Indicator: Vervoort Smoothed Oscillator [LazyBear] von LazyBear

lazybear custom indicators stochastic oscillator

This is Mr. Sylvian Vervoort's take on improving some well-known indicators (%B and Stoch) using smoothing techniques. A combination of TEMA and WMA does a nice job smoothing out %B, derived from zero-lag “Rainbow” data series. The same Rainbow series, averaged with the typical price, smooth the Stochastic K oscillator to produce slowStoch.

Vervroot's strategy for this oscillator (detailed explanation in the reference material below):
- It must be bullish for a buy signal and bearish for a sell signal. This means that both the oscillators must be moving up or down.
- Use the oscillators for detecting divergences. Divergence even in one is still valid.
- Stoch crossing 50 is a good confirmation signal. Momentum usually is an excellent leading indicator, so keep an eye on Stoch.

More info:

Complete list of my indicators (Check the comments, I keep the list updated there):

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

Open-source Skript

Ganz im Spirit von TradingView hat der Autor dieses Skripts es als Open-Source veröffentlicht, damit Trader es besser verstehen und überprüfen können. Herzlichen Glückwunsch an den Autor! Sie können es kostenlos verwenden, aber die Wiederverwendung dieses Codes in einer Veröffentlichung unterliegt den Hausregeln. Sie können es als Favoriten auswählen, um es in einem Chart zu verwenden.

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// @author LazyBear 
// List of all my indicators: https://www.tradingview.com/v/4IneGo8h/
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study(title="Vervoort Smoothed Oscillator [LazyBear]", shorttitle="SV%BStoch_LB")
lengthStdev = input( 18, title="StdDev lookback")
mult=input(2.0, title="StDev Mult Factor")
smooth = input(3, title="calc_tema smoothing")
periodK = input(30, title="PeriodK")
smoothK = input(3, title="SmoothK")

calc_tema(src, length) =>
    e1 = ema(src, length)
    e2 = ema(e1, length)
    e3 = ema(e2, length)
    3 * (e1 - e2) + e3

sma2=sma(close,2)
dsma2=sma(sma2,2)
tsma2=sma(dsma2,2)
qsma2=sma(tsma2,2)
psma2=sma(qsma2,2)
ssma2=sma(psma2,2)
s2sma2=sma(ssma2,2)
osma2=sma(s2sma2,2)
o2sma2=sma(osma2,2)
desma2=sma(o2sma2,2)
rainbow = (5*sma2+4*dsma2+3*tsma2+2*qsma2+psma2+ssma2+s2sma2+osma2+o2sma2+desma2)/20
ema1 = ema( rainbow, smooth ) 
ema2 = ema( ema1, smooth ) 
zlrb = 2 * ema1 - ema2  
tz = calc_tema( zlrb, smooth ) 
hwidth = stdev( tz, lengthStdev ) 
zlrbpercb = (tz + mult*hwidth  - wma(tz,lengthStdev)) / (2*mult*hwidth)*100
rbc = avg(rainbow, hlc3)
nom = rbc - lowest( low, periodK ) 
den = highest( high, periodK ) - lowest( rbc, periodK ) 
//fastK = 100*nom/den // No Stoch clipping version
fastK = min( 100, max( 0, 100 * nom/den ) ) 

hline(0)
hline(50)
hline(100)

slowKOBLevel=input(80)
slowKOSLevel=input(20)
sk=sma( fastK, smoothK )
bs = (sk > slowKOBLevel) ? slowKOBLevel : sk
us = (sk < slowKOSLevel) ? slowKOSLevel : sk
bl=plot(bs, color=red, style=circles, linewidth=0)
ul=plot(us, color=red, style=circles, linewidth=0)
tl=plot( sk, title="SlowK", color=red, linewidth=2 )
fill(bl, tl, color=red, transp=90)
fill(ul, tl, color=blue, transp=90)
plot( zlrbpercb , title="Zero Lag Rainbow %B", color=blue, linewidth=2 )