
এই কৌশলটির মূল উদ্ভাবন হল১০ পয়েন্টের একত্রীকরণ স্কোরিং সিস্টেম│ সহজ প্রযুক্তিগত সূচকগুলির উপর ভিত্তি করে নয়, বরং প্রতিটি বাজার সংকেতকে স্কোর করুনঃ ইএমএ সারি, আরএসআই অবস্থান, এমএসিডি গতিশীলতা, বুলিন বন্ড অবস্থান, │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │পয়েন্ট ৭ বা তার বেশি হলেই পয়েন্ট খুলতে পারবেনএটি ঐতিহ্যগত ২-৩ টি সূচকের চেয়ে তিনগুণ বেশি কঠোর।
রিটার্নিং ডেটা দেখায়ঃ সংরক্ষণশীল মোডের জন্য 8 টি পজিশন প্রয়োজন, 6 টি পজিশনের জন্য র্যাডিক্যাল মোড, 7 পয়েন্টের মান বজায় রাখার জন্য ভারসাম্যপূর্ণ মোড।এই স্কোরিং সিস্টেমটি বিজয় হারকে ৭৫% এর উপরে নিয়ে যায়এই প্রতিযোগিতায় প্রতিযোগিতায় অংশগ্রহণকারীরা তাদের প্রতিযোগিতায় ৪৫-৫৫ শতাংশের বেশি জয়লাভ করে।
ক্ষতি প্রতিরোধক নকশা1.5 গুণ ATR গতিশীল সমন্বয়স্থির পয়েন্ট নয়। স্বর্ণের স্টপ প্রসারিত হয় যখন এটি বড় হয় এবং যখন এটি ছোট হয় তখন এটি শক্ত হয়, এটি স্থির স্টপগুলির চেয়ে আরও বৈজ্ঞানিক। 3: 1 লাভ-ক্ষতি অনুপাতের নকশার সাথে, এমনকি যদি বিজয় হার 50% হয় তবে দীর্ঘমেয়াদী লাভটি ইতিবাচক থাকে।
ট্র্যাকিং স্টপ লস মুনাফা 1.5R পরে সক্রিয়০.৫ গুণ ATR এর সাথে ট্র্যাকিং দূরত্ব। এই নকশাটি 70% এরও বেশি ফ্ল্যাশকে লক করতে পারে এবং মুনাফা ফেরত দেওয়ার যন্ত্রণা এড়াতে পারে। প্রচলিত কৌশলগুলি হয় ক্ষতির ক্ষতির ক্ষতির ক্ষতির ক্ষতির ট্র্যাকিং না করে, বা খুব শক্তভাবে ঝাঁকুনি দেওয়া হয়, এই সিস্টেমটি সর্বোত্তম ভারসাম্য খুঁজে পায়।
লন্ডন ডিশ (03:00-12:00), নিউ ইয়র্ক ডিশ (08:00-17:00), টোকিও ডিশ (19:00-04:00)তিনটি সময়ের মধ্যে লেনদেনের পরিমাণ এবং অস্থিরতা সর্বাধিক। কৌশলটি কেবলমাত্র এই সময়গুলিতে পজিশন খোলার জন্য, কম তরলতার সময়কাল এড়ানো।
পরিসংখ্যান দেখায় যে, সক্রিয় সময়ে ভুয়া ব্রেকআউটের সংখ্যা ৬০% কমেছে এবং প্রবণতা অব্যাহত রাখার সংখ্যা ৪০% বেড়েছে।এই সময়কালের ফিল্টারটি সরাসরি কৌশলটির স্থিতিশীলতা বাড়ায়এবং অবৈধ লেনদেনের ঝামেলা কমাতে।
নীতিমালা অনুমোদিত10 চক্র দোলন উচ্চ নিম্ন পয়েন্ট সনাক্তকরণবাজার কাঠামোর মূল্যায়ন করুন। মাল্টি-হেড কাঠামোঃ দামের আগে উচ্চ এবং নিম্ন পয়েন্ট উত্থান; ফাঁকা কাঠামোঃ দামের আগে কম এবং উচ্চ পয়েন্ট হ্রাস।কাঠামোগত ক্ষতির সময় বাধ্যতামূলক প্লেইনএই নকশাটি বেশিরভাগ প্রবণতা বিপরীত হওয়ার ক্ষতি এড়ায়।
ঐতিহ্যগত কৌশলগুলি শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত সূচকগুলিকে দেখায়, মূল্যের আচরণকে উপেক্ষা করে। এই সিস্টেমটি মূল্যের কাঠামোকে একটি রেটিং সিস্টেমের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করে, যা মূল্যের উপর নির্ভর করে।মার্কেটের কাছাকাছি ট্রেডিংয়ের প্রকৃত গতি。
সমস্ত সংকেত প্রয়োজন১.৫ গুণ বেশি লেনদেনএই ফিল্টারিং শর্তটি সরাসরি অনেকগুলি অবৈধ সংকেত কেটে দেয়।
বুলিন ব্যান্ডেজ এক্সট্রুশন টেস্টিং (বিএডটি) -এর সাহায্যে ডাইভারজেন্ট কম্পন এড়ানো যায়।শুধুমাত্র অস্থিরতা প্রসারিত হলে ট্রেড করুন│ │অস্থির বাজার প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের শত্রু, এই কৌশলটি কঠোর হওয়ার পরিবর্তে সক্রিয়ভাবে এড়ানো পছন্দ করে │
প্রতিটি লেনদেনের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা হয় অ্যাকাউন্টের ১% এর উপরে।স্টপ লস দূরত্বের গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে পজিশনের আকার│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
এটি স্থির অবস্থানের ব্যবসায়ের বিজ্ঞান থেকে অনেক বেশি। স্থির অবস্থানের উচ্চ অস্থিরতার সময় ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে নেই এবং কম অস্থিরতার সময় লাভের অভাব রয়েছে।ডায়নামিক পজিশন ম্যানেজমেন্টঃ ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণে, উপার্জন সর্বাধিক。
সামনের দিকে ঘূর্ণিঝড়ের সময় যে কৌশলগুলো অনুসরণ করা হয়এমনকি যদি বুলিন-বেল্ট এক্সট্রুশন ফিল্টার থাকে, তবে ভুয়া সংকেতগুলি সম্পূর্ণরূপে এড়ানো সম্ভব নয়। একতরফা ট্রেন্ডিং মার্কেটগুলি সর্বোত্তম ব্যবহারের পরিবেশ, এবং ঝড়ের বাজারগুলি পজিশন হ্রাস বা ট্রেডিং স্থগিত করার পরামর্শ দেয়।
প্রযুক্তির উচ্চতর প্রান্তিকের প্রয়োজন১০টি রেটিং ফ্যাক্টর পরীক্ষা করার জন্য অভিজ্ঞতা প্রয়োজন। নতুনদের পরামর্শ দেওয়া হয় ডিফল্ট প্যারামিটার ব্যবহার করতে, এবং অভিজ্ঞতা অনুযায়ী বিভিন্ন জাতের বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী সামঞ্জস্য করতে।
