UT_FAST_v2
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This script is designed for the MetaTrader platform to provide advanced trend analysis and price smoothing. It functions by processing market data through multiple layers of mathematical filters to identify significant price movements while filtering out minor "market noise."
Core Logic Overview
The script operates using two primary modes of calculation, which are triggered based on specific configuration settings.
1. Trend Strength Analysis (Default Mode) In its standard operation, the script evaluates the frequency and direction of price changes over a specified number of bars. It performs the following steps:
- Data Sampling: It looks at multiple historical price points to determine whether the market is moving upward or downward.
- Frequency Counting: It counts "successes" (upward moves) versus "failures" (downward moves) across a range of sensitivities.
- Smoothing & Linearization: The raw counts are then passed through a secondary processing engine (the
lenarslogic). This converts the raw counts into smooth, continuous lines that represent the overall strength of the trend.
2. Advanced Smoothing (JMA Mode) When a specific internal key is activated, the script switches to a complex smoothing algorithm (resembling a Jurik Moving Average style logic). This mode focuses on high-precision price tracking:
- Adaptive Filtering: It adjusts its internal calculations based on price volatility. If the market is moving rapidly or erratically, the script adjusts its "memory" and "sensitivity" dynamically to prevent late signals.
- Lag Reduction: A primary goal of this logic is to provide a smoothed line that stays as close to the actual price as possible without the significant delay (lag) typically found in standard moving averages.
- Dynamic Weighting: It uses advanced power functions and logarithms to calculate how much weight to give to the most recent price data versus older historical data, ensuring the output reacts quickly to new information.
Technical Behavior for Users
- Visual Output: The script generates two distinct lines in a separate window. One line represents the primary trend analysis (Lime), and the other serves as a secondary reference or filtered data set (Red).
- Dynamic Levels: The script initializes several horizontal levels, which help traders identify specific price "zones" or boundaries for the indicators to cross.
- Optimization: By processing data in blocks, the script ensures that it remains efficient even when looking at a large number of historical bars.
Summary of Performance
Essentially, this tool takes messy, jagged price action and distills it into two smooth lines. One line tells you how frequently the market is "winning" in one direction over another, while the other (in advanced mode) provides a high-tech smoothed path of the price, intended to help traders see the true direction of the market with minimal delay.
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UT_FAST_v2
#property indicator_separate_window
#property indicator_buffers 2
#property indicator_color1 Lime
#property indicator_color2 Red
double arr_global_76[];
extern int key = 699999996; //678999942 - original
extern double Smooth = 1;
double var_92 = 100;
extern int bars = 1000;
int var_104 = 0;
extern int Progression = 3; //8
extern int Len = 12; //3
extern int Sensitivity = 30;
int var_120 = 1;
int var_124 = 0;
