熵数学（EntropyMath）是一个特殊的MT4指标，它创建独立的副图窗口，并在窗口中绘制一根曲线。这根曲线是根据价格的波动性以及相应的熵数学公式计算出的结果。熵（entropy）是一个物理量，用于描述系统的无序程度或混乱程度，通常表示为S。在信息理论中，熵也用于描述信息的不确定性或信息量。
在熵数学指标的设置中，输入参数是“numbars=14”，这个参数代表了用于计算熵数学指标的历史数据的数量。默认情况下，该指标会使用最近的14根K线的收盘价来计算，但是用户可以根据自己的需求进行调整。
熵数学指标的核心算法是计算价格的波动性，并将这种波动性转化为一个可视化的曲线。在这个过程中，它会先计算出每个价格区间的对数收益率，然后计算出这些收益率的平均值和均方根值，再通过这些数据计算出熵数学指标的值。在这个过程中，如果价格区间的数量（numbars）为0，那么平均值就是当前价格，均方根值为0；否则，平均值等于所有对数收益率之和除以价格区间的数量，均方根值则是所有对数收益率的平方和除以价格区间的数量的平方根。
熵数学指标的计算公式是： P = ((avgx/rmsx)+1)/2.0; G = P * MathLog(1+rmsx) + (1-P) * MathLog(1-rmsx); 其中，P代表收益率的平均值与均方根值的比值，G则是熵数学指标的最终结果。通过这个公式，我们可以将价格的波动性以一种直观的方式展现出来，从而帮助交易者更好地理解市场的状态。
熵数学（EntropyMath）指标的应用是多样的，它可以作为交易决策的参考，也可以作为其他交易策略的辅助工具。在实际应用中，交易者需要结合自己的交易风格和市场环境，合理地调整输入参数，使熵数学（EntropyMath）指标更好地服务于自己的交易策略。
首先，熵数学指标的主要应用场景是在市场波动性较大的时候。通过该指标的曲线，交易者可以观察到市场波动性的变化，从而对市场趋势有一个更为直观的了解。在市场趋势明显的情况下，这种波动性的变化可能预示着市场趋势的改变，因此可以为交易者提供进一步的决策依据。
其次，熵数学指标也可以作为优化其他交易策略的工具。例如，当其他策略产生交易信号时，交易者可以参考熵数学指标的数值，如果当前的市场波动性较大，可能预示着市场的不确定性增加，这时交易者可以选择减少交易的头寸，以降低潜在的风险。
再者，熵数学指标的输入参数“numbars”可以根据交易者的需求进行调整。较小的“numbars”值意味着指标更加敏感，可以更快地反映市场的变化，但也可能会带来更多的假信号。相反，较大的“numbars”值则会使指标更加稳定，但反应市场变化的速度可能会较慢。
总的来说，熵数学（EntropyMath）是一个非常有用的MT4指标，它可以帮助交易者更好地理解市场的波动性，从而做出更加明智的交易决策。然而，和其他所有的交易工具一样，熵数学指标不能单独使用，而应该结合其他指标和市场信息一起使用，以便获得更全面、更准确的市场分析。
EntropyMath 
