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本教程逐步说明如何将我的语言交易系统转换为JavaScript。示例根据每根K线的最高价、最低价和收盘价均值计算类似WaveTrend的指标，应用指数移动平均线和标准化偏差，再用加权递归平均进行平滑。文章指出，平台提供的简单移动平均线与我的语言中的三参数SMA含义不同，因此直接实现所需的递推公式。随后，教程将指标交叉映射为多头和空头入场信号，并考虑源语言对信号的延迟引用，以及平台对持仓状态的处理方式。…

本教程介绍如何为使用FMZ我的语言编写的策略添加持仓变动提醒。示例交易系统使用威廉姆斯%R和指数移动平均线生成多头和空头入场信号。核心方法是通过该语言的JavaScript增强层访问我的语言变量，从多头交易量中减去空头交易量，再将得到的净持仓与先前保存的数值比较；持仓变化时记录一条提醒日志。随后，平台可以将该日志转发到手机应用和微信。 文章通过加密货币现货市场的实时演示展示了该方法，并指出它也适用于期货。文中解释了作用域对象和读取 My-Language…

本教程介绍一种用于生成和分发加密货币市场分析的可视化工作流。定时行情请求收集15分钟、小时和日线K线，工作流再为其添加标签并合并数据。另一个新闻请求获取近期文章，筛选出标题和描述后发送给语言模型，以生成短期和长期情绪评分。另一段模型提示词将情绪与K线数据结合，生成现货和杠杆交易方案，再发送到Telegram。…