double var_128 = 0;
double var_136;
double var_144;
double var_152;
double var_160;
double var_168;
double var_176;
double var_184;
double var_192;
double var_200 = 0;
int var_208;
int var_212;
int var_216;
int var_220;
int var_224;
int var_228;
int var_232;
int var_236;
int var_240;
int var_244;
int var_248;
int var_252;
int var_256 = 0;
double var_260;
double var_268;
double var_276;
double var_284;
double var_292;
double var_300;
double var_308;
double var_316;
double var_324;
double var_332;
double var_340;
double var_348;
double var_356;
double var_364;
double var_372;
double var_380;
double var_388;
double var_396;
double var_404;
double var_412;
double var_420;
double var_428;
double var_436;
double var_444;
double var_452;
double var_460 = 0;
int var_468;
int var_472;
int var_476;
int var_480;
int var_484;
int var_488 = 0;
double arr_global_492[128];
double arr_global_496[128];
double arr_global_500[11];
double arr_global_504[62];
double arr_global_508[300];
int var_512;
int var_516;
int var_520;
int var_524;
int var_528;
int var_532;
double var_536;
double var_544;
int var_552;
double arr_global_556[];
double arr_global_560[15000];
double arr_global_564[15000];
double var_568;
double var_576 = 0;
double var_584;
double var_592;
double var_600 = 0;
//+------------------------------------------------------------------+
int init()
{
for (var_208 = 0; var_208 < 128; var_208++) arr_global_492[var_208] = 0.0;
for (var_208 = 0; var_208 < 128; var_208++) arr_global_496[var_208] = 0.0;
for (var_208 = 0; var_208 < 11; var_208++) arr_global_500[var_208] = 0.0;
for (var_208 = 0; var_208 < 62; var_208++) arr_global_504[var_208] = 0.0;
SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,0,1);
SetIndexBuffer(0,arr_global_76);
SetIndexStyle(1,DRAW_LINE,0,1);
SetIndexBuffer(1,arr_global_556);
SetLevelValue(0,4);
SetLevelValue(1,8);
SetLevelValue(2,23);
SetLevelValue(3,27);
SetLevelValue(4,6);
SetLevelValue(5,25);
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
int start()
{
int var_start_0;
int var_start_4;
int var_start_8;
switch (key)
{
case 34562788: loadJMA(); break;
default: if (Bars > var_600)
{
var_600 = Bars;
int var_start_16 = 0;
for (int var_start_20 = 0; var_start_20 < bars; var_start_20++)
{
var_584 = 0;
var_592 = 0;
for (int var_start_24 = Len; var_start_24 <= Len + Progression * Sensitivity; var_start_24 = var_start_24 + Progression)
{
var_568 = iCustom(NULL,0,"UT_FAST",34562788,var_start_24,bars,0,var_start_20);
var_576 = iCustom(NULL,0,"UT_FAST",34562788,var_start_24,bars,0,var_start_20 + 1);
if (var_568 > var_576) var_584++; else var_592++;
}
arr_global_560[var_start_20] = var_584;
arr_global_564[var_start_20] = var_592;
}
lenars(arr_global_560,1);
lenars(arr_global_564,2);
return(0);
}
}
return(0);
}
//+------------------------------------------------------------------+
void loadJMA()
{
double var_loadJMA_0;
var_220 = 63;
var_224 = 64;
if (var_120 == 1)
{
for (var_208 = 1; var_208 < var_220 + 1; var_208++) arr_global_492[var_208] = -1000000;
for (var_208 = var_224; var_208 < 128; var_208++) arr_global_492[var_208] = 1000000;
var_120 = 0;
}
var_468 = 1;
if (Smooth <= 1.0) var_380 = 0.0000000001; else var_380 = (Smooth - 1.0) / 2;
if (var_92 < -100.0) { var_268 = 0.5; } else
if (var_92 > 100.0) { var_268 = 2.5; } else
{ var_268 = var_92 / 100 + 1.5; }
var_144 = MathLog(MathSqrt(var_380));
var_152 = var_144;
if ((var_144 / MathLog(2.0) + 2.0) < 0.0) var_160 = 0; else var_160 = var_152 / MathLog(2.0) + 2.0;
