LazyBear

[REPOST] Indicators: 3 Different Adaptive Moving Averages

*** NOTE: This is a repost with updated scripts to workaround the recent script engine changes ****

As the volatility rises, all Adaptive Moving Averages (AMA) become more sensitive and adapt faster to the price changes. As the volatility decreases, they slow down significantly compared to normal EMA. This makes it an excellent choice for detecting ranging markets (look for horizontal lines).

I have included 3 AMAs here:
- Kaufman's AMA. This makes use of Kaufman's Efficiency Ratio as the smoothing constant.
- Adaptive RSI. This adapts standard RSI to a smoothing constant.
- Tushar Chande's Variable Index Dynamic Average (VIDYA). This uses a pivotal smoothing constant, which is fixed, and varies the speed by using a factor based on the relative volatility to increase or decrease the value of SC.

For reference, I have plotted an EMA(10). This uses a fixed smoothing constant.

This is my 25th indicators post (Yayy!), so decided to include a bunch of AMAs. Enjoy :)

Feel free to "Make mine" and use these in your charts. Appreciate any comments / feedback.

List of my free indicators: bit.ly/1LQaPK8
List of my indicators at Appstore: blog.tradingview.com/?p=970
สคริปต์โอเพนซอร์ซ

ด้วยจิตวิญญาณของ TradingView อย่างแท้จริง ผู้เขียนสคริปต์นี้ได้เผยแพร่เป็นโอเพนซอร์ส เพื่อให้ผู้ค้าสามารถเข้าใจและตรวจสอบได้ ไชโยให้กับผู้เขียน! คุณสามารถใช้ได้ฟรี แต่การใช้รหัสนี้ซ้ำในสิ่งพิมพ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบการใช้งาน คุณสามารถตั้งเป็นรายการโปรดเพื่อใช้บนชาร์ตได้

คำจำกัดสิทธิ์ความรับผิดชอบ

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

ต้องการที่จะใช้สคริปต์นี้บนชาร์ตใช่ไหม?
//
// @author LazyBear
//
// v2 - updated the scripts to workaround function array indexing issues in the latest TV engine. 
// v1 - initial
//
study(title = "Kaufman Adaptive Moving Average [LazyBear]", shorttitle="KAMA2_LB", overlay=true)
amaLength = input(10, title="Length")
fastend=input(0.666)
slowend=input(0.0645)

diff=abs(close[0]-close[1])
signal=abs(close-close[amaLength])
noise=sum(diff, amaLength)
efratio=noise!=0 ? signal/noise : 1

smooth=pow(efratio*(fastend-slowend)+slowend,2)
kama=nz(kama[1], close)+smooth*(close-nz(kama[1], close))
plot( kama, color=green, linewidth=3)

ไอเดียที่เกี่ยวข้อง