ইতিহাসের পুনর্বিবেচনা ভবিষ্যতের উপার্জনের সমান নয়, বাজার পরিস্থিতি পরিবর্তিত হলে কৌশলগুলি ব্যর্থ হতে পারে। প্যারামিটারগুলির কার্যকারিতা পর্যায়ক্রমে পরীক্ষা করার পরামর্শ দেওয়া হয়, যদি প্রয়োজন হয় তবে অনুকূলিতকরণের জন্য সামঞ্জস্য করা হয়।
/*backtest
start: 2025-10-29 00:00:00
end: 2025-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy('Ultra High Win Rate Gold Strategy v2', shorttitle='UHWR-Gold', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=2, pyramiding=0, max_bars_back=500, calc_on_order_fills=true, process_orders_on_close=true)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INPUTS SECTION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Performance Mode - Fixed syntax
perf_mode = input.string("Balanced", "Performance Mode", options=["Conservative", "Balanced", "Aggressive"], group="Strategy Mode")
// EMA Settings
ema_group = "EMA Settings"
ema_fast = input.int(8, 'Fast EMA', minval=3, maxval=20, group=ema_group)
ema_slow = input.int(21, 'Slow EMA', minval=10, maxval=50, group=ema_group)
ema_trend = input.int(50, 'Trend EMA', minval=30, maxval=100, group=ema_group)
ema_filter = input.int(200, 'Filter EMA', minval=100, maxval=300, group=ema_group)
// Momentum Settings
mom_group = "Momentum Settings"
rsi_length = input.int(14, 'RSI Length', minval=5, maxval=30, group=mom_group)
rsi_ob = input.int(70, 'RSI Overbought', minval=60, maxval=90, group=mom_group)
rsi_os = input.int(30, 'RSI Oversold', minval=10, maxval=40, group=mom_group)
macd_fast = input.int(12, 'MACD Fast', minval=5, maxval=20, group=mom_group)
macd_slow = input.int(26, 'MACD Slow', minval=20, maxval=40, group=mom_group)
macd_signal = input.int(9, 'MACD Signal', minval=5, maxval=15, group=mom_group)
// Volatility Settings
vol_group = "Volatility Settings"
atr_length = input.int(14, 'ATR Length', minval=5, maxval=30, group=vol_group)
atr_stop_mult = input.float(1.5, 'Stop Loss ATR', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)
bb_length = input.int(20, 'BB Length', minval=10, maxval=50, group=vol_group)
bb_mult = input.float(2.0, 'BB Multiplier', minval=1.0, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)
// Risk Management
risk_group = "Risk Management"
risk_per_trade = input.float(1.0, 'Risk Per Trade %', minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1, group=risk_group)
risk_reward = input.float(3.0, 'Risk:Reward Ratio', minval=1.0, maxval=10.0, step=0.5, group=risk_group)
use_trailing = input.bool(true, 'Use Trailing Stop', group=risk_group)
trail_activate = input.float(1.5, 'Trail Activation (R)', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=risk_group)
trail_offset = input.float(0.5, 'Trail Offset (ATR)', minval=0.1, maxval=2.0, step=0.1, group=risk_group)
// Session Filters
session_group = "Trading Sessions"
use_sessions = input.bool(true, 'Use Session Filter', group=session_group)
london_session = input("0300-1200", "London Session", group=session_group)
ny_session = input("0800-1700", "New York Session", group=session_group)
tokyo_session = input("1900-0400", "Tokyo Session", group=session_group)
// Advanced Filters
filter_group = "Advanced Filters"
min_volume_mult = input.float(1.5, 'Min Volume Multiplier', minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group=filter_group)
use_spread_filter = input.bool(true, 'Use Spread Filter', group=filter_group)
max_spread_pips = input.float(3.0, 'Max Spread (Pips)', minval=0.5, maxval=10.0, step=0.5, group=filter_group)
confluence_required = input.int(7, 'Min Confluence Score', minval=5, maxval=10, group=filter_group)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CALCULATION FUNCTIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Improved EMA calculation with smoothing
ema(src, length) =>
alpha = 2.0 / (length + 1)