var_404 = var_160;
if ((var_404 - 2.0) >= 0.5) var_388 = var_404 - 2.0; else var_388 = 0.5;
var_372 = MathSqrt(var_380) * var_404;
var_396 = var_372 / (var_372 + 1.0);
var_380 = var_380 * 0.9;
var_332 = var_380 / (var_380 + 2.0);
var_468 = 1;
if (bars == 0) bars = Bars;
for (var_124 = bars + 1000; var_124 >= 0; var_124--)
{
switch (var_104)
{
case 0: var_loadJMA_0 = Close[var_124]; break;
case 1: var_loadJMA_0 = Open[var_124]; break;
case 2: var_loadJMA_0 = (Open[var_124] + High[var_124] + Low[var_124] + Close[var_124]) / 4; break;
case 3: var_loadJMA_0 = High[var_124]; break;
case 4: var_loadJMA_0 = Low[var_124]; break;
default:var_loadJMA_0 = Close[var_124];
}
if (var_484 < 61)
{
var_484 = var_484 + 1;
arr_global_504[var_484] = var_loadJMA_0;
}
if (var_484 > 30)
{
if (var_468 != 0)
{
var_468 = 0;
var_212 = 0;
for (var_208 = 1; var_208 < 30; var_208++)
{
if (arr_global_504[var_208 + 1] != arr_global_504[var_208]) var_212 = 1;
}
var_472 = var_212 * 30;
if (var_472 == 0) var_308 = var_loadJMA_0; else var_308 = arr_global_504[1];
var_276 = var_308;
if (var_472 > 29) var_472 = 29;
}
else
{
var_472 = 0;
}
for (var_208 = var_472; var_208 >= 0; var_208--)
{
if (var_208 == 0) var_260 = var_loadJMA_0; else var_260 = arr_global_504[31 - var_208];
var_292 = var_260 - var_276;
var_324 = var_260 - var_308;
if (MathAbs(var_292) > MathAbs(var_324)) var_152 = MathAbs(var_292); else var_152 = MathAbs(var_324);
var_412 = var_152;
var_136 = var_412 + 0.0000000001;
if (var_236 <= 1) var_236 = 127; else var_236--;
if (var_240 <= 1) var_240 = 10; else var_240--;
if (var_256 < 128) var_256++;
var_176 = var_176 + var_136 - arr_global_500[var_240];
arr_global_500[var_240] = var_136;
if (var_256 > 10) var_200 = var_176 * 0.1; else var_200 = var_176 / var_256;
if (var_256 == 30) var_516 = 0;
if (var_256 > 127)
{
var_184 = arr_global_496[var_236];
arr_global_496[var_236] = var_200;
var_252 = 64;
var_244 = var_252;
var_512 = var_244;
while (var_252 > 1)
{
if (arr_global_492[var_244] < var_184)
{
var_252 = var_252 / 2;
var_244 = var_244 + var_252;
var_512 = var_244;
}
else
{
if (arr_global_492[var_244] <= var_184)
{
var_252 = 1;
}
else
{
var_252 = var_252 / 2;
var_244 = var_244 - var_252;
var_512 = var_244;
}
}
}
}
else
{
arr_global_496[var_236] = var_200;
if (var_220 + var_224 > 127)
{
var_224--;
var_244 = var_224;
var_512 = var_244;
}
else
{
var_220++;
var_244 = var_220;
var_512 = var_244;
}
if (var_220 > 96) var_228 = 96; else var_228 = var_220;
if (var_224 < 32) var_232 = 32; else var_232 = var_224;
}
var_252 = 64;
var_248 = var_252;
while (var_252 > 1)
{
if (arr_global_492[var_248] >= var_200)
{
if (arr_global_492[var_248 - 1] <= var_200)
{
var_252 = 1;
}
else
{
var_252 = var_252 / 2;
var_248 = var_248 - var_252;
}
}
else
{
var_252 = var_252 / 2;
var_248 = var_248 + var_252;
}
if ((var_248 == 127) && (var_200 > arr_global_492[127])) var_248 = 128;
}
if (var_256 > 127)
{
if (var_244 >= var_248)
{
if ((var_228 + 1 > var_248) && (var_232 - 1 < var_248))
{
var_192 = var_192 + var_200;
}
else
{
if ((var_232 > var_248) && (var_232 - 1 < var_244))
{
var_192 = var_192 + arr_global_492[var_232 - 1];
}
}
}
else
{
if (var_232 >= var_248)
{
if ((var_228 + 1 < var_248) && (var_228 + 1 > var_244))
{
var_192 = var_192 + arr_global_492[var_228 + 1];
}
}
else
{
if (var_228 + 2 > var_248)
{
var_192 = var_192 + var_200;
}
else
{
if ((var_228 + 1 < var_248) && (var_228 + 1 > var_244))
{
