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
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.

차트에 이 스크립트를 사용하시겠습니까?
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)