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
Скрипт с открытым кодом

В истинном духе TradingView автор этого скрипта опубликовал его с открытым исходным кодом, чтобы трейдеры могли понять, как он работает, и проверить на практике. Вы можете воспользоваться им бесплатно, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения. Вы можете добавить этот скрипт в избранное и использовать его на графике.

Отказ от ответственности

Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.

Хотите использовать этот скрипт на графике?
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)