var_192 = var_192 + arr_global_492[var_228 + 1];
}
}
}
}
if (var_244 > var_248)
{
if ((var_232 - 1 < var_244) && (var_228 + 1 > var_244))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_244];
}
else
{
if ((var_228 < var_244) && (var_228 + 1 > var_248))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_228];
}
}
}
else
{
if ((var_228 + 1 > var_244) && (var_232 - 1 < var_244))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_244];
}
else
{
if ((var_232 > var_244) && (var_232 < var_248))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_232];
}
}
}
}
if (var_244 <= var_248)
{
if (var_244 >= var_248)
{
arr_global_492[var_248] = var_200;
}
else
{
for (var_516 = var_244 + 1; var_516 < var_248; var_516++) { arr_global_492[var_516 - 1] = arr_global_492[var_516]; }
arr_global_492[var_248 - 1] = var_200;
}
}
else
{
for (var_520 = var_244 - 1; var_520 >= var_248; var_520--) { arr_global_492[var_520 + 1] = arr_global_492[var_520]; }
arr_global_492[var_248] = var_200;
}
if (var_256 <= 127)
{
var_192 = 0;
for (var_528 = var_232; var_528 < var_228 + 1; var_528++) var_192 = var_192 + arr_global_492[var_528];
}
var_348 = var_192 / (var_228 - var_232 + 1);
if (var_488 + 1 > 31) var_488 = 31; else var_488++;
if (var_488 <= 30)
{
if (var_292 > 0.0) var_276 = var_260; else var_276 = var_260 - var_292 * var_396;
if (var_324 < 0.0) var_308 = var_260; else var_308 = var_260 - var_324 * var_396;
var_436 = var_loadJMA_0;
if (var_488 != 30) continue;
var_444 = var_loadJMA_0;
if (MathCeil(var_372) >= 1.0) var_168 = MathCeil(var_372); else var_168 = 1;
var_480 = var_168;
if (MathFloor(var_372) >= 1.0) var_152 = MathFloor(var_372); else var_152 = 1;
var_476 = var_152;
if (var_480 == var_476)
{
var_356 = 1;
}
else
{
var_168 = var_480 - var_476;
var_356 = (var_372 - var_476) / var_168;
}
if (var_476 <= 29) var_212 = var_476; else var_212 = 29;
if (var_480 <= 29) var_216 = var_480; else var_216 = 29;
var_420 = (var_loadJMA_0 - arr_global_504[var_484 - var_212]) * (1 - var_356) / var_476 + (var_loadJMA_0 - arr_global_504[var_484 - var_216]) * var_356 / var_480;
}
else
{
if (var_404 >= MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388)) var_144 = MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388); else var_144 = var_404;
if (var_144 < 1.0)
{
var_152 = 1.0;
}
else
{
if (var_404 >= MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388)) var_160 = MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388); else var_160 = var_404;
var_152 = var_160;
}
var_340 = var_152;
var_364 = MathPow(var_396,MathSqrt(var_340));
if (var_292 > 0.0) var_276 = var_260; else var_276 = var_260 - var_292 * var_364;
if (var_324 < 0.0) var_308 = var_260; else var_308 = var_260 - var_324 * var_364;
}
}
if (var_488 > 30)
{
var_300 = MathPow(var_332,var_340);
var_444 = (1 - var_300) * var_loadJMA_0 + var_300 * var_444;
var_452 = (var_loadJMA_0 - var_444) * (1 - var_332) + var_332 * var_452;
var_460 = var_268 * var_452 + var_444;
var_284 = var_300 * (-2.0);
var_316 = var_300 * var_300;
var_428 = var_284 + var_316 + 1.0;
var_420 = (var_460 - var_436) * var_428 + var_316 * var_420;
var_436 = var_436 + var_420;
}
}
var_128 = var_436;
arr_global_76[var_124] = var_128;
}
return;
}
//+------------------------------------------------------------------+
void lenars(double arr_lenars_0[], int inp_lenars_4)
{
double var_lenars_8;
var_220 = 63;
var_224 = 64;
if (var_120 == 1)
{
