InvestitoreComune

Chauvenet Radius

The Chauvenet criterion is a well-known criterion of selection and rejection of the data used by the Physics. It establishes that in an experiment is well to discard the data whose distance from the average is greater than a certain number of the delta.
In the stock market if prices move away from the average with a volatility too high are suspect. This principle is embodied in the Chauvenet floor with the definition of two asymptotes and two data areas rejection.
The Chauvenet Radius is the quadratic sum of the delta (distance from average) and sigmoid (volatility) and is therefore an obvious market stability index. In fact the moments when price strongly moves away from the average with high volatility coincide with the moments of high instability of the market.

It can be considered an evolution of John Bollinger method introduced during the '80.

Source: www.performancetradi...alo-Fabbri_index.htm
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?
//@version=2
study("Chauvenet Radius",shorttitle="Chavrad",overlay=false)
len=input(defval=20,minval=1)
price=close
avg=sma(price,len)
x=price-avg
y=stdev(price,len)
rad=pow(x+y,2)
ema=ema(rad,10)
hist1=rad-ema
hist2=ema-rad
histpos=hist1<0?0:hist1
histneg=hist2<0?0:hist2
plot(rad,color=lime,transp=80)
plot(ema,color=red,transp=80)
plot(histpos,style=columns,color=green)
plot(histneg,style=columns,color=maroon)