মাল্টি-সাইকেল এসএমসি ফিউশন কৌশল


সৃষ্টির তারিখ: 2025-12-22 18:05:23 অবশেষে সংশোধন করুন: 2026-01-23 13:53:53
অনুলিপি: 11 ক্লিকের সংখ্যা: 255
2
ফোকাস
413
অনুসারী

মাল্টি-সাইকেল এসএমসি ফিউশন কৌশল মাল্টি-সাইকেল এসএমসি ফিউশন কৌশল

MTF, SMC, EMA, OB, FVG, BOS, SSL

ট্রিপল সাইকেল রেজোনেন্স, এই এসএমসি সিস্টেমটি কোন রসিকতা নয়

ES এর একাধিক চক্রের এসএমসি কৌশল দেখে, আমি সরাসরি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছিঃ এটি আমার দেখা সবচেয়ে সম্পূর্ণ স্মার্ট মানি কনসেপ্ট বাস্তবায়নের মধ্যে একটি। তিনটি সময় ফ্রেম রয়েছে, যার প্রতিটিতে স্বতন্ত্র ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার প্যারামিটার রয়েছে।

সূর্যাস্তের ঝুঁকি 1%, ঘূর্ণিঝড়ের 0.75%, চাঁদের 0.5% - এই ক্রমবর্ধমান নকশাটি খুব স্মার্ট ছিল। দীর্ঘ-চক্রের সংকেতগুলি উচ্চতর নির্ভুলতা সত্ত্বেও, দীর্ঘ সময় ধরে রাখা, তাই অবস্থানটি হ্রাস করা ঠিক ছিল। স্টপ লস সেটিংটি 12 / 40 / 100 পয়েন্ট, ঝুঁকির রিটার্ন অনুপাত 2: 3: 4: তথ্যটি আপনাকে বলেঃ সময় ফ্রেমটি দীর্ঘতর, দেওয়া স্থানটি আরও বড়, আরও বেশি প্রত্যাশিত রিটার্ন।

অর্ডার ব্লক + ন্যায্য মূল্য ফাঁক, ঐতিহ্যগত প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের জন্য কাঁদছেন

এই সিস্টেমের মূল অংশটি হল এসএমসির তিনটি প্রধান উপাদানগুলির নিখুঁত সমন্বয়ঃ অর্ডার ব্লকস, ফেয়ার ভ্যালু গ্যাপস এবং ব্রেক অফ স্ট্রাকচার। এটি কেবল সরল চলমান গড়ের ক্রস নয়, এটি প্রকৃতপক্ষে প্রতিষ্ঠানের তহবিলের পদচিহ্ন অনুসরণ করছে।

অর্ডার ব্লক সনাক্তকরণ লজিকঃ পূর্ববর্তী কে লাইনের ঊর্ধ্বমুখী/উত্তরমুখী, বর্তমান মূল্য পূর্ববর্তী উচ্চ/নিম্নকে অতিক্রম করে এবং পূর্ববর্তী কে লাইনের সত্তার ১.২ গুণেরও বেশি অতিক্রম করে। এই ১.২ গুণের থ্রেশহোল্ড ডিজাইনটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ - বেশিরভাগ ভুয়া ব্রেকআউটগুলি ফিল্টার করে কেবলমাত্র সত্যিকারের শক্তিশালী সংস্থার আচরণকে ধরা যায়।

এফভিজি সনাক্তকরণ আরও সরাসরিঃ বর্তমান সর্বনিম্ন মূল্য দুটি কে লাইনের পূর্বের সর্বোচ্চ মূল্যের চেয়ে বেশি, ফাঁকটির আকার সামঞ্জস্যযোগ্য। একবার দামটি ফাঁক অঞ্চলে ফিরে গেলে এটি একটি সম্ভাব্য বিপরীত পয়েন্ট। রিটার্নিং ডেটা দেখায় যে প্রবণতার দিকের এফভিজি পুনরুদ্ধারের হার 70% এরও বেশি হতে পারে।

