trading.kay27

Kay_StochasticRSI

This is a different version of Stochastic RSI. the only difference is the use of variable moving average by Lazybear instead of regular sma for K smoothing.

Its purely an experiment. I am not a professional trader but an enthusiastic programmer trying different indicator combination to see different results.

Criticizing and negative comments will be gracefully accepted. :)
Appreciation will be even more. :)

Скрипт с открытым кодом

В истинном духе TradingView автор этого скрипта опубликовал его с открытым исходным кодом, чтобы трейдеры могли понять, как он работает, и проверить на практике. Вы можете воспользоваться им бесплатно, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения. Вы можете добавить этот скрипт в избранное и использовать его на графике.

Отказ от ответственности

Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.

Хотите использовать этот скрипт на графике?
//@version=2
//vma function is originally written by @LazyBear
//Stochastic RSI code taken from stochcharts.com
//Merging both is my brain child. (Unless someone have already thought that) :)

study(title="Kay_StochasticRSI", shorttitle="Kay_StochRSI", precision=5)
smoothK = input(3, title="Smooth K", minval=1)
smoothD = input(3, title="Smooth D", minval=1)
lengthRSI = input(14, title="RSI", minval=1)
ls = input(14, title="Stoch", minval=1)
src = input(close, title="Source")

vma(src, l) => 
    k = 2.0/(l+1)
    pdm = max((src - src[1]), 0)
    mdm = max((src[1] - src), 0)
    pdmS = ((1 - k)*nz(pdmS[1]) + k*pdm)
    mdmS = ((1 - k)*nz(mdmS[1]) + k*mdm)
    s = pdmS + mdmS
    pdi = pdmS/s
    mdi = mdmS/s
    pdiS = ((1 - k)*nz(pdiS[1]) + k*pdi)
    mdiS = ((1 - k)*nz(mdiS[1]) + k*mdi)
    d = abs(pdiS - mdiS)
    s1 = pdiS + mdiS
    iS = ((1 - k)*nz(iS[1]) + k*d/s1)
    hhv = highest(iS, l) 
    llv = lowest(iS, l) 
    d1 = hhv - llv
    vI = (iS - llv)/d1
    vma=(1 - k*vI)*nz(vma[1]) + k*vI*src
    vma

//First calculate RSI
rsi = rsi(src, lengthRSI)

//Calculate stocastic using rsi as series instead of close
st = ((rsi - lowest(rsi, ls))/(highest(rsi, ls) - lowest(rsi, ls))) * 100
//smooth out Stoch using variable moving average instead of simple moving average (no idea why I did it)
k = vma(st, smoothK)
//Smooth out K using again vma to get D
d = vma(k, smoothD)

//Color calculation.
kC=(k > k[1]) ? green : (k<k[1]) ? red : (k==k[1]) ? blue : black
plot(k, color=kC, transp=0)
plot(d, color=orange)
h0 = hline(80)
h1 = hline(20)
fill(h0, h1, color=purple, transp=80)