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. :)

สคริปต์โอเพนซอร์ซ

ด้วยจิตวิญญาณของ TradingView อย่างแท้จริง ผู้เขียนสคริปต์นี้ได้เผยแพร่เป็นโอเพนซอร์ส เพื่อให้ผู้ค้าสามารถเข้าใจและตรวจสอบได้ ไชโยให้กับผู้เขียน! คุณสามารถใช้ได้ฟรี แต่การใช้รหัสนี้ซ้ำในสิ่งพิมพ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบการใช้งาน คุณสามารถตั้งเป็นรายการโปรดเพื่อใช้บนชาร์ตได้

คำจำกัดสิทธิ์ความรับผิดชอบ

ข้อมูลและบทความไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อก่อให้เกิดกิจกรรมทางการเงิน, การลงทุน, การซื้อขาย, ข้อเสนอแนะ หรือคำแนะนำประเภทอื่น ๆ ที่ให้หรือรับรองโดย TradingView อ่านเพิ่มเติมที่ เงื่อนไขการใช้บริการ

ต้องการที่จะใช้สคริปต์นี้บนชาร์ตใช่ไหม?
//@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)