-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 4
/
Copy pathDegreed Tillson Moving Average
179 lines (151 loc) · 6.26 KB
/
Degreed Tillson Moving Average
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// Creator: Tim Tillson (T3 Moving Average)
// Author: © dg_factor [09.12.2021]
// UYARI
// Geliştirme amaçlıdır, doğrudan alım-satım stratejisi yerine ikame edilemez.
// AÇIKLAMALAR
// Orijinal hasaplamalara sadık kalınarak farklı derecelerde (1-5) binom açılımları uygulandı.
// EMA dahil, toplamda yedi farklı hareketli ortalama türü üzerinde çalışabilen dinamik bir yapı inşa edildi.
// Derece ve ortalama türü, opsiyonel birer parametre olarak kullanıcı tercihine sunuldu.
// Diğer detaylar en aşağıda.
//@version=5
indicator(title='Degreed Tillson Moving Average', overlay=true)
// Inputs
src = close
length = input(title='Length', defval=200)
factor = input.float(title='Factor', defval=0.7, step=0.1)
degree = input.int(title='Degree', minval=1, maxval=5, defval=3, tooltip='1-5', group="DEGREE & TYPE")
ma_type = input.string(title="Type", defval="EMA", options=["EMA", "RMA", "EVMA", "GAUS", "HULLT", "MCGD", "TSF"], group="DEGREE & TYPE")
// MA Functions
// EVMA [Elastic Volume Weighted Moving Average]
f_evma(data, u1) =>
x = ta.sma(data, u1)
a = math.sum(volume, u1)
r = 0.0
r := na(r[1]) ? x : nz(r[1]) * (a - volume) / a + volume * data / a
//
// GAUS [Ehlers - Gaussian Filter]
f_gaus(data, u1) =>
a = (1 - math.cos(2 * math.pi / u1)) / (math.sqrt(2) - 1)
b = -a + math.sqrt(math.pow(a, 2) + 2 * a)
r = 0.0
r := na(r[1]) ? data : math.pow(b, 2) * data + 2 * (1 - b) * nz(r[1]) - math.pow(1 - b, 2) * nz(r[2])
//
// HULLT [Triple Hull Moving Average]
f_hullt(data, u1) =>
a = u1 < 3 ? 1 : u1 / 2
b = u1 < 3 ? 1 : u1 / 3
r = ta.wma(ta.wma(data, b) * 3 - ta.wma(data, a) - ta.wma(data, u1), u1)
//
// MCGD [McGinley Dynamic Moving Average]
f_mcgd(data, u1) =>
a = ta.ema(data, u1)
r = 0.0
r := na(r[1]) ? a : r[1] + (data - r[1]) / (u1 * math.pow(data / r[1], 4))
//
// TSF [Time Series Function]
f_tsf(data, u1) =>
2 * ta.linreg(data, u1, 0) - ta.linreg(data, u1, 1)
// MA Return
f_ma(data, u1) =>
ma_type == "EMA" ? ta.ema(data, u1) :
ma_type == "EVMA" ? f_evma(data, u1) :
ma_type == "GAUS" ? f_gaus(data, u1) :
ma_type == "HULLT" ? f_hullt(data, u1) :
ma_type == "MCGD" ? f_mcgd(data, u1) :
ma_type == "RMA" ? ta.rma(data, u1) :
ma_type == "TSF" ? f_tsf(data, u1) :
na
//
// Variables
x = factor
y = factor + 1
z = f_ma(src, length)
n = f_ma(z, length)
// Degreed Tillson MA Functions
d1(src, length) =>
a0 = f_ma(n, length)
a1 = f_ma(a0, length)
b0 = -1 * 1 * math.pow(x, 1) * math.pow(y, 0)
b1 = +1 * 1 * math.pow(x, 0) * math.pow(y, 1)
r = b0 * a1 + b1 * a0
//
d2(src, length) =>
a0 = f_ma(n, length)
a1 = f_ma(a0, length)
a2 = f_ma(a1, length)
b0 = +1 * 1 * math.pow(x, 2) * math.pow(y, 0)
b1 = -1 * 2 * math.pow(x, 1) * math.pow(y, 1)
b2 = +1 * 1 * math.pow(x, 0) * math.pow(y, 2)
r = b0 * a2 + b1 * a1 + b2 * a0
//
