Madrid

Madrid Sinewave

This implements the Even Better Sinewave indicator as described in the book Cycle Analysis for Traders by John F. Ehlers.
In the example I used 36 as the cycle to be analyzed and a second cycle with a shorter period, 9, the larger period tells where the dominant cycle is heading, and the faster cycle signals entry/exit points and reversals.

Skrip open-source

Dalam semangat TradingView, penulis dari skrip ini telah mempublikasikannya ke sumber-terbuka, maka trader dapat mengerti dan memverifikasinya. Semangat untuk penulis! Anda dapat menggunakannya secara gratis, namun penggunaan kembali kode ini dalam publikasi diatur oleh Tata Tertib. Anda dapat memfavoritkannya untuk digunakan pada chart

Pernyataan Penyangkalan

Informasi dan publikasi tidak dimaksudkan untuk menjadi, dan bukan merupakan saran keuangan, investasi, perdagangan, atau rekomendasi lainnya yang diberikan atau didukung oleh TradingView. Baca selengkapnya di Persyaratan Penggunaan.

Inggin menggunakan skrip ini pada chart?
// Madrid : 09/Jun/2015 21:09 : Even Better Sinewave : 1.0
// This implements the Even Better Sinewave indicator 
// Ref. Cycle Analysis for Traders by John F. Ehlers.
//

study("Madrid Sinewave", shorttitle="MSineWave")
Duration = input(36)
src = close

OB = 0.85, OS = -0.85
PI = 3.14159265358979

deg2rad( deg ) =>
        deg*PI/180.0

lowerBand = input(9)
ssFilter( price, lowerBand ) =>
    angle = sqrt(2)*PI/lowerBand
    a1= exp(-angle)
    b1 = 2*a1*cos(angle)
    c2 = b1
    c3 = -a1*a1
    c1 = 1 - c2 -c3
    filt = c1*(price + nz(price[1]))/2 + c2*nz(filt[1]) + c3*nz(filt[2])


// HighPass filter cyclic components whose periods are shorter than Duration input
x = src
angle = deg2rad(360)/Duration
alpha1 = ( 1-sin(angle) ) / cos(angle)
HP = 0.5*(1+alpha1)*(x-x[1]) + alpha1*nz(HP[1],0)

// Smooth with a Super Smoother Filter
Filt = ssFilter( HP, lowerBand )

Wave = ( Filt + nz(Filt[1],0) + nz(Filt[2],0) ) / 3
Pwr = ( Filt*Filt + nz(Filt[1],0)* nz(Filt[1],0) +  nz(Filt[2],0)* nz(Filt[2],0) ) /3

// Normalize the Average Wave to Square Root of the Average Power
sineWave = Wave / sqrt(Pwr)

// Output
sineWaveColor = sineWave>OB?green
            :  sineWave<OS?red
            :  change(sineWave)>0?green
            :  red

plot( sineWave, color=sineWaveColor, linewidth=3 )
plot( sineWave, color=sineWaveColor, linewidth=1, style=histogram )

hline(0, color=silver, linestyle=dotted)