RicardoSantos

[RS]Fractal Regression Channel V0

EXPERIMENTAL:
Fractals/fibs/linear regression
סקריפט קוד פתוח

ברוח TradingView אמיתית, מחבר הסקריפט הזה פרסם אותו בקוד פתוח, כך שסוחרים יכולים להבין ולאמת אותו. כל הכבוד למחבר! אתה יכול להשתמש בו בחינם, אך שימוש חוזר בקוד זה בפרסום כפוף לכללי הבית. אתה יכול להכניס אותו למועדפים כדי להשתמש בו בגרף.

כתב ויתור

המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.

רוצה להשתמש בסקריפ זה בגרף?
//@version=2
study(title='[RS]Fractal Regression Channel V0', shorttitle='FRC', overlay=true)

f_falling_linear_regression(_src, _window)=>
    _h = highest(_src, _window)
    _h_fractal = _src[1] >= _h[1] and _src < _h
    _h0h = valuewhen(_h_fractal, _src[1], 0)
    _h1h = valuewhen(_h_fractal, _src[1], 1)
    _h0n = valuewhen(_h_fractal, n[1], 0)
    _h1n = valuewhen(_h_fractal, n[1], 1)
    _price_range = _h0h < _h1h ? _h0h-_h1h : _price_range[1]
    _bar_range = _h0h < _h1h ? _h0n-_h1n : _bar_range[1]
    _step = _price_range/_bar_range
    _return_regression = _h0h+(_step*(n-_h0n))
    [_h0h, _step, _return_regression]

f_rising_linear_regression(_src, _window)=>
    _l = lowest(_src, _window)
    _l_fractal = _src[1] <= _l[1] and _src > _l
    _l0l = valuewhen(_l_fractal, _src[1], 0)
    _l1l = valuewhen(_l_fractal, _src[1], 1)
    _l0n = valuewhen(_l_fractal, n[1], 0)
    _l1n = valuewhen(_l_fractal, n[1], 1)
    _price_range = _l0l > _l1l ? _l0l-_l1l : _price_range[1]
    _bar_range = _l0l > _l1l ? _l0n-_l1n : _bar_range[1]
    _step = _price_range/_bar_range
    _return_regression = _l0l+(_step*(n-_l0n))
    [_l0l, _step, _return_regression]

window = input(3)
grid_size = input(1)
[h_value, h_step, h_regression] = f_falling_linear_regression(high, window)
[l_value, l_step, l_regression] = f_rising_linear_regression(low, window)

avg_h_step = cum(h_step)/(n+1)
avg_l_step = cum(l_step)/(n+1)


h_base = na(h_base[1]) ? high : high >= h_base[1] ? high : h_base[1]+avg_h_step//high >= h_base[1] ? high : high >= h_regression ? h_base[1]-avg_h_step : h_regression
l_base = na(l_base[1]) ? low : low <= l_base[1] ? low : l_base[1]+avg_l_step//low <= l_base[1] ? low : low <= l_regression ? l_base[1]+avg_l_step : l_regression

direction = na(direction[1]) ? 1 : direction[1] < 0 and rising(l_base, 1) and not falling(h_base,1) ? 1 : direction[1] > 0 and falling(h_base, 1) and not rising(l_base,1) ? -1 : direction[1]
base0 = direction > 0 ? l_base : h_base
base = change(direction)!=0 ? na : base0
grid_block = direction > 0 ? (avg_l_step*grid_size) : (avg_h_step*grid_size)

plot(title='-1.618(-34)', series=base + grid_block*-34, style=linebr , color=direction>0?blue:fuchsia, linewidth=1)
plot(title='-0.618(-13)', series=base + grid_block*-13, style=linebr , color=direction>0?blue:fuchsia, linewidth=1)
plot(title='0(0)', series=base, style=linebr, color=black, linewidth=3)
plot(title='0.236(5)', series=base + grid_block*5, style=linebr , color=direction>0?green:maroon, linewidth=2)
plot(title='0.382(8)', series=base + grid_block*8, style=linebr , color=direction>0?green:maroon, linewidth=2)
plot(title='0.618(13)', series=base + grid_block*13, style=linebr , color=direction>0?lime:red, linewidth=1)
plot(title='1(21)', series=base + grid_block*21, style=linebr , color=direction>0?black:black, linewidth=1)
plot(title='1.618(34)', series=base + grid_block*34, style=linebr , color=direction>0?olive:orange, linewidth=1)
plot(title='2.618(55)', series=base + grid_block*55, style=linebr , color=direction>0?olive:orange, linewidth=1)
plot(title='4.272(89)', series=base + grid_block*89, style=linebr , color=direction>0?blue:fuchsia, linewidth=1)
plot(title='6.827(144)', series=base + grid_block*144, style=linebr , color=direction>0?navy:aqua, linewidth=1)