如何在日线图上绘制指定时段的实时相对成交量？

我原本用以下Pine Script绘制相对成交量：

//@version=5
indicator('rVol')

length = input.int(30, 'Avg Length')
avg = ta.sma(volume, length)
rVol = volume / avg
plot(rVol, style=plot.style_columns)

现在想要在日线时间框架上实时查看该指标，需要完成以下目标：

1. 设置常规交易时段的时间范围（示例：0930-1600）
2. 计算从选定时段起始到当前时刻的累计成交量（cVol）
3. 计算过去x天内该精确时段累计成交量的移动平均线，最终得到相对成交量：rVol = cVol / ta.sma(cVol, length)

核心实现步骤 #

• 1. 时段判断与当日累计成交量计算
  使用ta.session函数判断当前K线是否处于设定的交易时段内，在日线图上逐根K线累加时段内的成交量：

  time_range = input.session('0930-1600', '交易时段')
  in_session = ta.session(time_range)
  
  // 当日时段内累计成交量
  var float daily_cVol = 0.0
  if ta.newbar
      daily_cVol := 0.0  // 新交易日重置累计值
  if in_session
      daily_cVol += volume  // 时段内累加成交量
  

• 2. 存储历史时段累计成交量
  要计算过去x天的时段累计成交量均线，需把每日的最终时段累计值保存到数组中：

  var float[] cVol_history = array.new_float()
  
  // 每日时段结束时保存当日累计成交量
  if ta.sessionclose(time_range)
      array.unshift(cVol_history, daily_cVol)
      // 限制数组长度，避免内存占用过大
      if array.size(cVol_history) > length
          array.pop(cVol_history)
  

• 3. 计算相对成交量
  从数组提取历史数据计算移动平均线，得到实时相对成交量：

  // 计算历史时段累计成交量的SMA
  cVol_sma = ta.sma(array.get(cVol_history, 0), length)
  // 实时相对成交量（当日累计/历史均线）
  rVol = daily_cVol / cVol_sma
  

• 4. 绘图与优化
  可设置仅在交易时段内绘制指标，过滤非时段内的无效数据：

  plot(in_session ? rVol : na, style=plot.style_columns, title="时段相对成交量")
  

关键注意点 #

• 日线图上的实时数据依赖逐根K线更新，需确保daily_cVol在每个交易日开始时正确重置
• 用var关键字声明数组、累计值等变量，避免脚本重新计算时重复初始化
• 时段结束判断用ta.sessionclose，确保每日累计值被正确存入历史数组
• 若涉及跨时区，可在ta.session中指定时区参数（如timezone=timezone.new("America/New_York")）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Richard D.