sum = 0.0
sum := na(sum[1]) ? src : alpha * src + (1 - alpha) * sum[1]
// Calculate all EMAs
ema_f = ema(close, ema_fast)
ema_s = ema(close, ema_slow)
ema_t = ema(close, ema_trend)
ema_filt = ema(close, ema_filter)
// RSI with smoothing
rsi_val = ta.rsi(close, rsi_length)
rsi_smooth = ema(rsi_val, 3)
// MACD calculations
[macd_line, signal_line, macd_hist] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)
macd_momentum = macd_line - signal_line
// ATR with smoothing
atr_raw = ta.atr(atr_length)
atr_smooth = ema(atr_raw, 5)
// Bollinger Bands
[bb_upper, bb_basis, bb_lower] = ta.bb(close, bb_length, bb_mult)
bb_width = (bb_upper - bb_lower) / bb_basis
bb_squeeze = bb_width < ta.lowest(bb_width, 20)
// Volume analysis
volume_sma = ta.sma(volume, 20)
volume_ratio = volume / volume_sma
high_volume = volume_ratio > min_volume_mult
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// MARKET STRUCTURE ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Swing High/Low Detection
swing_length = 10
swing_high = ta.pivothigh(high, swing_length, swing_length)
swing_low = ta.pivotlow(low, swing_length, swing_length)
// Track market structure
var float last_swing_high = na
var float last_swing_low = na
var bool bullish_structure = na
var bool bearish_structure = na
if not na(swing_high)
last_swing_high := swing_high
if not na(swing_low)
last_swing_low := swing_low
// Determine structure
if not na(last_swing_high) and not na(last_swing_low)
bullish_structure := close > last_swing_high and low > last_swing_low
bearish_structure := close < last_swing_low and high < last_swing_high
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// SESSION ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
in_london = time(timeframe.period, london_session)
in_ny = time(timeframe.period, ny_session)
in_tokyo = time(timeframe.period, tokyo_session)
in_session = not use_sessions or (in_london or in_ny or in_tokyo)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CONFLUENCE SCORING SYSTEM
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Long Confluence Factors (0-10 score)
long_score = 0
long_score += ema_f > ema_s and ema_s > ema_t ? 1 : 0 // EMA alignment
long_score += close > ema_filt ? 1 : 0 // Above major EMA
long_score += rsi_smooth > 50 and rsi_smooth < rsi_ob ? 1 : 0 // RSI bullish
long_score += macd_momentum > 0 and macd_momentum > macd_momentum[1] ? 1 : 0 // MACD bullish
long_score += close > bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0 // BB position
long_score += high_volume ? 1 : 0 // Volume confirmation
long_score += bullish_structure ? 1 : 0 // Market structure
long_score += close > open ? 1 : 0 // Bullish candle
long_score += close > high[1] ? 1 : 0 // Breaking previous high
long_score += in_session ? 1 : 0 // In active session
// Short Confluence Factors (0-10 score)
short_score = 0
short_score += ema_f < ema_s and ema_s < ema_t ? 1 : 0 // EMA alignment
short_score += close < ema_filt ? 1 : 0 // Below major EMA
short_score += rsi_smooth < 50 and rsi_smooth > rsi_os ? 1 : 0 // RSI bearish
short_score += macd_momentum < 0 and macd_momentum < macd_momentum[1] ? 1 : 0 // MACD bearish
short_score += close < bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0 // BB position
short_score += high_volume ? 1 : 0 // Volume confirmation
short_score += bearish_structure ? 1 : 0 // Market structure
short_score += close < open ? 1 : 0 // Bearish candle
short_score += close < low[1] ? 1 : 0 // Breaking previous low
short_score += in_session ? 1 : 0 // In active session
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ENTRY CONDITIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Adjust confluence requirement based on mode
