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. :)

نص برمجي مفتوح المصدر

قام مؤلف هذا النص البرمجي بنشره وجعله مفتوح المصدر، بحيث يمكن للمتداولين فهمه والتحقق منه، وهو الأمر الذي يدخل ضمن قيم TradingView. تحياتنا للمؤلف! يمكنك استخدامه مجانًا، ولكن إعادة استخدام هذا الكود في منشور تحكمه قواعد الموقع. يمكنك جعله مفضلاً لاستخدامه على الرسم البياني.

إخلاء المسؤولية

لا يُقصد بالمعلومات والمنشورات أن تكون، أو تشكل، أي نصيحة مالية أو استثمارية أو تجارية أو أنواع أخرى من النصائح أو التوصيات المقدمة أو المعتمدة من TradingView. اقرأ المزيد في شروط الاستخدام.

هل تريد استخدام هذا النص البرمجي على الرسم البياني؟
//@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)