet de Fortran 90 fonctions intrinsèques, il convient de noter deux que vous avez vu dans l'exemple ranges. f. Et une fonction connexe, qui sont utiles dans des programmes fonctionnant sur une gamme de machines. (X) - Retourne le plus petit nombre positif qui peut être représenté sur l'ordinateur courant pour l'argument réel x énorme (x) - Retourne le plus grand nombre positif qui peut être représenté sur l'ordinateur courant pour l'argument réel x précision (x) Une précision décimale approximative disponible sur l'ordinateur actuel pour l'argument réel x Quelques commentaires sur la vitesse Vous devez réaliser que les fonctions trigonométriques, log et exp intrinsèques sont relativement coûteuses en termes de temps d'ordinateur requis. Si vous avez besoin de la valeur de sin (0.1) fréquemment, utilisez la fonction une fois dans une affectation comme: sin0p1 sin (0.1) puis utilisez la nouvelle variable sin0p1 partout où sin (0.1) est nécessaire. Le coût élevé de exp et log est également reflété Dans l'utilisation de l'opérateur. Habituellement, une expression comme xy donne un code d'insertion du compilateur équivalent à exp (ylog (x)). Cependant, la plupart des compilateurs sont assez intelligents pour réaliser que si y est un entier, ils peuvent utiliser une ou plusieurs multiplications (x2xx, x3xxx, etc.). Ces compilateurs contiennent la logique de connaître le seuil de rentabilité, en termes de taille de y, entre cette multiplication et la combinaison de exp et log. Il est toujours plus rapide de programmer x2 que x2.0, donc soyez prudent dans votre choix de types pour les exposants. La vitesse est également un facteur dans l'existence de la fonction intrinsèque sqrt. Il s'agit d'un algorithme spécial pour calculer la racine carrée d'un nombre, qui est toujours plus rapide que d'augmenter le nombre à la puissance 0,5. Lorsque l'option existe, utilisez sqrt (x) plutôt que x0.5. Dans mon expérience sqrt (sqrt (x)) est plus rapide que x0.25. Alors que nous sommes sur le sujet de la vitesse, nous devrions examiner la vitesse relative des autres opérations. Ajouter et soustraire sont toujours les plus rapides. Multiplier vient en second. Diviser est plus lent que multiplier, mais beaucoup plus rapide que sqrt. Si vous allez diviser par une variable x fréquemment (plus de 2 ou 3 fois), c'est une bonne idée de définir une autre variable, dites rx avec l'équation rx1.x, puis multipliez par rx où vous auriez divisé par x. Un exemple de programme utilisant des fonctions intrinsèques Etudiez l'exemple de programme trig. f pour des exemples de fonctions intrinsèques et comme un début utile pour votre dernière tâche. Questions d'examen Testez vos connaissances de ce matériel avec quelques questions d'examen. Up one level Moyennes de HomeMoving - Moyennes mobiles simples et exponentielles - Simple et exponentiel Introduction Les moyennes mobiles lissent les données de prix pour former un indicateur de tendance suivant. Ils ne prédisent pas la direction des prix, mais plutôt définir la direction actuelle avec un décalage. Les moyennes mobiles retardent parce qu'elles sont basées sur des prix passés. Malgré ce décalage, les moyennes mobiles aident à atténuer l'effet des prix et à éliminer le bruit. Ils forment également les blocs de construction pour de nombreux autres indicateurs techniques et superpositions, tels que les bandes de Bollinger. MACD et l'oscillateur McClellan. Les deux types les plus populaires de moyennes mobiles sont la moyenne mobile simple (SMA) et la moyenne mobile exponentielle (EMA). Ces moyennes mobiles peuvent être utilisées pour identifier la direction de la tendance ou définir des niveaux de support et de résistance potentiels. Voici un diagramme à la fois avec un SMA et un EMA sur elle: calcul simple de moyenne mobile Une moyenne mobile simple est formé en calculant le prix moyen d'un titre sur un certain nombre de périodes. La plupart des moyennes mobiles sont basées sur les cours de clôture. Une moyenne mobile simple de 5 jours est la somme de cinq jours des prix de clôture divisée par cinq. Comme son nom l'indique, une moyenne mobile est une moyenne qui se déplace. Les données anciennes sont supprimées lorsque de nouvelles données sont disponibles. Cela provoque la moyenne se déplacer le long de l'échelle de temps. Voici un exemple d'une moyenne mobile de 5 jours évoluant sur trois jours. Le premier jour de la moyenne mobile couvre simplement les cinq derniers jours. Le deuxième jour de la moyenne mobile dépose le premier point de données (11) et ajoute le nouveau point de données (16). Le troisième jour de la moyenne mobile se poursuit en abandonnant le premier point de données (12) et en ajoutant le nouveau point de données (17). Dans l'exemple ci-dessus, les prix augmentent progressivement de 11 à 17 sur un total de sept jours. Notez que la moyenne mobile passe également de 13 à 15 sur une période de calcul de trois jours. Notez également que chaque valeur moyenne mobile est juste en dessous du dernier prix. Par exemple, la moyenne mobile pour le premier jour est égale à 13 et le dernier prix est 15. Les prix des quatre jours précédents étaient plus bas et cela entraîne un décalage de la moyenne mobile. Moyenne mobile exponentielle Calcul Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. La pondération appliquée au prix le plus récent dépend du nombre de périodes de la moyenne mobile. Il y a trois étapes pour calculer une moyenne mobile exponentielle. Tout d'abord, calculer la moyenne mobile simple. Une moyenne mobile exponentielle (EMA) doit commencer quelque part, une moyenne mobile simple est utilisée comme EMA de la période précédente039 dans le premier calcul. Deuxièmement, calculez le multiplicateur de pondération. Troisièmement, calculez la moyenne mobile exponentielle. La formule ci-dessous est pour un EMA de 10 jours. Une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes applique une pondération de 18,18 au prix le plus récent. Un EMA de 10 périodes peut également être appelé un 18.18 EMA. Une EMA de 20 périodes applique une pondération de 9.52 au prix