for (var_208 = 1; var_208 < var_220 + 1; var_208++) arr_global_492[var_208] = -1000000;
for (var_208 = var_224; var_208 < 128; var_208++) arr_global_492[var_208] = 1000000;
var_120 = 0;
}
var_468 = 1;
if (Smooth <= 1.0) var_380 = 0.0000000001; else var_380 = (Smooth - 1.0) / 2;
if (var_92 < -100.0) { var_268 = 0.5; } else
if (var_92 > 100.0) { var_268 = 2.5; } else
{ var_268 = var_92 / 100 + 1.5; }
var_144 = MathLog(MathSqrt(var_380));
var_152 = var_144;
if (var_144 / MathLog(2.0) + 2.0 < 0.0) var_160 = 0; else var_160 = var_152 / MathLog(2.0) + 2.0;
var_404 = var_160;
if (var_404 - 2.0 >= 0.5) var_388 = var_404 - 2.0; else var_388 = 0.5;
var_372 = MathSqrt(var_380) * var_404;
var_396 = var_372 / (var_372 + 1.0);
var_380 = var_380 * 0.9;
var_332 = var_380 / (var_380 + 2.0);
var_468 = 1;
if (bars == 0) bars = Bars;
for (var_124 = bars + 30; var_124 >= 0; var_124--)
{
var_lenars_8 = arr_lenars_0[var_124];
if (var_484 < 61)
{
var_484 = var_484 + 1;
arr_global_504[var_484] = var_lenars_8;
}
if (var_484 > 30)
{
if (var_468 != 0)
{
var_468 = 0;
var_212 = 0;
for (var_208 = 1; var_208 < 30; var_208++)
{
if (arr_global_504[var_208 + 1] != arr_global_504[var_208]) var_212 = 1;
}
var_472 = var_212 * 30;
if (var_472 == 0) var_308 = var_lenars_8; else var_308 = arr_global_504[1];
var_276 = var_308;
if (var_472 > 29) var_472 = 29;
}
else
{
var_472 = 0;
}
for (var_208 = var_472; var_208 >= 0; var_208--)
{
if (var_208 == 0) var_260 = var_lenars_8; else var_260 = arr_global_504[31 - var_208];
var_292 = var_260 - var_276;
var_324 = var_260 - var_308;
if (MathAbs(var_292) > MathAbs(var_324)) var_152 = MathAbs(var_292); else var_152 = MathAbs(var_324);
var_412 = var_152;
var_136 = var_412 + 0.0000000001;
if (var_236 <= 1) var_236 = 127; else var_236--;
if (var_240 <= 1) var_240 = 10; else var_240--;
if (var_256 < 128) var_256++;
var_176 = var_176 + var_136 - arr_global_500[var_240];
arr_global_500[var_240] = var_136;
if (var_256 > 10) var_200 = var_176 * 0.1; else var_200 = var_176 / var_256;
if (var_256 == 30) var_516 = 0;
if (var_256 > 127)
{
var_184 = arr_global_496[var_236];
arr_global_496[var_236] = var_200;
var_252 = 64;
var_244 = var_252;
var_512 = var_244;
while (var_252 > 1)
{
if (arr_global_492[var_244] < var_184)
{
var_252 = var_252 / 2;
var_244 = var_244 + var_252;
var_512 = var_244;
}
else
{
if (arr_global_492[var_244] <= var_184)
{
var_252 = 1;
}
else
{
var_252 = var_252 / 2;
var_244 = var_244 - var_252;
var_512 = var_244;
}
}
}
}
else
{
arr_global_496[var_236] = var_200;
if (var_220 + var_224 > 127)
{
var_224--;
var_244 = var_224;
var_512 = var_244;
}
else
{
var_220++;
var_244 = var_220;
var_512 = var_244;
}
if (var_220 > 96) var_228 = 96; else var_228 = var_220;
if (var_224 < 32) var_232 = 32; else var_232 = var_224;
}
var_252 = 64;
var_248 = var_252;
while (var_252 > 1)
{
if (arr_global_492[var_248] >= var_200)
{
if (arr_global_492[var_248 - 1] <= var_200)
{
var_252 = 1;
}
else
{
var_252 = var_252 / 2;
var_248 = var_248 - var_252;
}
}
else
{
var_252 = var_252 / 2;
var_248 = var_248 + var_252;
}
if ((var_248 == 127) && (var_200 > arr_global_492[127])) var_248 = 128;
}
if (var_256 > 127)
{
if (var_244 >= var_248)
{
if ((var_228 + 1 > var_248) && (var_232 - 1 < var_248))
{
var_192 = var_192 + var_200;
}
else
{
if ((var_232 > var_248) && (var_232 - 1 < var_244))
{
var_192 = var_192 + arr_global_492[var_232 - 1];
}
}
}
else
{
if (var_232 >= var_248)
{
if ((var_228 + 1 < var_248) && (var_228 + 1 > var_244))
{