d3(src, length) =>
a0 = f_ma(n, length)
a1 = f_ma(a0, length)
a2 = f_ma(a1, length)
a3 = f_ma(a2, length)
b0 = -1 * 1 * math.pow(x, 3) * math.pow(y, 0)
b1 = +1 * 3 * math.pow(x, 2) * math.pow(y, 1)
b2 = -1 * 3 * math.pow(x, 1) * math.pow(y, 2)
b3 = +1 * 1 * math.pow(x, 0) * math.pow(y, 3)
r = b0 * a3 + b1 * a2 + b2 * a1 + b3 * a0
//
d4(src, length) =>
a0 = f_ma(n, length)
a1 = f_ma(a0, length)
a2 = f_ma(a1, length)
a3 = f_ma(a2, length)
a4 = f_ma(a3, length)
b0 = +1 * 1 * math.pow(x, 4) * math.pow(y, 0)
b1 = -1 * 4 * math.pow(x, 3) * math.pow(y, 1)
b2 = +1 * 6 * math.pow(x, 2) * math.pow(y, 2)
b3 = -1 * 4 * math.pow(x, 1) * math.pow(y, 3)
b4 = +1 * 1 * math.pow(x, 0) * math.pow(y, 4)
r = b0 * a4 + b1 * a3 + b2 * a2 + b3 * a1 + b4 * a0
//
d5(src, length) =>
a0 = f_ma(n, length)
a1 = f_ma(a0, length)
a2 = f_ma(a1, length)
a3 = f_ma(a2, length)
a4 = f_ma(a3, length)
a5 = f_ma(a4, length)
b0 = -1 * 1 * math.pow(x, 5) * math.pow(y, 0)
b1 = +1 * 5 * math.pow(x, 4) * math.pow(y, 1)
b2 = -1 * 10 * math.pow(x, 3) * math.pow(y, 2)
b3 = +1 * 10 * math.pow(x, 2) * math.pow(y, 3)
b4 = -1 * 5 * math.pow(x, 1) * math.pow(y, 4)
b5 = +1 * 1 * math.pow(x, 0) * math.pow(y, 5)
r = b0 * a5 + b1 * a4 + b2 * a3 + b3 * a2 + b4 * a1 + b5 * a0
//
// Out
out =
degree == 1 ? d1(src, length) :
degree == 2 ? d2(src, length) :
degree == 3 ? d3(src, length) :
degree == 4 ? d4(src, length) :
degree == 5 ? d5(src, length) :
na
//
// Print
plot(out, color=#3081a5, title='Tillson MA')
barcolor(out > out[1] ? #00bb00 : out < out[1] ? #bb0000 : #333333)
// Bitti
plotshape(barstate.isfirst, title="@ dg_factor", color=#13172200, editable=false)
// DETAYLAR
// T3'teki "3" nedir?
// T3 Moving Average, iç içe kurgulanmış üssel hareketli ortalamaların üçüncü dereceden binom açılımı alınarak hesaplanır.
// T3 şeklinde adlandırılmasının nedeni budur.
// Ufak bir matematiksel müdahale ile farklı dereceler kodlanabilir, netekim bu indikatör yöntem olarak çarpanlara ayırma önermektedir.
// Ömer Hayyam'ın mevzuyla ne ilgisi var?
// Binom açılımı, Pascal Üçgeni olarak bilinen bir tamsayı dizisine dayanır.
// İsmi Pascal'la anılsa da, bu üçgensel sayı dizisinin ilk olarak Ömer Hayyam'ın hesaplamalarında tanımlandığı kabul edilir.
// Pascal üçgeninin kartezyen toplamları kullanılarak Fibonacci dizisini elde etmek de mümkündür.
// Yayılım örüntülerini açıklamadaki gücü bakımından Pascal Üçgeni sıkça kullanılan bir argümandır.
// Özetle finansal algoritmalar Hayyam'a çok şey borçludur. (Hemen şarkısını da açalım : https://www.youtube.com/watch?v=H0JTGAcACuk)
// Ne işe yarayacak?
// Başıma bir iş gelmeyecekse;
// Trendi genellikle yakalar, ama terste bırakma ihtimali de yüksektir. Risk yönetimi bu yüzden gerekli.
// Farklı dereceler fiyat frekansını üretebilecek yöntemlere katkı sunabilir.
// Hatta ortalamaya ait önceki tepe ve diplerin yeni sinyal yönü için geçerli destek/direnç seviyeleri olarak çalıştığı da oluyor.
// Tabi herhangi bir işe yaramayabilir de :).