RSD Fractal Dimension Moving Average ‒ Indikator av MarcoValente

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

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
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)