xel_arjona

Standard Error Bands by @XeL_arjona

Standard Error Bands - Code by @XeL_arjona
Original implementation by:
Traders issue: Stocks & Commodities V. 14:9 (375-379):
Standard Error Bands by Jon Andersen
Version 1



For a quick and publicly open explanation of this Statistical indicator, you can refer at Here!

Extract from the former URL:
Standard Error bands are quite different than Bollinger's. First, they are bands constructed around a linear regression curve. Second, the bands are based on two standard errors above and below this regression line. The error bands measure the standard error of the estimate around the linear regression line. Therefore, as a price series follows the course of the regression line the bands will narrow, showing little error in the estimate. As the market gets noisy and random, the error will be greater resulting in wider bands.


Açık kaynak kodlu komut dosyası

Gerçek TradingView ruhuyla, bu betiğin yazarı, yatırımcının anlayabilmesi ve doğrulayabilmesi için onu açık kaynak olarak yayınladı. Yazarın eline sağlık! Bunu ücretsiz olarak kullanabilirsiniz, ancak bu kodun bir yayında yeniden kullanımı Kullanım Koşulları ile yönetilir. Bir grafikte kullanmak için favorilere ekleyebilirsiniz.

Feragatname

Bilgiler ve yayınlar, TradingView tarafından sağlanan veya onaylanan finansal, yatırım, işlem veya diğer türden tavsiye veya tavsiyeler anlamına gelmez ve teşkil etmez. Kullanım Şartları'nda daha fazlasını okuyun.

Bu komut dosyasını bir grafikte kullanmak ister misiniz?
// Standard Error Bands - Code by @XeL_arjona
// Original implementation by:
//     Traders issue: Stocks & Commodities V. 14:9 (375-379): 
//                    Standard Error Bands by Jon Andersen
// Ver 1
study(title="Standard Error Bands by @XeL_arjona", shorttitle="StDeBands", overlay=true)
len = input(defval=21, minval=1, title="Linear Regression Window:")
sm = input(true, title="Use Jon Andersen's Smooth of Median:")
src = close
// Standard Error Band Function
stdeB(array,p,mult,dir) =>
    lr = sm ? sma(linreg(array,p,0),1) : linreg(array,p,0)
    stde = stdev(lr,p)/sqrt(p)
    d = dir ? 1 : -1
    eband = lr + d * mult * stde
lrc = sma(linreg(src, len, 0),1)
m = plot(lrc, color = blue, title = "OLS Regression Curve", style = line, linewidth = 2)
ub = plot(stdeB(close,len,2,true), color = green, title = 'StdEu', style = line, linewidth = 1)
bb = plot(stdeB(close,len,2,false), color = red, title = 'StdEb', style = line, linewidth = 1)
fill(m,ub, color=olive, title="StdE_U", transp=81)
fill(m,bb, color=orange, title="StdE_B", transp=81)