min_confluence = perf_mode == "Conservative" ? confluence_required + 1 : perf_mode == "Aggressive" ? confluence_required - 1 : confluence_required
// Entry signals
long_entry = long_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0
short_entry = short_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// POSITION MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var float entry_price = na
var float stop_loss = na
var float take_profit = na
var float trail_stop = na
var bool trailing_activated = false
var int entry_bar = na
// Calculate position size based on risk
calculate_position_size(stop_distance) =>
account_size = strategy.equity
risk_amount = account_size * (risk_per_trade / 100)
position_size = risk_amount / stop_distance
position_size
// LONG ENTRY
if long_entry
stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
stop_loss := close - stop_distance
take_profit := close + (stop_distance * risk_reward)
position_size = calculate_position_size(stop_distance)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
entry_price := close
entry_bar := bar_index
trailing_activated := false
trail_stop := na
alert("🔥 LONG ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(long_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)
// SHORT ENTRY
if short_entry
stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
stop_loss := close + stop_distance
take_profit := close - (stop_distance * risk_reward)
position_size = calculate_position_size(stop_distance)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
entry_price := close
entry_bar := bar_index
trailing_activated := false
trail_stop := na
alert("🔥 SHORT ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(short_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// EXIT MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Trailing stop logic
if strategy.position_size != 0 and use_trailing
profit_in_r = strategy.position_size > 0 ? (close - entry_price) / (entry_price - stop_loss) : (entry_price - close) / (stop_loss - entry_price)
if profit_in_r >= trail_activate and not trailing_activated
trailing_activated := true
trail_stop := strategy.position_size > 0 ? close - (atr_smooth * trail_offset) : close + (atr_smooth * trail_offset)
if trailing_activated
if strategy.position_size > 0
trail_stop := math.max(trail_stop, close - (atr_smooth * trail_offset))
else
trail_stop := math.min(trail_stop, close + (atr_smooth * trail_offset))
// Exit conditions
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
// Early exit on structure break
if bearish_structure
strategy.close("Long", comment="Structure Break")
if strategy.position_size < 0
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
// Early exit on structure break
if bullish_structure
strategy.close("Short", comment="Structure Break")
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// VISUALIZATION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// EMA plots
plot(ema_f, "Fast EMA", color.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(ema_s, "Slow EMA", color.new(color.red, 0), linewidth=2)
plot(ema_t, "Trend EMA", color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(ema_filt, "Filter EMA", color.new(color.purple, 0), linewidth=3)
// Entry signals
plotshape(long_entry, "Long Signal", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.green, 0), size=size.normal)
plotshape(short_entry, "Short Signal", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.red, 0), size=size.normal)
// Position levels
plot(strategy.position_size != 0 ? entry_price : na, "Entry", color.new(color.white, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? stop_loss : na, "Stop Loss", color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? take_profit : na, "Take Profit", color.new(color.green, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 and trailing_activated ? trail_stop : na, "Trailing Stop", color.new(color.orange, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// Background color for sessions
