MarcoValente

RSD Fractal Dimension Moving Average

181
Here is a Fractal Dimension Moving Average , that include a trend follow/divergence based on RSI , Stoch ,and ADX. Combineted this algo with the FDMA algo , we have a MA reactive without following the yo-yo during high volatility period. Can set the range from a min and max bars you want to have your MA , the value are powered , so the min can set 1 to 10 that s is 1 to 60 bars and the Max 13 to 24 range 100 to 300. Period length and RSD len-0.37% are use to calculate Fractal Dimen and Trend parameter
If you need more info how to set go here
etfhq.com/blog/2012/...oving-average-d-ama/
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("RSD Fractal Dimension Moving Average",shorttitle="RSD FD",overlay=true)
price=input(hl2)
len=input(defval=80,title="Len Period",minval=1)
fast=input(defval=19,title="Max Range MA(Powered) ", minval=1)
slow=input(defval=3,title="Min Range MA(Powered)",minval=1)
change=abs(price-price[len])
len1 = len/2
H1 = highest(high,len1)
L1 = lowest(low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2 = highest(high,len)[len1]
L2 = lowest(low,len)[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(high,len)
L3 = lowest(low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(len/len1)
diff = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
le=input(defval=10,title="Period Rsi,Stch,Adx")
//rsi
rr=rsi(hl2,le)
//stoch
st=stoch(hl2,high,low,le)
//adx
up = change(high)
down = -change(low)
trur = rma(tr, le)
plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, le) / trur)
minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, le) / trur)
sum = plus + minus 
adx = 100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), le)

fq=(rr+st+plus)/300
dif=abs(fq[0]-fq[1])
signal=abs(fq-fq[le])
noise=sum(dif, le)
ef=noise!=0 ? signal/noise : 1
ER=abs(dimen1-1)
E=fq*ER
//
fastestSC=2/(fast+1)
slowestSC=2/(slow+1)
SC=pow((E*(fastestSC-slowestSC)+slowestSC),2)
out=nz(out[1])+SC*(price-nz(out[1]))
col=out>close?red :lime
plot(out,color=col,title="RSD-AMA",linewidth=2)