Shizaru

Fractal Dimension Adaptive Moving Average (D-AMA)

http://etfhq.com/blog/2012/01/21/fractal...

Overall the D-AMA produced results that were near identical to that of the FRAMA but the D-AMA is a slightly faster average.
It is very difficult to pick between the FRAMA and the D-AMA but becuase the FRAMA offers a slightly longer trade duration it the best Moving Average we have tested so far.

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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//@version=2
study("Fractal Dimension Adaptive Moving Average",shorttitle="D-AMA",overlay=true)
price=input(hl2)
len=input(defval=126,minval=1)
fast=input(defval=1,minval=1)
slow=input(defval=30,minval=1)
change=abs(price-price[len])
len1 = len/2
H1 = highest(high,len1)
L1 = lowest(low,len1)
N1 = (H1-L1)/len1
H2 = highest(high,len)[len1]
L2 = lowest(low,len)[len1]
N2 = (H2-L2)/len1
H3 = highest(high,len)
L3 = lowest(low,len)
N3 = (H3-L3)/len
dimen1 = (log(N1+N2)-log(N3))/log(2)
diff = iff(N1>0 and N2>0 and N3>0,dimen1,nz(dimen1[1]))
volatility=sum(diff,len)
ER=change/volatility
fastestSC=(2/(fast+1))
slowestSC=(2/(slow+1))
SC=pow(ER*(fastestSC-slowestSC)+slowestSC,2)
out=nz(out[1])+SC*(price-nz(out[1]))

plot(out,color=teal,title="D-AMA",linewidth=2)