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/
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
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)