var_192 = var_192 + arr_global_492[var_228 + 1];
}
}
else
{
if (var_228 + 2 > var_248)
{
var_192 = var_192 + var_200;
}
else
{
if ((var_228 + 1 < var_248) && (var_228 + 1 > var_244))
{
var_192 = var_192 + arr_global_492[var_228 + 1];
}
}
}
}
if (var_244 > var_248)
{
if ((var_232 - 1 < var_244) && (var_228 + 1 > var_244))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_244];
}
else
{
if ((var_228 < var_244) && (var_228 + 1 > var_248))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_228];
}
}
}
else
{
if ((var_228 + 1 > var_244) && (var_232 - 1 < var_244))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_244];
}
else
{
if ((var_232 > var_244) && (var_232 < var_248))
{
var_192 = var_192 - arr_global_492[var_232];
}
}
}
}
if (var_244 <= var_248)
{
if (var_244 >= var_248)
{
arr_global_492[var_248] = var_200;
}
else
{
for (var_516 = var_244 + 1; var_516 < var_248; var_516++) arr_global_492[var_516 - 1] = arr_global_492[var_516];
arr_global_492[var_248 - 1] = var_200;
}
}
else
{
for (var_520 = var_244 - 1; var_520 >= var_248; var_520--) arr_global_492[var_520 + 1] = arr_global_492[var_520];
arr_global_492[var_248] = var_200;
}
if (var_256 <= 127)
{
var_192 = 0;
for (var_528 = var_232; var_528 < var_228 + 1; var_528++) var_192 = var_192 + arr_global_492[var_528];
}
var_348 = var_192 / (var_228 - var_232 + 1);
if (var_488 + 1 > 31) var_488 = 31; else var_488++;
if (var_488 <= 30)
{
if (var_292 > 0.0) var_276 = var_260; else var_276 = var_260 - var_292 * var_396;
if (var_324 < 0.0) var_308 = var_260; else var_308 = var_260 - var_324 * var_396;
var_436 = var_lenars_8;
if (var_488 != 30) continue;
var_444 = var_lenars_8;
if (MathCeil(var_372) >= 1.0) var_168 = MathCeil(var_372); else var_168 = 1;
var_480 = var_168;
if (MathFloor(var_372) >= 1.0) var_152 = MathFloor(var_372); else var_152 = 1;
var_476 = var_152;
if (var_480 == var_476)
{
var_356 = 1;
}
else
{
var_168 = var_480 - var_476;
var_356 = (var_372 - var_476) / var_168;
}
if (var_476 <= 29) var_212 = var_476; else var_212 = 29;
if (var_480 <= 29) var_216 = var_480; else var_216 = 29;
var_420 = (var_lenars_8 - arr_global_504[var_484 - var_212]) * (1 - var_356) / var_476 + (var_lenars_8 - arr_global_504[var_484 - var_216]) * var_356 / var_480;
}
else
{
if (var_404 >= MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388)) var_144 = MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388); else var_144 = var_404;
if (var_144 < 1.0)
{
var_152 = 1.0;
}
else
{
if (var_404 >= MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388)) var_160 = MathPow(MathAbs(var_412 / var_348),var_388); else var_160 = var_404;
var_152 = var_160;
}
var_340 = var_152;
var_364 = MathPow(var_396,MathSqrt(var_340));
if (var_292 > 0.0) var_276 = var_260; else var_276 = var_260 - var_292 * var_364;
if (var_324 < 0.0) var_308 = var_260; else var_308 = var_260 - var_324 * var_364;
}
}
if (var_488 > 30)
{
var_300 = MathPow(var_332,var_340);
var_444 = (1 - var_300) * var_lenars_8 + var_300 * var_444;
var_452 = (var_lenars_8 - var_444) * (1 - var_332) + var_332 * var_452;
var_460 = var_268 * var_452 + var_444;
var_284 = var_300 * (-2.0);
var_316 = var_300 * var_300;
var_428 = var_284 + var_316 + 1.0;
var_420 = (var_460 - var_436) * var_428 + var_316 * var_420;
var_436 = var_436 + var_420;
}
}
var_128 = var_436;
if (inp_lenars_4 == 1) arr_global_76[var_124] = var_128; else arr_global_556[var_124] = var_128;
}
return;
}
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