Madrid

Madrid Sinewave

This implements the Even Better Sinewave indicator as described in the book Cycle Analysis for Traders by John F. Ehlers.
In the example I used 36 as the cycle to be analyzed and a second cycle with a shorter period, 9, the larger period tells where the dominant cycle is heading, and the faster cycle signals entry/exit points and reversals.

Skript med en öppen källkod

I sann TradingView-anda har författaren publicerat detta skript med öppen källkod så att andra handlare kan förstå och verifiera det. Hatten av för författaren! Du kan använda det gratis men återanvändning av den här koden i en publikation regleras av våra ordningsregler. Du kan ange den som favorit för att använda den i ett diagram.

Frånsägelse av ansvar

Informationen och publikationerna är inte avsedda att vara, och utgör inte heller finansiella, investerings-, handels- eller andra typer av råd eller rekommendationer som tillhandahålls eller stöds av TradingView. Läs mer i Användarvillkoren.

Vill du använda det här skriptet i ett diagram?
// Madrid : 09/Jun/2015 21:09 : Even Better Sinewave : 1.0
// This implements the Even Better Sinewave indicator 
// Ref. Cycle Analysis for Traders by John F. Ehlers.
//

study("Madrid Sinewave", shorttitle="MSineWave")
Duration = input(36)
src = close

OB = 0.85, OS = -0.85
PI = 3.14159265358979

deg2rad( deg ) =>
        deg*PI/180.0

lowerBand = input(9)
ssFilter( price, lowerBand ) =>
    angle = sqrt(2)*PI/lowerBand
    a1= exp(-angle)
    b1 = 2*a1*cos(angle)
    c2 = b1
    c3 = -a1*a1
    c1 = 1 - c2 -c3
    filt = c1*(price + nz(price[1]))/2 + c2*nz(filt[1]) + c3*nz(filt[2])


// HighPass filter cyclic components whose periods are shorter than Duration input
x = src
angle = deg2rad(360)/Duration
alpha1 = ( 1-sin(angle) ) / cos(angle)
HP = 0.5*(1+alpha1)*(x-x[1]) + alpha1*nz(HP[1],0)

// Smooth with a Super Smoother Filter
Filt = ssFilter( HP, lowerBand )

Wave = ( Filt + nz(Filt[1],0) + nz(Filt[2],0) ) / 3
Pwr = ( Filt*Filt + nz(Filt[1],0)* nz(Filt[1],0) +  nz(Filt[2],0)* nz(Filt[2],0) ) /3

// Normalize the Average Wave to Square Root of the Average Power
sineWave = Wave / sqrt(Pwr)

// Output
sineWaveColor = sineWave>OB?green
            :  sineWave<OS?red
            :  change(sineWave)>0?green
            :  red

plot( sineWave, color=sineWaveColor, linewidth=3 )
plot( sineWave, color=sineWaveColor, linewidth=1, style=histogram )

hline(0, color=silver, linestyle=dotted)