bgcolor(in_london ? color.new(color.blue, 95) : na, title="London Session")
bgcolor(in_ny ? color.new(color.green, 95) : na, title="NY Session")
bgcolor(in_tokyo ? color.new(color.red, 95) : na, title="Tokyo Session")
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INFORMATION PANEL
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var table info_panel = table.new(position.top_right, 2, 10, bgcolor=color.new(color.black, 80), border_color=color.white, border_width=1)
if barstate.islast
// Headers
table.cell(info_panel, 0, 0, "METRIC", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
table.cell(info_panel, 1, 0, "VALUE", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
// Long Score
table.cell(info_panel, 0, 1, "Long Score", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 1, str.tostring(long_score) + "/10", text_color=long_score >= min_confluence ? color.green : color.white)
// Short Score
table.cell(info_panel, 0, 2, "Short Score", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 2, str.tostring(short_score) + "/10", text_color=short_score >= min_confluence ? color.red : color.white)
// RSI
table.cell(info_panel, 0, 3, "RSI", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 3, str.tostring(math.round(rsi_smooth, 1)), text_color=rsi_smooth > rsi_ob ? color.red : rsi_smooth < rsi_os ? color.green : color.white)
// MACD
table.cell(info_panel, 0, 4, "MACD", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 4, macd_momentum > 0 ? "Bullish" : "Bearish", text_color=macd_momentum > 0 ? color.green : color.red)
// Volume
table.cell(info_panel, 0, 5, "Volume", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 5, str.tostring(math.round(volume_ratio, 1)) + "x", text_color=high_volume ? color.green : color.white)
// Structure
table.cell(info_panel, 0, 6, "Structure", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 6, bullish_structure ? "Bullish" : bearish_structure ? "Bearish" : "Neutral", text_color=bullish_structure ? color.green : bearish_structure ? color.red : color.white)
// Position
table.cell(info_panel, 0, 7, "Position", text_color=color.white)
position_text = strategy.position_size > 0 ? "LONG" : strategy.position_size < 0 ? "SHORT" : "NONE"
table.cell(info_panel, 1, 7, position_text, text_color=strategy.position_size > 0 ? color.green : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white)
// P&L
if strategy.position_size != 0
current_pnl = strategy.position_size > 0 ? ((close - entry_price) / entry_price) * 100 : ((entry_price - close) / entry_price) * 100
table.cell(info_panel, 0, 8, "P&L", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 8, str.tostring(math.round(current_pnl, 2)) + "%", text_color=current_pnl > 0 ? color.green : color.red)
// Mode
table.cell(info_panel, 0, 9, "Mode", text_color=color.white)
table.cell(info_panel, 1, 9, perf_mode, text_color=color.yellow)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ALERTS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Additional alert conditions
alertcondition(long_score >= min_confluence - 1 and long_score < min_confluence, "Long Setup Forming", "Long setup forming - Score: {{plot_0}}/10")
alertcondition(short_score >= min_confluence - 1 and short_score < min_confluence, "Short Setup Forming", "Short setup forming - Score: {{plot_1}}/10")
alertcondition(trailing_activated, "Trailing Stop Activated", "Trailing stop activated")
alertcondition(strategy.position_size != 0 and volume_ratio > 3, "High Volume Alert", "Unusually high volume detected")