Indicator: Vervoort Smoothed Oscillator [LazyBear] oleh LazyBear

lazybear custom indicators stochastic oscillator

This is Mr. Sylvian Vervoort's take on improving some well-known indicators (%B and Stoch) using smoothing techniques. A combination of TEMA and WMA does a nice job smoothing out %B, derived from zero-lag “Rainbow” data series. The same Rainbow series, averaged with the typical price, smooth the Stochastic K oscillator to produce slowStoch.

Vervroot's strategy for this oscillator (detailed explanation in the reference material below):
- It must be bullish for a buy signal and bearish for a sell signal. This means that both the oscillators must be moving up or down.
- Use the oscillators for detecting divergences. Divergence even in one is still valid.
- Stoch crossing 50 is a good confirmation signal. Momentum usually is an excellent leading indicator, so keep an eye on Stoch.

More info:

Complete list of my indicators (Check the comments, I keep the list updated there):

List of my free indicators: bit.ly/1LQaPK8
List of my indicators at Appstore: blog.tradingview.com/?p=970

Skrip sumber terbuka

Dalam semangat TradingView yang sebenar, penulis skrip ini telah menerbitkannya dengan menggunakan sumber terbuka supaya pedagang-pedagang dapat memahami dan mengesahkannya. Sorakan kepada penulis! Anda dapat menggunakannya secara percuma tetapi penggunaan semula kod ini dalam penerbitan adalah dikawalselia oleh Peraturan Dalaman. Anda boleh menyukainya untuk menggunakannya pada carta.

Penafian

Maklumat dan penerbitan adalah tidak dimaksudkan untuk menjadi, dan tidak membentuk, nasihat untuk kewangan, pelaburan, perdagangan dan jenis-jenis lain atau cadangan yang dibekalkan atau disahkan oleh TradingView. Baca dengan lebih lanjut di Terma Penggunaan.

Ingin menggunakan skrip ini pada carta?

//
// @author LazyBear 
// List of all my indicators: https://www.tradingview.com/v/4IneGo8h/
//
study(title="Vervoort Smoothed Oscillator [LazyBear]", shorttitle="SV%BStoch_LB")
lengthStdev = input( 18, title="StdDev lookback")
mult=input(2.0, title="StDev Mult Factor")
smooth = input(3, title="calc_tema smoothing")
periodK = input(30, title="PeriodK")
smoothK = input(3, title="SmoothK")

calc_tema(src, length) =>
    e1 = ema(src, length)
    e2 = ema(e1, length)
    e3 = ema(e2, length)
    3 * (e1 - e2) + e3

sma2=sma(close,2)
dsma2=sma(sma2,2)
tsma2=sma(dsma2,2)
qsma2=sma(tsma2,2)
psma2=sma(qsma2,2)
ssma2=sma(psma2,2)
s2sma2=sma(ssma2,2)
osma2=sma(s2sma2,2)
o2sma2=sma(osma2,2)
desma2=sma(o2sma2,2)
rainbow = (5*sma2+4*dsma2+3*tsma2+2*qsma2+psma2+ssma2+s2sma2+osma2+o2sma2+desma2)/20
ema1 = ema( rainbow, smooth ) 
ema2 = ema( ema1, smooth ) 
zlrb = 2 * ema1 - ema2  
tz = calc_tema( zlrb, smooth ) 
hwidth = stdev( tz, lengthStdev ) 
zlrbpercb = (tz + mult*hwidth  - wma(tz,lengthStdev)) / (2*mult*hwidth)*100
rbc = avg(rainbow, hlc3)
nom = rbc - lowest( low, periodK ) 
den = highest( high, periodK ) - lowest( rbc, periodK ) 
//fastK = 100*nom/den // No Stoch clipping version
fastK = min( 100, max( 0, 100 * nom/den ) ) 

hline(0)
hline(50)
hline(100)

slowKOBLevel=input(80)
slowKOSLevel=input(20)
sk=sma( fastK, smoothK )
bs = (sk > slowKOBLevel) ? slowKOBLevel : sk
us = (sk < slowKOSLevel) ? slowKOSLevel : sk
bl=plot(bs, color=red, style=circles, linewidth=0)
ul=plot(us, color=red, style=circles, linewidth=0)
tl=plot( sk, title="SlowK", color=red, linewidth=2 )
fill(bl, tl, color=red, transp=90)
fill(ul, tl, color=blue, transp=90)
plot( zlrbpercb , title="Zero Lag Rainbow %B", color=blue, linewidth=2 )