le plus récent (2 (201) .0952). Notez que la pondération pour la période de temps plus courte est plus que la pondération pour la plus longue période. En fait, la pondération diminue de moitié chaque fois que la période de moyenne mobile double. Si vous souhaitez nous attribuer un pourcentage spécifique pour une EMA, vous pouvez utiliser cette formule pour la convertir en périodes, puis saisir cette valeur en tant que paramètre EMA039s: Ci-dessous un exemple de tableur d'une moyenne mobile simple de 10 jours et d'un 10- Moyenne mobile exponentielle pour Intel. Les moyennes mobiles simples sont simples et nécessitent peu d'explications. La moyenne de 10 jours se déplace simplement que de nouveaux prix deviennent disponibles et les anciens prix baisse. La moyenne mobile exponentielle commence par la valeur moyenne mobile simple (22,22) dans le premier calcul. Après le premier calcul, la formule normale reprend. Parce qu'un EMA commence avec une moyenne mobile simple, sa vraie valeur ne sera pas réalisé jusqu'à 20 périodes plus tard. En d'autres termes, la valeur de la feuille de calcul Excel peut différer de la valeur du graphique en raison de la courte période de retour. Cette feuille de calcul ne remonte qu'à 30 périodes, ce qui signifie que l'effet de la moyenne mobile simple a eu 20 périodes à dissiper. StockCharts remonte au moins 250 périodes (généralement beaucoup plus loin) pour ses calculs de sorte que les effets de la moyenne mobile simple dans le premier calcul ont complètement dissipé. Le facteur Lag Plus la moyenne mobile est longue, plus le décalage est important. Une moyenne mobile exponentielle de 10 jours va étreindre les prix tout à fait étroitement et tourner peu après que les prix tournent. Les moyennes mobiles courtes sont comme les bateaux rapides - agiles et rapides à changer. En revanche, une moyenne mobile de 100 jours contient beaucoup de données passées qui ralentit. Les moyennes mobiles plus longues sont comme les pétroliers océaniques - léthargiques et lentes à changer. Il faut un mouvement de prix plus long et plus long pour une moyenne mobile de 100 jours pour changer de cap. Le graphique ci-dessus montre le FNB SampP 500 avec une EMA de 10 jours suivent de près les prix et un meulage SMA de 100 jours plus élevé. Même avec la baisse de janvier-février, la SMA de 100 jours a tenu le cap et n'a pas refusé. Le SMA de 50 jours s'inscrit quelque part entre les moyennes mobiles 10 et 100 jours quand il s'agit du facteur de retard. Simple vs Moyennes mobiles exponentielles Même si il ya des différences claires entre les moyennes mobiles simples et exponentielles moyennes mobiles, on n'est pas nécessairement mieux que l'autre. Les moyennes mobiles exponentielles ont moins de retard et sont donc plus sensibles aux prix récents et aux récentes variations de prix. Les moyennes mobiles exponentielles tournent avant les moyennes mobiles simples. Les moyennes mobiles simples, en revanche, représentent une vraie moyenne des prix pour toute la période. En tant que tel, les moyennes mobiles simples peuvent être mieux adaptées pour identifier les niveaux de soutien ou de résistance. La préférence en matière de déménagement dépend des objectifs, du style analytique et de l'horizon temporel. Chartistes devraient expérimenter avec les deux types de moyennes mobiles ainsi que des délais différents pour trouver le meilleur ajustement. Le graphique ci-dessous montre IBM avec la SMA de 50 jours en rouge et l'EMA de 50 jours en vert. Les deux ont culminé à la fin de janvier, mais la baisse de l'EMA a été plus forte que la baisse de la SMA. L'EMA est arrivée à la mi-février, mais la SMA a continué à baisser jusqu'à la fin de mars. Notez que la SMA s'est révélée plus d'un mois après l'EMA. Longueurs et délais La longueur de la moyenne mobile dépend des objectifs analytiques. Moyennes mobiles courtes (5-20 périodes) sont les mieux adaptés pour les tendances à court terme et le commerce. Les chartistes intéressés par les tendances à moyen terme opteront pour des moyennes mobiles plus longues qui pourraient s'étendre de 20 à 60 périodes. Les investisseurs à long terme préfèrent les moyennes mobiles avec 100 périodes ou plus. Certaines longueurs moyennes mobiles sont plus populaires que d'autres. La moyenne mobile de 200 jours est peut-être la plus populaire. En raison de sa longueur, il s'agit clairement d'une moyenne mobile à long terme. Ensuite, la moyenne mobile de 50 jours est très populaire pour la tendance à moyen terme. Beaucoup de chartistes utilisent les moyennes mobiles de 50 jours et de 200 jours ensemble. À court terme, une moyenne mobile de 10 jours était très populaire dans le passé parce qu'il était facile à calculer. On a simplement ajouté les chiffres et déplacé la virgule décimale. Identification des tendances Les mêmes signaux peuvent être générés en utilisant des moyennes mobiles simples ou exponentielles. Comme indiqué ci-dessus, la préférence dépend de chaque individu. Ces exemples ci-dessous utiliseront des moyennes mobiles simples et exponentielles. Le terme moyenne mobile s'applique aux moyennes mobiles simples et exponentielles. La direction de la moyenne mobile donne des informations importantes sur les prix. Une hausse de la moyenne mobile montre que les prix augmentent généralement. Une moyenne mobile en baisse indique que les prix, en moyenne, sont en baisse. Une hausse de la moyenne mobile à long terme reflète une tendance à la hausse à long terme. Une baisse de la moyenne mobile à long terme reflète une tendance à la baisse à long terme. Le graphique ci-dessus montre 3M (MMM) avec une moyenne mobile exponentielle de 150 jours. Cet exemple montre à quel point les moyennes mobiles fonctionnent quand la tendance est forte. L'EMA de 150 jours a refusé en novembre 2007 et encore une fois en Janvier 2008. Notez qu'il a fallu une baisse de 15 pour inverser la direction de cette moyenne mobile. Ces indicateurs de retard identifient les retournements de tendance au fur et à mesure qu'ils se produisent (au mieux) ou après leur apparition (au pire). MMM a continué plus bas