OPEN-SOURCE SCRIPT
Gaussian Average Convergence Divergence

What exactly is the Ehlers Gaussian filter?
This filter is useful for smoothing. It rejects higher frequencies (fast movements) more effectively than an EMA and has less lag. John F. Ehlers published it in "Rocket Science For Traders." Dr. René Koch was the first to implement it in Wealth-Lab.
The transfer response of a Gaussian filter is described by the well-known Gaussian bell-shaped curve. Only the upper half of the curve describes the filter in the case of low-pass filters. The use of gaussian filters is a step toward achieving the dual goals of lowering lag and lowering the lag of high-frequency components relative to lower-frequency components.
From Ehlers Book: "The first objective of using smoothers is to eliminate or reduce the undesired high-frequency components in the price data. Therefore these smoothers are called low-pass filters, and they all work by some form of averaging. Butterworth low-pass filters can do this job, but nothing comes for free. A higher degree of filtering is necessarily accompanied by a larger amount of lag. We have come to see that is a fact of life."
References John F. Ehlers: "Rocket Science For Traders, Digital Signal Processing Applications", Chapter 15: "Infinite Impulse Response Filters"
This filter is useful for smoothing. It rejects higher frequencies (fast movements) more effectively than an EMA and has less lag. John F. Ehlers published it in "Rocket Science For Traders." Dr. René Koch was the first to implement it in Wealth-Lab.
The transfer response of a Gaussian filter is described by the well-known Gaussian bell-shaped curve. Only the upper half of the curve describes the filter in the case of low-pass filters. The use of gaussian filters is a step toward achieving the dual goals of lowering lag and lowering the lag of high-frequency components relative to lower-frequency components.
From Ehlers Book: "The first objective of using smoothers is to eliminate or reduce the undesired high-frequency components in the price data. Therefore these smoothers are called low-pass filters, and they all work by some form of averaging. Butterworth low-pass filters can do this job, but nothing comes for free. A higher degree of filtering is necessarily accompanied by a larger amount of lag. We have come to see that is a fact of life."
References John F. Ehlers: "Rocket Science For Traders, Digital Signal Processing Applications", Chapter 15: "Infinite Impulse Response Filters"
Phát hành các Ghi chú
- Made some changes that optimized the code- Added different customization options
- Chart Updated
Phát hành các Ghi chú
- Fixed bug with colors- Added custom band settings
Phát hành các Ghi chú
- Updated more customization options for vertical linePhát hành các Ghi chú
- Updated bug with band fillMã nguồn mở
Theo đúng tinh thần TradingView, người tạo ra tập lệnh này đã biến tập lệnh thành mã nguồn mở để các nhà giao dịch có thể xem xét và xác minh công năng. Xin dành lời khen tặng cho tác giả! Mặc dù bạn có thể sử dụng miễn phí, nhưng lưu ý nếu đăng lại mã, bạn phải tuân theo Quy tắc nội bộ của chúng tôi.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.
Mã nguồn mở
Theo đúng tinh thần TradingView, người tạo ra tập lệnh này đã biến tập lệnh thành mã nguồn mở để các nhà giao dịch có thể xem xét và xác minh công năng. Xin dành lời khen tặng cho tác giả! Mặc dù bạn có thể sử dụng miễn phí, nhưng lưu ý nếu đăng lại mã, bạn phải tuân theo Quy tắc nội bộ của chúng tôi.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.