MarcoValente

RSD Fractal Dimension Moving Average

182
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/
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
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)