en mars 2009, puis a bondi de 40-50. Notez que l'EMA de 150 jours n'a pas apparu avant cette surtension. Une fois cela fait, cependant, MMM a continué plus haut les 12 prochains mois. Moyennes mobiles travaillent brillamment dans de fortes tendances. Double Crossover Deux moyennes mobiles peuvent être utilisées ensemble pour générer des signaux de croisement. Dans Analyse Technique des Marchés Financiers. John Murphy appelle cela la méthode du double crossover. Les croisements doubles impliquent une moyenne mobile relativement courte et une moyenne mobile relativement longue. Comme pour toutes les moyennes mobiles, la longueur générale de la moyenne mobile définit le calendrier du système. Un système utilisant un EMA de 5 jours et un EMA de 35 jours serait jugé à court terme. Un système utilisant un SMA de 50 jours et un SMA de 200 jours serait considéré à moyen terme, peut-être même à long terme. Un croisement haussier se produit lorsque la moyenne mobile plus courte croise au-dessus de la moyenne mobile plus longue. C'est aussi connu comme une croix d'or. Un croisement baissier se produit lorsque la moyenne mobile plus courte croise en dessous de la moyenne mobile plus longue. C'est ce qu'on appelle une croix morte. Les crossovers moyens mobiles produisent des signaux relativement tardifs. Après tout, le système emploie deux indicateurs de retard. Plus les périodes de moyenne mobile sont longues, plus le décalage dans les signaux est élevé. Ces signaux fonctionnent très bien quand une bonne tendance prend place. Cependant, un système de crossover moyen mobile produira beaucoup de whipsaws en l'absence d'une tendance forte. Il existe également une méthode de croisement triple impliquant trois moyennes mobiles. Encore une fois, un signal est généré lorsque la moyenne mobile la plus courte traverse les deux moyennes mobiles plus longues. Un simple système de croisement triple peut impliquer des moyennes mobiles de 5 jours, 10 jours et 20 jours. Le tableau ci-dessus montre Home Depot (HD) avec une EMA de 10 jours (ligne pointillée verte) et une EMA de 50 jours (ligne rouge). La ligne noire est la fermeture quotidienne. L'utilisation d'un crossover moyen mobile aurait entraîné trois whipsaws avant de prendre un bon commerce. L'EMA de 10 jours a éclaté en dessous de l'EMA de 50 jours à la fin d'octobre (1), mais cela n'a pas duré longtemps car les 10 jours sont revenus au-dessus à la mi-novembre (2). Cette croix a duré plus longtemps, mais le prochain croisement baissier en Janvier (3) a eu lieu vers la fin de novembre niveaux de prix, résultant en une autre whipsaw. Cette croix baissière n'a pas duré longtemps car l'EMA de 10 jours est revenue au-dessus des 50 jours quelques jours plus tard (4). Après trois mauvais signaux, le quatrième signal annonçait un fort mouvement alors que le stock avançait au-dessus de 20. Il y a deux takeaways ici. Tout d'abord, les crossovers sont sujettes à whipsaw. Un filtre de prix ou de temps peut être appliqué pour aider à prévenir whipsaws. Les traders peuvent exiger que le croisement dure trois jours avant d'agir ou de demander à l'EMA de 10 jours de se déplacer au-dessus de l'EMA de 50 jours d'un certain montant avant d'agir. Deuxièmement, MACD peut être utilisé pour identifier et quantifier ces croisements. MACD (10,50,1) montrera une ligne représentant la différence entre les deux moyennes mobiles exponentielles. MACD devient positif pendant une croix d'or et négatif pendant une croix morte. L'oscillateur de prix en pourcentage (PPO) peut être utilisé de la même façon pour montrer les différences de pourcentage. Notez que le MACD et le PPO sont basés sur des moyennes mobiles exponentielles et ne correspondent pas aux moyennes mobiles simples. Ce graphique montre Oracle (ORCL) avec l'EMA de 50 jours, EMA de 200 jours et MACD (50, 200,1). Il y avait quatre croisements moyens mobiles sur une période de 12 ans. Les trois premiers se sont soldés par des whipsaws ou des mauvais métiers. Une tendance soutenue a commencé avec le quatrième croisement comme ORCL avancé au milieu des années 20. Encore une fois, les crossovers de moyenne mobile fonctionnent très bien quand la tendance est forte, mais produisent des pertes en l'absence d'une tendance. Crossovers de prix Les moyennes mobiles peuvent également être utilisées pour générer des signaux avec des crossovers de prix simple. Un signal haussier est généré lorsque les prix se déplacent au-dessus de la moyenne mobile. Un signal baissier est généré lorsque les prix se déplacent au-dessous de la moyenne mobile. Croisements de prix peuvent être combinés pour le commerce dans la plus grande tendance. La moyenne mobile plus longue donne le ton pour la tendance plus importante et la moyenne mobile plus courte est utilisée pour générer les signaux. On rechercherait des croissants haussiers de prix seulement quand les prix sont déjà au-dessus de la moyenne mobile plus longue. Ce serait le commerce en harmonie avec la plus grande tendance. Par exemple, si le prix est au-dessus de la moyenne mobile de 200 jours, les chartistes se concentrer uniquement sur les signaux lorsque le prix se déplace au-dessus de la moyenne mobile de 50 jours. Évidemment, un mouvement au-dessous de la moyenne mobile de 50 jours précéderait un tel signal, mais de telles croix baissières seraient ignorées parce que la tendance plus grande est vers le haut. Une croix baissière suggérerait simplement un retrait dans une plus grande tendance haussière. Un retour en arrière au-dessus de la moyenne mobile de 50 jours signifierait une reprise des prix et la poursuite de la plus forte tendance haussière. Le graphique suivant montre Emerson Electric (EMR) avec l'EMA de 50 jours et EMA de 200 jours. Le stock a déménagé au-dessus et a tenu au-dessus de la moyenne mobile de 200 jours en août. Il y avait des creux au-dessous de l'EMA de 50 jours au début de novembre et encore au début de février. Les prix ont rapidement reculé au-dessus de l'EMA de 50 jours pour fournir des signaux haussiers (flèches vertes) en harmonie avec la plus grande tendance haussière. MACD (1,50,1) est affiché dans la fenêtre d'indicateur pour confirmer les croix de prix au-dessus ou en dessous de l'EMA de 50 jours. L'EMA d'un jour correspond au cours de clôture. MACD (1,50,1) est positif lorsque la fermeture est supérieure à l'EMA de 50 jours et négative lorsque la fermeture est inférieure à l'EMA de 50 jours. Soutien et résistance Les moyennes mobiles peuvent également servir de support dans une tendance haussière et de résistance dans une tendance baissière. Une tendance à la hausse à court terme pourrait trouver un soutien près de la moyenne mobile simple de 20 jours, qui est également utilisé dans les bandes de Bollinger. Une tendance haussière à long terme pourrait trouver un soutien près de la moyenne mobile simple de 200 jours, qui est la moyenne mobile à long terme la plus populaire. En fait, la moyenne mobile de 200 jours peut offrir un soutien ou une résistance simplement parce qu'elle est si largement utilisée. C'est presque comme une prophétie auto-réalisatrice. Le graphique ci-dessus montre le NY Composite avec la moyenne mobile simple de 200 jours de mi 2004 à la fin de 2008. Les 200 jours ont fourni le soutien de nombreuses fois au cours de l'avance. Une fois que la tendance s'est inversée avec une double rupture de support supérieure, la moyenne mobile de 200 jours a agi comme une résistance autour de 9500. Ne vous attendez pas à des niveaux de soutien et de résistance exacts à partir des moyennes mobiles, en particulier des moyennes mobiles plus longues. Les marchés sont stimulés par l'émotion, ce qui les rend sujets à des dépassements. Au lieu des niveaux exacts, les moyennes mobiles peuvent être utilisées pour identifier les zones de soutien ou de résistance. Conclusions Les avantages de l'utilisation de moyennes mobiles doivent être mis en balance avec les inconvénients. Les moyennes mobiles sont des tendances qui suivent, ou qui sont en retard, des indicateurs qui seront toujours un pas en arrière. Ce n'est pas forcément une mauvaise chose cependant. Après tout, la tendance est votre ami et il est préférable de négocier dans le sens de la tendance. Moyennes mobiles assurer qu'un commerçant est en ligne avec la tendance actuelle. Même si la tendance est votre ami, les titres passent beaucoup de temps dans les gammes de négociation, ce qui rend les moyennes mobiles inefficaces. Une fois dans une tendance, les moyennes mobiles vous tiendront, mais aussi donner des signaux tardifs. Don039t s'attendent à vendre au sommet et acheter au bas en utilisant des moyennes mobiles. Comme pour la plupart des outils d'analyse technique, les moyennes mobiles ne doivent pas être utilisées seules, mais conjointement avec d'autres outils complémentaires. Les chartistes peuvent utiliser des moyennes mobiles pour définir la tendance générale, puis utiliser RSI pour définir les niveaux de sur-achat ou de survente. Ajout de moyennes mobiles aux graphiques StockCharts Les moyennes mobiles sont disponibles en tant que fonctionnalité de superposition de prix sur le workbench de SharpCharts. À l'aide du menu déroulant Superpositions, les utilisateurs peuvent choisir soit une moyenne mobile simple, soit une moyenne mobile exponentielle. Le premier paramètre est utilisé pour définir le nombre de périodes. Un paramètre facultatif peut être ajouté pour spécifier le champ de prix à utiliser dans les calculs - O pour l'Open, H pour le High, L pour le Low et C pour le Close. Une virgule est utilisée pour séparer les paramètres. Un autre paramètre facultatif peut être ajouté pour déplacer les moyennes mobiles vers la gauche (passé) ou vers la droite (future). Un nombre négatif (-10) déplacerait la moyenne mobile vers la gauche 10 périodes. Un nombre positif (10) déplacerait la moyenne mobile vers la droite 10 périodes. Plusieurs moyennes mobiles peuvent être superposées à l'intrigue des prix en ajoutant simplement une autre ligne de superposition à l'atelier. Les membres de StockCharts peuvent changer les couleurs et le style pour différencier entre plusieurs moyennes mobiles. Après avoir sélectionné un indicateur, ouvrez Options avancées en cliquant sur le petit triangle vert. Les options avancées peuvent également être utilisées pour ajouter une superposition de moyenne mobile à d'autres indicateurs techniques comme RSI, CCI et Volume. Cliquez ici pour un graphique en direct avec différentes moyennes mobiles. Utiliser les moyennes mobiles avec les balayages StockCharts Voici quelques exemples de balayages que les membres StockCharts peuvent utiliser pour analyser diverses situations de moyenne mobile: Bullish Moving Average Cross: Cette analyse cherche des stocks avec une hausse de la moyenne mobile de 150 jours et une croix haussière des 5 EMA de jour et EMA de 35 jours. La moyenne mobile de 150 jours est en hausse tant qu'elle se négocie au-dessus de son niveau il ya cinq jours. Un croisement haussier se produit lorsque l'EMA de 5 jours se déplace au-dessus de l'EMA de 35 jours sur un volume supérieur à la moyenne. Moyenne mobile baissière Croix: Cette analyse cherche des actions avec une baisse de la moyenne mobile de 150 jours simple et une croix baissière de l'EMA de 5 jours et de l'EMA de 35 jours. La moyenne mobile de 150 jours est en baisse tant qu'elle est en dessous de son niveau il ya cinq jours. Une croix baissière se produit lorsque l'EMA de 5 jours se déplace au-dessous de l'EMA de 35 jours sur un volume supérieur à la moyenne. Étude complémentaire Le livre de John Murphy a un chapitre consacré aux moyennes mobiles et à leurs diverses utilisations. Murphy couvre les avantages et les inconvénients des moyennes mobiles. De plus, Murphy montre comment les moyennes mobiles travaillent avec Bollinger Bands et les systèmes de négociation basés sur les canaux. Analyse Technique des Marchés Financiers John MurphyAPPENDIX 5 Fonctions intrinsèques dans Fortran 90 Il existe un grand nombre de fonctions intrinsèques et de cinq sous-routines intrinsèques dans Fortran 90. Je traite les routines numériques et mathématiques très rapidement car elles ne sont pas changées de Fortran 77 et