Wave Channel 3D — Indicateur par QuantitativeExhaustion

wave parallelchannel 3d fibonacci multiplier offset support supportandresistance movingaverage

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

Script open-source

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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)