Wie wird die Performance im Screener berechnet?

Die Leistungsdaten des Screeners werden nach folgender Formel berechnet:

//@version=5
indicator(title="Screener Performance")

rateOfreturn(ref) =>
	if ref < 0 and close > 0
		na
	else
		(close - ref) * 100 / math.abs(ref)

rr(bb, maxbarsback) =>
	open[maxbarsback] * 0 + bb == 0 ? na : rateOfreturn(open[bb])

perfYTD() =>
	var lastYearOpen = open
	if year > year[1]
		lastYearOpen := open
	rateOfreturn(lastYearOpen)

fastSearchTimeIndex(x, maxbarsback) =>
	mid = 0 * time[maxbarsback]
	right = math.min(bar_index, maxbarsback)
	left = 0
	if time < x
		0
	else
		for i = 0 to 9 by 1
			mid := math.ceil((left + right) / 2)
			if left == right
				break
			else if time[mid] < x
				right := mid
				continue
			else if time[mid] > x
				left := mid
				continue
			else
				break
		mid

week1 = 7
week_ago = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * week1
week_ago_this_bar = time - 1000 * 60 * 60 * 24 * week1
countOfBarsWeekAgo = fastSearchTimeIndex(week_ago, week1)

month1 = 30
month_ago = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * month1
countOfBars1MonthAgo = fastSearchTimeIndex(month_ago, month1)

month3 = 90
months3_ago = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * month3
countOfBars3MonthAgo = fastSearchTimeIndex(months3_ago, month3)

month6 = 180
months6_ago = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * month6
countOfBars6MonthAgo = fastSearchTimeIndex(months6_ago, month6)

years1 = 365
oneYearAgo = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * years1
barsCountOneYear = fastSearchTimeIndex(oneYearAgo, years1)

years3 = 365 * 3
years3_ago = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * years3
countOfBars3YearAgo = fastSearchTimeIndex(years3_ago, years3)

years5 = 365 * 4 + 366
years5_ago = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * years5
countOfBars5YearAgo = fastSearchTimeIndex(years5_ago, years5)

years10 = (365 * 4 + 366) * 2
years10_ago = timenow - 1000 * 60 * 60 * 24 * years10
countOfBars10YearAgo = fastSearchTimeIndex(years10_ago, years10)

perfYTD = perfYTD()
plot((close - open[4]) / open[4] * 100, title='Perf.5D')
plot(rr(countOfBarsWeekAgo, week1), title='Perf.W')
plot(rr(countOfBars1MonthAgo, month1), title='Perf.1M')
plot(rr(countOfBars3MonthAgo, month3), title='Perf.3M')
plot(rr(countOfBars6MonthAgo, month6), title='Perf.6M')
plot(rr(barsCountOneYear, years1), title='Perf.Y')
plot(rr(countOfBars3YearAgo, years3), title='Perf.3Y')
plot(rr(countOfBars5YearAgo, years5), title='Perf.5Y')
plot(rr(countOfBars10YearAgo, years10), title='Perf.10Y')
plot(perfYTD, title='Perf.YTD')

Hinweis: Die Werte dieses Skripts unterscheiden sich bei History und Realtime aufgrund von Timenow, siehe https://www.tradingview.com/pine-script-docs/en/v4/essential/Indicator_repainting.html

Für visuelle Darstellungen können Sie dieses Skript über den Pine-Editor zu Ihrem Chart hinzufügen, indem Sie den täglichen Zeitrahmen des Charts verwenden. Auf dem Chart erscheint dann ein Indikator, dessen Plots die Werte für jeden Leistungstyp anzeigen.

Veränderung % vs. Performance %::

Nehmen wir an, heute ist Dienstag. Weekly Change berechnet die Differenz zwischen dem aktuellen Schlusskurs (Dienstag) und dem Schlusskurs der letzten Woche (dem Schlusskurs des vorherigen Freitags). Weekly Performance berechnet die Differenz zwischen dem aktuellen Schlusskurs (Dienstag) und dem Eröffnungskurs von vor genau einer Woche (dem vorangegangenen Dienstag).