Devrait donc être bien connu. Cette section est basée sur la section 13 de la norme ISO (1991), qui contient un traitement plus formel. Nous suivons l'arrangement des différentes fonctions et sous-routines dans la norme, mais expliquer directement dans la liste. Pour un traitement plus détaillé, nous nous référons à Metcalf et Reid (1990, 1993). Quand un paramètre ci-dessous est facultatif, il est donné en minuscules. Lorsqu'une liste d'arguments contient plusieurs arguments, la fonction peut être appelée soit par des arguments liés à la position, soit par un mot-clé. Mot-clé doit être utilisé si un argument précédent n'est pas inclus. Les mots-clés sont normalement les noms qui sont donnés ci-dessous. Nous n'avons pas toujours donné toutes les limites naturelles aux variables, par exemple que le rang ne soit pas autorisé à être négatif. La fonction PRESENT (A) renvoie. TRUE. Si l'argument A est dans la liste appelante,.FALSE. Dans l'autre cas. L'utilisation est illustrée dans le programme d'exemple au chapitre 8 du texte principal. Les éléments suivants sont disponibles auprès de Fortran 77: ABS, AIMAG, AINT, ANINT, CMPLX, CONJG, DBLE, DIM, DPROD, INT, MAX, MIN, MOD, NINT, REAL et SIGN. De plus, CEILING, FLOOR et MODULO ont été ajoutés au Fortran 90. Seul le dernier est difficile à expliquer, ce qui se fait plus facilement avec les exemples d'ISO (1991). Les fonctions suivantes de Fortran 77 peuvent utiliser un paramètre de type Dans AINT (A, genre). À savoir AINT, ANINT, CMPLX, INT, NINT et REAL. Un fait historique est que les fonctions numériques de Fortran 66 devaient avoir des noms spécifiques (différents) dans des précisions différentes, et ces noms explicites sont toujours les seuls qui peuvent être utilisés lorsqu'un nom de fonction est passé comme argument. Un tableau complet de toutes les fonctions numériques suit. Les noms qui sont indiqués par une étoile ne sont pas autorisés à être utilisés comme arguments. Certaines fonctions, comme INT et IFIX ont deux noms spécifiques, peuvent être utilisées. D'autre part, certaines fonctions n'ont pas de nom spécifique. Ci-dessous, j'utilise C pour les valeurs en virgule flottante complexe, D pour les valeurs en virgule flottante en double précision, I pour les entiers et R pour les valeurs en virgule flottante en simple précision. La troncature est vers zéro, INT (-3,7) devient -3. Mais l'arrondissement est correct, NINT (-3.7) devient -4. Les nouvelles fonctions FLOOR et PLAFOND tronquent respectivement vers le minus et vers l'infini. La fonction CMPLX peut avoir un ou deux arguments, si deux arguments sont présents, ceux-ci doivent être du même type mais pas COMPLEX. La fonction MOD (X, Y) calcule X - INT (XY) Y. La fonction de transfert de signe SIGN (X, Y) prend le signe du second argument et le place sur le premier argument, ABS (X) si Y gt 0 et - ABS (X) si Y lt 0. Différence positive DIM est une fonction que je n'ai jamais utilisée, mais DIM (X, Y) donne X-Y si celle-ci est positive et nulle dans l'autre cas. DPROD produit intérieur est d'autre part une fonction très utile qui donne le produit de deux nombres en une seule précision comme un nombre de double précision. Il est à la fois rapide et précis. Les deux fonctions MAX et MIN sont uniques en ce qu'elles peuvent avoir un nombre arbitraire d'arguments, mais au moins deux. Les arguments doivent être du même type, mais ne sont pas autorisés à être du type COMPLEX. Identique à Fortran 77. Toutes les fonctions trigonométriques fonctionnent en radians. Ce qui suit sont disponibles: ACOS, ASIN, ATAN, ATAN2, COS, COSH, EXP, LOG, LOG10, SIN, SINH, SQRT, TAN et TANH. Un fait historique est que les fonctions mathématiques dans Fortran 66 devaient avoir des noms spécifiques (différents) dans des précisions différentes, et ces noms explicites sont toujours les seuls qui peuvent être utilisés lorsqu'un nom de fonction est passé comme un argument. Un tableau complet de toutes les fonctions mathématiques suit. Ci-dessous, j'utilise C pour les valeurs en virgule flottante complexe, D pour les valeurs en virgule flottante en double précision, I pour les entiers et R pour les valeurs en virgule flottante en simple précision. Le but de la plupart de ces fonctions est évident. Notez qu'ils sont tous uniquement définis pour les nombres à virgule flottante et non pour les nombres entiers. Vous ne pouvez donc pas calculer la racine carrée de 4 comme SQRT (4). Mais vous pouvez utiliser NINT (SQRT (REAL (4))). Veuillez également noter que toutes les fonctions complexes renvoient la valeur principale. La racine carrée donne un résultat réel pour un argument réel en simple ou double précision et un résultat complexe pour un argument complexe. So SQRT (-1.0) donne un message d'erreur (généralement déjà au moment de la compilation), alors que vous pouvez obtenir la racine carrée complexe en utilisant les instructions suivantes. L'argument pour les logarithmes habituels doit être positif, alors que l'argument pour CLOG doit être différent de zéro. Le module pour l'argument ASIN et ACOS doit être au plus égal à 1. Le résultat sera dans - pi2, pi2 et 0, pi, respectivement. La fonction ATAN renverra une valeur dans - pi2, pi2. La fonction ATAN2 (Y, X) arctan (y, x) renverra une valeur dans (-pi, pi Si Y est positif le résultat sera positif Si Y est zéro le résultat sera zéro si X est positif et Si X est négatif, le résultat sera négatif Si X est égal à zéro, le résultat sera plus ou moins pi 2. Les deux X et Y ne sont pas autorisés à être zéro simultanément. Par zéro. Une limitation naturelle pour les fonctions mathématiques est la précision limitée et la plage, ce qui signifie que par exemple EXP peut provoquer sous-flux ou débordement à des valeurs assez communes de l'argument. Les fonctions trigonométriques obtiendrez une très faible précision pour les grands arguments. Ces limitations Les fonctions ci-dessous exécutent des opérations à partir de et vers des chaînes de caractères. Notez que ACHAR fonctionne avec le jeu de caractères ASCII standard alors que CHAR fonctionne avec la représentation dans l'ordinateur