alexgrover

Robust Weighting Oscillator

alexgrover Wizard 업데이트됨   
Introduction

A simple oscillator using a modified lowess architecture, good in term of smoothness and reactivity.

Lowess Regression

Lowess or local regression is a non-parametric (can be used with data not fitting a normal distribution) smoothing method. This method fit a curve to the data using least squares.

In order to have a lowess regression one must use tricube kernel for the weightings w, the weightings are determined using a k-nearest-neighbor model.

lowess is then calculated like so :

Σ(wG(y-a-bx)^2)

Our indicator use G, a ,b and remove the square as well as replacing x by y

Conclusion

The oscillator is simple and nothing revolutionary but its still interesting to have new indicators.

Lowess would be a great method to be made on pinescript, i have an estimate but its not that good. Some codes use a simple line equation in order to estimate a lowess smoother, i can describe it as ax + b where a is a smooth oscillator, b some kind of filter defined by lp + bp with lp a smooth low pass filter and bp a bandpass filter, x is a variable dependent of the smoothing span.

릴리즈 노트:
Added G in a separate calculation mode, thanks to @ aaahopper for pointing it out. Changed color for downside movements.

Check out the indicators we are making at luxalgo: www.tradingview.com/u/LuxAlgo/
오픈 소스 스크립트

이 스크립트의 오써는 참된 트레이딩뷰의 스피릿으로 이 스크립트를 오픈소스로 퍼블리쉬하여 트레이더들로 하여금 이해 및 검증할 수 있도록 하였습니다. 오써를 응원합니다! 스크립트를 무료로 쓸 수 있지만, 다른 퍼블리케이션에서 이 코드를 재사용하는 것은 하우스룰을 따릅니다. 님은 즐겨찾기로 이 스크립트를 차트에서 쓸 수 있습니다.

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