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.

Script de código abierto

Siguiendo el verdadero espíritu de TradingView, el autor de este script lo ha publicado en código abierto, para que los traders puedan entenderlo y verificarlo. ¡Un hurra por el autor! Puede utilizarlo de forma gratuita, aunque si vuelve a utilizar este código en una publicación, debe cumplir con lo establecido en las Normas internas. Puede añadir este script a sus favoritos y usarlo en un gráfico.

Exención de responsabilidad

La información y las publicaciones que ofrecemos, no implican ni constituyen un asesoramiento financiero, ni de inversión, trading o cualquier otro tipo de consejo o recomendación emitida o respaldada por TradingView. Puede obtener información adicional en las Condiciones de uso.

¿Quiere utilizar este script en un gráfico?
// 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)