QuantitativeExhaustion

Wave Channel 3D

Wave Channel 3D
Built by Ricardo idea from JR & Aloakdutt from indieTrades Jan. 2010

This indicator is very easy to build. We utilize Moving Averages with a set multiplier and an offset. Specially we try to use Fibonacci sequence series numbers (1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144...) as time space and multiplier (default 89, 8). Also included is Donchian Channel to locate strong trends and possible future support - resistance.


Examples of support/resistance on chart.


Dominant Price Trends


Future Support Resistance


Comparing Fibonacci Series Time Space - Multiplier


When Comparing make note of confluence support/resistance showing up with Fibonacci Series
Example uses DC

When Comparing make note of confluence support/resistance showing up with Fibonacci Series
Example without DC / Smooth MA
Skrypt open-source

Zgodnie z prawdziwym duchem TradingView, autor tego skryptu opublikował go jako open-source, aby traderzy mogli go zrozumieć i zweryfikować. Brawo dla autora! Możesz używać go za darmo, ale ponowne wykorzystanie tego kodu w publikacji jest regulowane przez Dobre Praktyki. Możesz go oznaczyć jako ulubione, aby użyć go na wykresie.

Wyłączenie odpowiedzialności

Informacje i publikacje przygotowane przez TradingView lub jego użytkowników, prezentowane na tej stronie, nie stanowią rekomendacji ani porad handlowych, inwestycyjnych i finansowych i nie powinny być w ten sposób traktowane ani wykorzystywane. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w naszym Regulaminie.

Chcesz użyć tego skryptu na wykresie?
study(title="3D-Wave Channel", shorttitle="3D-WC", overlay=true)
timespace = input(1)
smooth = input(89)
offsetMultiplier=input(8)
useDonchianAverage = input(false)
src = input(ohlc4)
ma = useDonchianAverage ? avg(highest(smooth),lowest(smooth)) : ema(src, smooth)
plot(ma[0], color=black, offset=offsetMultiplier*01)
plot(ma[timespace*01], color=silver, offset=offsetMultiplier*02)
plot(ma[timespace*02], color=silver, offset=offsetMultiplier*03)
plot(ma[timespace*03], color=gray, offset=offsetMultiplier*04)
plot(ma[timespace*04], color=gray, offset=offsetMultiplier*05)
plot(ma[timespace*05], color=gray, offset=offsetMultiplier*06)
plot(ma[timespace*06], color=silver, offset=offsetMultiplier*07)
plot(ma[timespace*07], color=silver, offset=offsetMultiplier*08)
plot(ma[timespace*08], color=gray, offset=offsetMultiplier*09)
plot(ma[timespace*09], color=gray, offset=offsetMultiplier*10)
plot(ma[timespace*10], color=black, offset=offsetMultiplier*11)

max_ma()=>max(ma[timespace*10],max(ma[timespace*9],max(ma[timespace*8],max(ma[timespace*7],max(ma[timespace*6],max(ma[timespace*5],max(ma[timespace*4],max(ma[timespace*3],max(ma[timespace*2],max(ma[timespace*1], ma))))))))))
min_ma()=>min(ma[timespace*10],min(ma[timespace*9],min(ma[timespace*8],min(ma[timespace*7],min(ma[timespace*6],min(ma[timespace*5],min(ma[timespace*4],min(ma[timespace*3],min(ma[timespace*2],min(ma[timespace*1], ma))))))))))

top = highest(max_ma(), smooth)
bot = lowest(min_ma(), smooth)

plot(top, color=black, offset=offsetMultiplier)
plot(bot, color=black, offset=offsetMultiplier)