OPEN-SOURCE SCRIPT
Wavelet Smoothed Moving Average (TechnoBlooms)

Wavelet Smoothed Moving Average (WSMA) is a part of the Quantum Price Theory (QPT) Series of indicators.
Overview:
The Wavelet Smoothed Moving Average (WSMA) is a trend-following indicator inspired by multi-level Haar Wavelet decomposition. Rather than using traditional wavelet basis functions, it emulates the core wavelet concept of multi-resolution analysis using nested simple moving averages (SMA).
How It Works:
WSMA applies three levels of smoothing:
• Level 1: SMA on price (base smoothing)
• Level 2: SMA on Level 1 output (further denoising)
• Level 3: SMA on Level 2 output (final approximation)
Why Use WSMA:
• Multi-Level Smoothing: Captures price structure across multiple time scales, unlike single-length MAs.
• Noise Reduction: Filters out short-term volatility and focuses on the underlying trend.
• Low Lag, High Clarity: Unlike traditional moving averages that react slowly or miss subtle shifts, WSMA’s layered smoothing delivers cleaner and more adaptive trend detection.
Unique Value:
• Wavelet-Inspired Design: Mimics core wavelet decomposition logic without the complexity of downsampling or basis functions.
• Perfect for Trend Confirmation: The final line (a3) can act as a trend filter, while the detail levels can help identify momentum shifts and volatility bursts.
• Fits Into Quantum Price Theory: As part of the QPT framework, WSMA bridges scientific theory with trading application, giving traders a deeper understanding of market structure and signal compression.
Overview:
The Wavelet Smoothed Moving Average (WSMA) is a trend-following indicator inspired by multi-level Haar Wavelet decomposition. Rather than using traditional wavelet basis functions, it emulates the core wavelet concept of multi-resolution analysis using nested simple moving averages (SMA).
How It Works:
WSMA applies three levels of smoothing:
• Level 1: SMA on price (base smoothing)
• Level 2: SMA on Level 1 output (further denoising)
• Level 3: SMA on Level 2 output (final approximation)
Why Use WSMA:
• Multi-Level Smoothing: Captures price structure across multiple time scales, unlike single-length MAs.
• Noise Reduction: Filters out short-term volatility and focuses on the underlying trend.
• Low Lag, High Clarity: Unlike traditional moving averages that react slowly or miss subtle shifts, WSMA’s layered smoothing delivers cleaner and more adaptive trend detection.
Unique Value:
• Wavelet-Inspired Design: Mimics core wavelet decomposition logic without the complexity of downsampling or basis functions.
• Perfect for Trend Confirmation: The final line (a3) can act as a trend filter, while the detail levels can help identify momentum shifts and volatility bursts.
• Fits Into Quantum Price Theory: As part of the QPT framework, WSMA bridges scientific theory with trading application, giving traders a deeper understanding of market structure and signal compression.
نص برمجي مفتوح المصدر
بروح TradingView الحقيقية، قام مبتكر هذا النص البرمجي بجعله مفتوح المصدر، بحيث يمكن للمتداولين مراجعة وظائفه والتحقق منها. شكرا للمؤلف! بينما يمكنك استخدامه مجانًا، تذكر أن إعادة نشر الكود يخضع لقواعد الموقع الخاصة بنا.
إخلاء المسؤولية
لا يُقصد بالمعلومات والمنشورات أن تكون، أو تشكل، أي نصيحة مالية أو استثمارية أو تجارية أو أنواع أخرى من النصائح أو التوصيات المقدمة أو المعتمدة من TradingView. اقرأ المزيد في شروط الاستخدام.
نص برمجي مفتوح المصدر
بروح TradingView الحقيقية، قام مبتكر هذا النص البرمجي بجعله مفتوح المصدر، بحيث يمكن للمتداولين مراجعة وظائفه والتحقق منها. شكرا للمؤلف! بينما يمكنك استخدامه مجانًا، تذكر أن إعادة نشر الكود يخضع لقواعد الموقع الخاصة بنا.
إخلاء المسؤولية
لا يُقصد بالمعلومات والمنشورات أن تكون، أو تشكل، أي نصيحة مالية أو استثمارية أو تجارية أو أنواع أخرى من النصائح أو التوصيات المقدمة أو المعتمدة من TradingView. اقرأ المزيد في شروط الاستخدام.