OPEN-SOURCE SCRIPT
Gaussian RSI | NAL
1. Overview
Gaussian RSI | NAL is a smoothed momentum-regime indicator built around an RSI engine filtered through a Gaussian weighting model. Instead of plotting raw RSI, the indicator applies Gaussian smoothing to reduce noise and create a cleaner momentum line.
The signal is then refined with an optional Gaussian confluence filter. This adds a second smoothing layer that acts as a directional confirmation structure, helping separate stronger momentum regimes from weaker internal fluctuations.
2. Calculation
The indicator starts by calculating RSI from the selected source. This creates the base momentum reading used by the rest of the model.
The RSI is then passed through a Gaussian filter. The Gaussian filter weights the lookback window using a bell-curve style distribution, creating a smoother momentum line while still preserving directional movement.
A second Gaussian filter can also be applied as a confluence line. This creates a slower reference layer for the Gaussian RSI, allowing the indicator to judge whether the current RSI structure is aligned with its own smoothed trend.
The bullish condition requires the Gaussian RSI to move above the upper threshold. When confluence is enabled, the Gaussian RSI must also be above the Gaussian confluence line.
The bearish condition requires the Gaussian RSI to move below the lower threshold. When confluence is enabled, the Gaussian RSI must also be below the Gaussian confluence line.
The final state holds its previous direction when neither condition is active. This creates a cleaner regime output instead of constantly flipping to neutral between threshold zones.
3. Key Features
4. Use
Gaussian RSI is designed to identify when momentum begins shifting into a stronger bullish or bearish regime. A move above the upper threshold reflects bullish momentum pressure, while a move below the lower threshold reflects bearish momentum pressure.
The confluence filter adds an additional layer of structure by requiring the Gaussian RSI to align with its own smoother reference line. This can help separate cleaner momentum expansions from weaker internal movement.
This indicator is best used as a specialized momentum module within a complete strategy framework. Its role is to isolate a refined RSI-based momentum layer, where the full value comes from how the signal is integrated into a broader process for regime, timing, and execution.
Gaussian RSI | NAL is a smoothed momentum-regime indicator built around an RSI engine filtered through a Gaussian weighting model. Instead of plotting raw RSI, the indicator applies Gaussian smoothing to reduce noise and create a cleaner momentum line.
The signal is then refined with an optional Gaussian confluence filter. This adds a second smoothing layer that acts as a directional confirmation structure, helping separate stronger momentum regimes from weaker internal fluctuations.
2. Calculation
The indicator starts by calculating RSI from the selected source. This creates the base momentum reading used by the rest of the model.
The RSI is then passed through a Gaussian filter. The Gaussian filter weights the lookback window using a bell-curve style distribution, creating a smoother momentum line while still preserving directional movement.
A second Gaussian filter can also be applied as a confluence line. This creates a slower reference layer for the Gaussian RSI, allowing the indicator to judge whether the current RSI structure is aligned with its own smoothed trend.
The bullish condition requires the Gaussian RSI to move above the upper threshold. When confluence is enabled, the Gaussian RSI must also be above the Gaussian confluence line.
The bearish condition requires the Gaussian RSI to move below the lower threshold. When confluence is enabled, the Gaussian RSI must also be below the Gaussian confluence line.
The final state holds its previous direction when neither condition is active. This creates a cleaner regime output instead of constantly flipping to neutral between threshold zones.
3. Key Features
- Gaussian-smoothed RSI momentum engine.
- Optional Gaussian confluence filter.
- Upper and lower threshold-based regime detection.
- State-based candle coloring and RSI coloring.
- Glow-style RSI plot, regime fills, confluence line, and transition labels.
- Designed to reduce raw RSI noise while preserving momentum structure.
4. Use
Gaussian RSI is designed to identify when momentum begins shifting into a stronger bullish or bearish regime. A move above the upper threshold reflects bullish momentum pressure, while a move below the lower threshold reflects bearish momentum pressure.
The confluence filter adds an additional layer of structure by requiring the Gaussian RSI to align with its own smoother reference line. This can help separate cleaner momentum expansions from weaker internal movement.
This indicator is best used as a specialized momentum module within a complete strategy framework. Its role is to isolate a refined RSI-based momentum layer, where the full value comes from how the signal is integrated into a broader process for regime, timing, and execution.
สคริปต์โอเพนซอร์ซ
ด้วยเจตนารมณ์หลักของ TradingView ผู้สร้างสคริปต์นี้ได้ทำให้เป็นโอเพนซอร์ส เพื่อให้เทรดเดอร์สามารถตรวจสอบและยืนยันฟังก์ชันการทำงานของมันได้ ขอชื่นชมผู้เขียน! แม้ว่าคุณจะใช้งานได้ฟรี แต่โปรดจำไว้ว่าการเผยแพร่โค้ดซ้ำจะต้องเป็นไปตาม กฎระเบียบการใช้งาน ของเรา
คำจำกัดสิทธิ์ความรับผิดชอบ
ข้อมูลและบทความไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อก่อให้เกิดกิจกรรมทางการเงิน, การลงทุน, การซื้อขาย, ข้อเสนอแนะ หรือคำแนะนำประเภทอื่น ๆ ที่ให้หรือรับรองโดย TradingView อ่านเพิ่มเติมใน ข้อกำหนดการใช้งาน
สคริปต์โอเพนซอร์ซ
ด้วยเจตนารมณ์หลักของ TradingView ผู้สร้างสคริปต์นี้ได้ทำให้เป็นโอเพนซอร์ส เพื่อให้เทรดเดอร์สามารถตรวจสอบและยืนยันฟังก์ชันการทำงานของมันได้ ขอชื่นชมผู้เขียน! แม้ว่าคุณจะใช้งานได้ฟรี แต่โปรดจำไว้ว่าการเผยแพร่โค้ดซ้ำจะต้องเป็นไปตาม กฎระเบียบการใช้งาน ของเรา
คำจำกัดสิทธิ์ความรับผิดชอบ
ข้อมูลและบทความไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อก่อให้เกิดกิจกรรมทางการเงิน, การลงทุน, การซื้อขาย, ข้อเสนอแนะ หรือคำแนะนำประเภทอื่น ๆ ที่ให้หรือรับรองโดย TradingView อ่านเพิ่มเติมใน ข้อกำหนดการใช้งาน