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|-- EL für Double Smoothed Stochastic (DSS) (http://www.tradernet.org/wbb/threadid.php?boardid=15&threadid=826)


Geschrieben von _Alexander am 27.01.2001, 07:10:

  EL für Double Smoothed Stochastic (DSS)

Wie lautet der DSS im EL-Code?
Erich Florek nennt zwar die Formel auf S. 225 in seinem Buch "Neue Trading Dimensionen", jedoch ist die Formel unvollständig.
Über Antworten würde ich mich sehr freuen !


Geschrieben von _Uwe am 27.01.2001, 09:10:

  RE: EL für Double Smoothed Stochastic (DSS)

Hallo Alexander!

Zwar kann ih nich terkennen warum die Formel in dem von dir erwähnten Buch unvollständig ist, da ich mir nur con der Schreibweise überzeugt habe, doch mir scheint sie in Ordnung zu sein. Dein Programmcode könnte in etwa so aussehen (noch nicht getestet):

inputs: LenM(5), LenN(5), LevelT(80), LevelB(20);

vars:xxMA_CL(0), xxMA_HL(0), DSS(0);

xxMA_CL=XAverage(XAverage(Close-Low,LenM),LenN);
xxMA_HL=XAverage(XAverage(High-Low,LenM),LenN);

if xxMA_HL<>0 then DSS=100*xxMA_CL/xxMA_HL;

plot1(DSS,"DSS");
Plot2(50,"mid");
Plot3(LevelT,"LevelT");
Plot4(LevelB,"LevelB");


Die plot-Typen sind alle auf Linie zu stellen.

Viel Erfolg
Uwe


Geschrieben von _Uwe am 27.01.2001, 13:10:

  RE: EL für Double Smoothed Stochastic (DSS)

Hallo Alexander!

Nun habe ich auch einmal den Programmcode getestet und glaube gesehen zu haben, was Du anscheinend gesehen hast: Umgesetzt wie in der ersten Anwort ,ist das Erscheinungsbild nicht das gewünschte. Da brachte das Lesen des Textes den Erfolg, denn da ist geschrieben:

Beim DSS werden die Komponenten der ursprünglichen Stochastik-Formel jeweils durch zwei exponentiell geglättete Durchschnitte "gesmoothed"
Quelle: Erik Florek: Neue Trading Dimensionen, S. 225

Damit sind die Befehlszeilen wie folgt umzuschreiben:


inputs: LenK(5), LenM(5), LenN(35), LevelT(80), LevelB(20);

vars: HH(0), LL(0), xMA_CL(0), xMA_HL(0), xxMA_CL(0), xxMA_HL(0), DSS(0);
vars: FaktorM(2/(LenM+1)),FaktorN(2/(LenN+1));

{============
Elemente der Stochastik-Formel
%K=100*(C-Lowest(K))/(Highest(K)-Lowest(K))
sind hier:
(C-Lowest(K))
(Highest(K)-Lowest(K))
also die Diffferenze!
============= }

HH=Highest(High,LenK);
LL=Lowest(Low,LenK);

{===========
Ermittlung des einfachen expo.Durchschnitt auf die Elenente
============}

if LenM+1<>0 then
begin
if CurrentBar <= 1 then
begin
xMA_HL = HH-LL;
xMA_CL = Close-LL;
end
else
begin
xMA_HL = FaktorM * (HH-LL) + (1 - FaktorM) * xMA_HL[1];
xMA_CL = FaktorM * (Close-LL) + (1 - FaktorM) * xMA_CL[1];
end;
end;

{===========
Ermittlung des einfachen expo.Durchschnitt auf die einfachen expo.Durchschnitte
= Ermittlung des doppelten expo.Durchschnitt auf die Elenente
============}

if LenN+1<>0 then
begin
if CurrentBar <= 1 then
begin
xxMA_HL = xMA_HL;
xxMA_CL = xMA_CL;
end
else
begin
xxMA_HL = FaktorM * (xMA_HL) + (1 - FaktorM) * xxMA_HL[1];
xxMA_CL = FaktorM * (xMA_CL) + (1 - FaktorM) * xxMA_CL[1];
end;
end;

{=============
Ermittling von DSS (%K mit zweifach exp. geglättem Zähler und Nennenr,
wenn Divisor ungleich Null
==============}

if xxMA_HL<>0 then DSS=100*xxMA_CL/xxMA_HL;

plot1(DSS,"DSS");
Plot2(50,"mid");
Plot3(LevelT,"LevelT");
Plot4(LevelB,"LevelB");


Einzig die Werteeinstellung für die INPUTS bleibt mir unklar, da von einem 3er, 8er und 13er in der Abbildung die Rede ist, ich jedoch, nach dem Formelaufbau jeweils drei freie Parameter zu belegen habe:

LenK: bestimmt die Länge, in der die Extremwerte gesucht werden
LenM: erste exp.Glättung der Komponenten
LenN: zweite exp.Glättung der Komponenten

Vielleicht kann der Autor des Buches hier weitere Informationen geben.

Gruß
Uwe


Geschrieben von _Alexander am 27.01.2001, 15:10:

  RE: EL für Double Smoothed Stochastic (DSS)

Hallo Uwe,

vielen Dank für Deine ausführlichen Antworten. Leider sind mir die Parameter auch nicht klar.
Ich habe diesbezüglich Herrn Florek eine Mail geschrieben. Bin gespannt, ob er antwortet.
Sobald ich etwas erfahre, sage ich Dir Bescheid.

Nochmals vielen Dank.

Herzliche Grüße

Alexander


Geschrieben von _Uwe am 27.01.2001, 16:10:

  Korrektur: in dem ...if LenN+1 0 then...Block ist überall FaktorM du

.

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