que vous utilisez. Les routines comparent deux chaînes en utilisant le tri selon ASCII. Si une chaîne est plus courte que l'autre, des blancs sont ajoutés à la fin de la chaîne courte. Si une chaîne contient un caractère en dehors du jeu de caractères ASCII, le résultat dépend de l'implémentation. LEN (STRING) renvoie la longueur d'une chaîne de caractères. Il n'est pas nécessaire d'attribuer une valeur à la variable STRING. La première renvoie le type de l'argument réel, qui peut être du type INTEGER, REAL, COMPLEX, LOGICAL ou CHARACTER. L'argument X ne doit pas être affecté à aucune valeur. Le second renvoie un type entier avec le nombre de chiffres demandé et le troisième retourne le type pour les nombres à virgule flottante avec précision numérique au moins P chiffres et un exposant décimal entre - R et R. Les paramètres P et R doivent être des entiers scalaires. Au moins l'un de P et R doit être donné. Le résultat de SELECTEDINTKIND est un entier à partir de zéro et vers le haut, si le type souhaité n'est pas disponible, vous obtiendrez -1. Si plusieurs types implémentés satisfont à la condition, celui qui a le moins de décimale est utilisé. S'il existe encore plusieurs types ou types qui satisfont à la condition, celui avec le plus petit numéro de type sera utilisé. Le résultat de SELECTEDREALKIND est également un entier à partir de zéro et si le type souhaité n'est pas disponible, -1 est renvoyé si la précision n'est pas disponible, -2 si la plage d'exposants n'est pas disponible et -3 si aucune des exigences sont disponibles. Si plusieurs types implémentés satisfont à la condition, celui qui a la moindre précision décimale est renvoyé, et s'il y en a plusieurs, celui qui a le moins de nombre est renvoyé. Des exemples sont donnés au chapitre 2 du texte principal. Des exemples de types dans quelques implémentations différentes (NAG et Cray) sont donnés en Annexe 6. LOGIQUE (L, genre) convertit entre différents types de variables logiques. Les variables logiques peuvent être implémentées de différentes manières, par exemple avec une représentation physique occupant un bit (non recommandé), un octet, un mot ou même un double mot. Cette différence est importante si COMMON et EQUIVALENCE avec des variables logiques ont été mal utilisés dans un programme de la manière traditionnelle de programmation Fortran 66. 8. Fonctions de recherche numérique: Ces fonctions fonctionnent avec un certain modèle d'arithmétique à nombres entiers et à virgule flottante, voir ISO (1991), section 13.7.1. Les fonctions renvoient des propriétés de nombres du même type que la variable X. Qui peut être réel et dans certains cas entier. Les fonctions qui renvoient des propriétés de l'argument réel X sont disponibles dans la section 12 ci-dessous, les fonctions de manipulation à virgule flottante. BITSIZE (I) renvoie le nombre de bits selon le modèle de représentation de bits dans la norme ISO (1991), section 13.5.7. Normalement, nous obtenons le nombre de bits dans un mot (entier). Le modèle de représentation de bits dans la norme ISO (1991), section 13.5.7 est utilisé. TRANSFER (SOURCE, MOLD, size) spécifie que la représentation physique du premier argument SOURCE doit être traitée comme si elle avait le type et les paramètres comme second argument MOLD. Mais sans la convertir. Le but est de donner la possibilité de déplacer une quantité d'un certain type via une routine qui n'a pas exactement ce type de données. 12. Fonctions de manipulation à virgule flottante: Ces fonctions fonctionnent dans un certain modèle d'arithmétique à nombre entier et en virgule flottante, voir la norme ISO (1991), section 13.7.1. Les fonctions renvoient des nombres relatifs à la variable réelle X du type REAL. Les fonctions qui renvoient des propriétés pour les nombres du même type que la variable X sont sous la section 8 (Fonctions d'interrogation numérique). DOTPRODUCT (VECTORA, VECTORB) fait un produit scalaire de deux vecteurs, qui doivent avoir la même longueur (même nombre d'éléments). Veuillez noter que si VECTORA est de type COMPLEX le résultat est SUM (CONJG (VECTORA) VECTORB). MATMIX (MATRIXA, MATRIXB) fait le produit matriciel de deux matrices, qui doivent être cohérentes, c'est-à-dire avoir les dimensions (M, K) et (K, N). Utilisé au chapitre 11 du texte principal. 14. Fonctions Array: ALL (MASK, dim) renvoie une valeur logique qui indique si toutes les relations dans MASK sont. TRUE. . Le long de la seule dimension désirée si le second argument est donné. ANY (MASK, dim) renvoie une valeur logique qui indique si une relation dans MASK est. TRUE. . Le long de la seule dimension désirée si le second argument est donné. COUNT (MASK, dim) renvoie une valeur numérique qui est le nombre de relations dans MASK qui sont. TRUE. . Le long de la seule dimension désirée si le second argument est donné. MAXVAL (ARRAY, dim, masque) renvoie la plus grande valeur dans le tableau ARRAY. De ceux qui obéissent à la relation dans le troisième argument MASK si celui-ci est donné, le long de la seule dimension désirée si le second argument DIM est donné. MINVAL (ARRAY, dim, masque) renvoie la plus petite valeur dans le tableau ARRAY. De ceux qui obéissent à la relation dans le troisième argument MASK si celui-ci est donné, le long de la seule dimension désirée si le second argument DIM est donné. PRODUCT (ARRAY, dim, masque) retourne le produit de tous les éléments du tableau ARRAY. De ceux qui obéissent à la relation dans le troisième argument MASK si celui-ci est donné, le long de la seule dimension désirée si le second argument DIM est donné. SUM (ARRAY, dim, masque) renvoie la somme de tous les éléments du tableau ARRAY. De ceux qui obéissent à la relation dans le troisième argument MASK si celui-ci est donné, le long de la seule dimension désirée si le second argument DIM est donné. Un exemple est donné à l'annexe 3, section 10. ALLOCATED (ARRAY) est une fonction logique qui indique si le tableau est alloué. LBOUND (ARRAY, dim) est une fonction qui renvoie la limite de dimension inférieure pour le ARRAY. Si DIM (la dimension) n'est