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
Mã nguồn mở

Với tinh thần TradingView, tác giả của tập lệnh này đã xuất bản nó dưới dạng mã nguồn mở, vì vậy các nhà giao dịch có thể hiểu và xác minh nó. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng mã này miễn phí, nhưng việc sử dụng lại mã này trong một ấn phẩm chịu sự điều chỉnh của Nội quy nội bộ. Bạn có thể yêu thích nó để sử dụng nó trên biểu đồ.

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.

Bạn muốn sử dụng tập lệnh này trên biểu đồ?
//
// @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)