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. :)

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?
//@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)