pas donnée comme un argument, vous obtenez un vecteur entier, si DIM est inclus, vous obtenez la valeur entière avec exactement cette limite de dimension inférieure pour laquelle vous avez demandé. SHAPE (SOURCE) est une fonction qui renvoie la forme d'un tableau SOURCE en tant que vecteur entier. SIZE (ARRAY, dim) est une fonction qui renvoie le nombre d'éléments dans un tableau ARRAY. Si DIM n'est pas donné, et le nombre d'éléments dans la dimension pertinente si DIM est inclus. UBOUND (ARRAY, dim) est une fonction similaire à LBOUND qui renvoie les limites dimensionnelles supérieures. MERGE (TSOURCE, FSOURCE, MASK) est une fonction qui rejoint deux tableaux. Il donne les éléments dans TSOURCE si la condition dans MASK est. TRUE. Et FSOURCE si la condition dans MASK est. FALSE. Les deux champs TSOURCE et FSOURCE doivent être du même type et de la même forme. Le résultat est également de ce type et de cette forme. De plus, MASK doit avoir la même forme. Je donne ici un exemple assez complet de l'utilisation de MERGE qui utilise également RESHAPE de la section suivante afin de construire des matrices de test appropriées. Notez que les deux sous-routines WRITEARRAY et WRITELARRAY sont des routines de test pour écrire des matrices qui dans le premier cas sont de type REAL, dans le second cas d'un type LOGIQUE. La sortie suivante est obtenue PACK (ARRAY, MASK, vector) assemble un tableau à un vecteur avec le contrôle de MASK. La forme du masque logique MASK doit correspondre à celle pour ARRAY ou MASK doit être un scalaire. Si VECTOR est inclus, il doit être un tableau de rang 1 (c'est-à-dire un vecteur) avec au moins autant d'éléments que ceux qui sont vrais dans MASK et ont le même type que ARRAY. Si MASK est un scalaire avec la valeur. TRUE. Alors VECTOR doit au contraire avoir le même nombre d'éléments que ARRAY. Le résultat est un vecteur avec autant d'éléments que ceux dans ARRAY qui obéissent aux conditions si VECTOR n'est pas inclus (c'est-à-dire tous les éléments si MASK est un scalaire avec la valeur. TRUE). Dans l'autre cas, le nombre d'éléments du résultat sera autant que dans VECTOR. Les valeurs seront celles approuvées, c'est-à-dire les valeurs qui remplissent la condition, et seront dans l'ordre Fortran ordinaire. Si VECTOR est inclus et le nombre de ses éléments dépasse le nombre de valeurs approuvées, les valeurs manquantes requises pour le résultat sont prises à partir des emplacements correspondants dans VECTOR. L'exemple suivant est basé sur la modification de celui de MERGE. Mais je ne donne que les résultats. SPREAD (SOURCE, DIM, NCOPIES) renvoie un tableau du même type que l'argument SOURCE avec le rang augmenté de un. Les paramètres DIM et NCOPIES sont des nombres entiers. Si NCOPIES est négatif, la valeur zéro est utilisée à la place. Si SOURCE est un scalaire, SPREAD devient un vecteur avec des éléments NCOPIES qui ont tous la même valeur que SOURCE. Le paramètre DIM indique quel index doit être étendu. Il doit être dans la plage 1 et 1 (rang de SOURCE). Si SOURCE est un scalaire alors DIM doit être un. Le paramètre NCOPIES est le nombre d'éléments dans les nouvelles dimensions. Une discussion supplémentaire est donnée dans la solution à l'exercice (11.1). UNPACK (VECTOR, MASK, ARRAY) diffuse un vecteur dans un tableau sous contrôle de MASK. La forme du masque logique MASK doit correspondre à celle du paramètre ARRAY. Le tableau VECTOR doit avoir le rang 1 (c'est-à-dire un vecteur) avec au moins autant d'éléments que ceux qui sont vrais dans MASK. Et doit également avoir le même type que ARRAY. Si ARRAY est donné comme un scalaire, il est considéré comme un tableau ayant la même forme que MASK et les mêmes éléments scalaires partout. Le résultat sera un tableau ayant la même forme que MASK et le même type que VECTOR. Les valeurs seront celles de VECTOR qui sont acceptées (c'est-à-dire celles qui remplissent la condition dans MASK), prises dans l'ordre Fortran ordinaire, tandis que dans les positions restantes dans ARRAY les anciennes valeurs sont conservées. RESHAPE (SOURCE, SHAPE, pad, order) construit un tableau avec une forme SHAPE spécifiée à partir des éléments d'un tableau donné SOURCE. Si PAD n'est pas inclus alors la taille de SOURCE doit être au moins PRODUCT (SHAPE). Si PAD est inclus, il doit avoir le même type que SOURCE. Si ORDER est inclus, il doit être un tableau INTEGER avec la même forme que SHAPE et les valeurs doivent être une permutation de (1,2,3, N), où N est le nombre d'éléments dans SHAPE. Il doit être inférieur ou égal à 7. Le résultat a bien sûr une forme SHAPE et les éléments sont ceux de SOURCE. Éventuellement complétées par PAD. Les différentes dimensions ont été permutées lors de l'affectation des éléments si ORDER a été inclus, mais sans influencer la forme du résultat. Quelques exemples simples sont donnés dans la section précédente et la section suivante et également dans l'annexe 3, section 9. Un exemple plus compliqué, illustrant également les arguments facultatifs, suit. La sortie du programme ci-dessus est la suivante. Les fonctions shift renvoient la forme d'un tableau inchangée, mais déplacent les éléments. Ils sont assez difficiles à expliquer, alors je recommande d'étudier aussi la norme ISO (1991). CSHIFT (ARRAY, SHIFT, dim) effectue un décalage circulaire par des positions SHIFT vers la gauche si SHIFT est positif et vers la droite si elle est négative. Si ARRAY est un vecteur, le changement se fait d'une manière naturelle, s'il s'agit d'un tableau d'un rang supérieur, alors le changement se fait dans toutes les sections le long de la dimension DIM. Si DIM est manquant, il est considéré comme 1, dans d'autres cas, il doit être un nombre entier scalaire entre 1 et n (où n est égal au rang de ARRAY). L'argument SHIFT est un entier scalaire ou un tableau entier de rang n-1 et la même forme que l'ARRAY. Sauf le long de la dimension DIM (qui est supprimé en raison du rang inférieur). Différentes sections peuvent donc être déplacées dans des directions différentes et avec un nombre variable de positions. EOSHIFT (ARRAY, SHIFT, boundary, dim) effectue un changement vers la gauche si SHIFT est positif et vers la droite si elle est négative. Au lieu des éléments déplacés, de nouveaux éléments sont extraits de BOUNDARY. Si ARRAY est un vecteur, le changement se fait d'une manière naturelle, s'il s'agit d'un tableau d'un rang supérieur, le décalage sur toutes les sections est le long de la dimension DIM. Si DIM est manquant, il est considéré comme 1, dans d'autres cas il doit avoir une valeur entière scalaire entre 1 et n (où n est égal au rang de ARRAY). L'argument SHIFT est un entier scalaire si ARRAY a rang 1, dans l'autre cas, il peut être un entier scalaire ou un tableau entier de rang n-1 et de même forme que le tableau ARRAY sauf le long de la dimension DIM (qui est supprimé En raison du rang inférieur). La clause correspondante s'applique à BOUNDARY qui doit avoir le même type que le ARRAY. Si le paramètre BOUNDARY est manquant, vous avez le choix entre les valeurs zéro,.FALSE. Ou blanc utilisé, selon le type de données. Différentes sections peuvent donc être décalées dans diverses directions et avec divers numéros de positions. Un exemple simple des deux fonctions ci-dessus pour le cas vecteur suit, à la fois le programme et la sortie. Un exemple simple des deux fonctions ci-dessus dans le cas matriciel suit. J'ai utilisé ici RESHAPE afin de créer une matrice appropriée pour commencer à travailler avec. Le programme n'est pas reproduit ici, seulement les principales déclarations. TRANSPOSE (MATRIX) transpose une matrice, qui est un tableau de rang 2. Elle remplace les lignes et les colonnes de la matrice. MAXLOC (ARRAY, masque) renvoie la position du plus grand élément dans le tableau ARRAY. Si MASK n'est inclus que pour ceux qui remplissent les conditions dans MASK. Le résultat est un vecteur entier Il est utilisé dans la solution de l'exercice (11.1). MINLOC (ARRAY, masque) renvoie la position du plus petit élément dans le tableau ARRAY. Si MASK n'est inclus que pour ceux qui remplissent les conditions dans MASK. Le résultat est un vecteur entier ASSOCIATED (POINTER, target) est une fonction logique qui indique si le pointeur POINTER est associé à une cible quelconque et si un TARGET spécifique est inclus, il indique s'il est associé à exactement cette cible. Si POINTER et TARGET sont des pointeurs, le résultat est. TRUE. Seulement si les deux sont associés à la même cible. Je renvoie le lecteur au chapitre 12 du texte principal, Pointers. Un sous-programme qui renvoie la date, l'heure et le fuseau horaire. Au moins un argument doit être donné. DATE doit être une variable de chaîne de caractères scalaire avec au moins 8 caractères et elle est affectée à la valeur CCYYMMDD pour le siècle, l'année, le mois et le jour. Tous sont donnés numériquement, avec des blancs si le système ne comprend pas la date. TIME doit également être une variable de chaîne de caractères scalaire avec au moins 10 caractères et sa valeur est hhmmss. sss pour le temps en heures, minutes, secondes et millisecondes. Tous sont donnés numériquement avec des blancs si le système ne comprend pas une horloge. ZONE doit être une variable de chaîne de caractères scalaire avec au moins 5 caractères et sa valeur est hhmm pour le signe, le temps en heures et minutes pour la différence de temps locale avec UTC (précédemment appelé Greenwich Mean Time). Tous sont donnés numériquement, avec des blancs si le système ne comprend pas une horloge. En Suède, nous obtenons donc 0100 en hiver et 0200 en été, à Novosibirsk nous obtenons 0700. La variable VALUES est plutôt un vecteur entier avec au moins 8 éléments, il donne la manière la plus simple d'utiliser les résultats de DATEANDTIME aux calculs dans un programme. Si le système n'inclut pas la date ou l'heure vous obtenez la valeur - HUGE (0). Qui est le plus petit nombre entier dans le modèle, en tant que sortie. Le vecteur comprendra les éléments suivants: année, mois, jour, différence de temps en minutes. Heures, minutes, secondes et millisecondes. Sous-programme qui renvoie l'heure du système. Au moins un argument doit être donné. COUNT est un entier scalaire qui est augmenté d'un pour chaque cycle jusqu'à COUNTMAX. Où il recommence. S'il n'y a pas d'horloge système, alors - HUGE (0) est renvoyé. COUNTRATE est un entier scalaire qui donne le nombre de cycles par seconde. S'il n'y a pas d'horloge système, la valeur zéro est renvoyée. COUNTMAX est un entier scalaire qui donne la valeur maximale que COUNT peut atteindre. S'il n'y a pas d'horloge système, zéro est retourné à la place. Un sous-programme qui copie la séquence de bits en position FROMPOS et a la longueur LEN pour cibler TO en commençant en position TOPOS. Les bits restants ne sont pas modifiés. Toutes les quantités doivent être des entiers et TOUT sauf TO doit avoir INTENT (IN) alors que TO est supposé avoir INTENT (INOUT) et être du même type que FROM. La même variable peut être à la fois FROM et TO. Certaines restrictions naturelles s'appliquent aux valeurs de LEN, FROMPOS et TOPOS et vous devez également considérer la valeur de BITSIZE. Une séquence de nombres pseudo-aléatoires peut être générée à partir d'une valeur de départ qui est stockée sous la forme d'un vecteur entier. Les sous-programmes offrent une interface portable vers une séquence de nombres aléatoires dépendant de l'implémentation. Ce sous-programme retourne dans la variable de nombre à virgule flottante HARVEST un (ou plusieurs si HARVEST est un tableau) des nombres aléatoires entre zéro et 1. Ce sous-programme réinitialise ou donne des informations sur le générateur de nombres aléatoires. Aucun argument ne doit être fourni. La variable de sortie SIZE doit être un entier scalaire et donne le nombre d'entiers (N) que le processeur utilise pour la valeur de départ. La variable d'entrée PUT est un vecteur entier qui met les numéros de départ fournis par l'utilisateur dans le générateur de nombres aléatoires. La variable de sortie GET (également un vecteur entier) lit la valeur de départ présente. Exemple: Un exemple simple d'utilisation de ces fonctions est maintenant disponible.