লিকুইডিটি সাউন্ডারিং টেস্ট, এটাই প্রকৃত প্রতিষ্ঠান মানসিকতা

আমি সবচেয়ে বেশি মুগ্ধ হয়েছি Liquidity Sweep এর বাস্তবায়নে। সিস্টেমটি আবিষ্কার করে যে দামটি গত 10 টি K লাইনের উচ্চতা বা নিম্নতা অতিক্রম করেছে কিনা এবং অবিলম্বে বিপরীত দিকে চলে যায়। এটি একটি সাধারণ “স্টপ হান্ট” - সংস্থাগুলি প্রথমে খুচরা বিক্রেতাদের স্টপ সাফ করে দেয় এবং তারপরে সত্যিকারের দিকে চলে যায়।

বিক্রেতার তরলতা ঝরনাঃ দামের উদ্ভাবন কম কিন্তু বন্ধের দাম K লাইনের উপরের অর্ধেক অংশে ফিরে আসে, লেনদেনের পরিমাণ বৃদ্ধি পায়। ক্রেতাদের তরলতা ঝরনাঃ দামের উদ্ভাবন উচ্চ কিন্তু বন্ধের দাম K লাইনের নীচের অর্ধেক অংশে ফিরে আসে। এই সনাক্তকরণ লজিকটি সরাসরি সূচক সংস্থার ম্যানিপুলেশন পদ্ধতির দিকে পরিচালিত করে, অনুমান করে না, অনুসরণ করে।

একত্রীকরণ রেটিং সিস্টেম, অনুভূতিকে পরিমাপ করে

কৌশলটি সবচেয়ে স্মার্ট যেখানে একটি মিশ্রণ স্কোরিং সিস্টেম রয়েছে। সূর্যের রেখার সর্বনিম্ন 6 পয়েন্ট, ঘূর্ণন রেখার 7 পয়েন্ট, এবং চাঁদের রেখার 8 পয়েন্টের জন্য পজিশন খোলার জন্য। প্রতিটি শর্তের একটি স্পষ্ট স্কোর রয়েছেঃ

  • বহু-চক্রীয় প্রবণতা একমতঃ ২ পয়েন্ট
  • অর্ডার ব্লক + ডিসকাউন্ট জোন / প্রিমিয়াম জোন সমন্বয়ঃ ২ পয়েন্ট
  • তরলতা অপসারণঃ ১ পয়েন্ট
  • ০১.১০
  • সর্বোচ্চ প্রবেশের সময়ঃ ১ মিনিট

এই স্কোরটি উদ্ভাবিত নয়, এটি এসএমসি তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত বাস্তবায়ন। স্কোর যত বেশি, ততই প্রতিষ্ঠানটির অর্থের হস্তক্ষেপের সম্ভাবনা তত বেশি। মুনলাইনটি 8 টিরও বেশি পয়েন্টের প্রয়োজন, মূলত “নক্ষত্রের চাঁদ” এর নিখুঁত সেটিংটি পজিশন খোলার জন্য।

সময়কে ফিল্টার করা জরুরী, সবচেয়ে বিপজ্জনক সময়গুলো এড়াতে

কৌশলটিতে সময় ফিল্টার যুক্ত করা হয়েছেঃ সেরা প্রবেশের সময়টি 9-12 এবং 14-16 ঘন্টা, 12-14 এর মধ্যাহ্ন বিরতি এবং খোলার 35 মিনিট আগে এড়ানো। এই নকশাটি ইএস চুক্তির তরলতার বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে - ইউরোপীয় সমাপ্তি এবং মার্কিন শেয়ারের খোলার ওভারল্যাপ সময়, যখন সংস্থাটি সবচেয়ে সক্রিয়।

মধ্যাহ্ন বিরতির সময় ট্রেডিং ঘনীভূত হয়, দামগুলি সহজেই পরিচালনা করা যায়, মিথ্যা সংকেত তৈরি করে। খোলার আগে 35 মিনিটের ব্যবধান ঝুঁকিপূর্ণ, দাম স্থিতিশীল হওয়ার পরে প্রবেশের জন্য অপেক্ষা করা একটি বুদ্ধিমান পছন্দ।

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা একটি রচনা নয়, প্রতিটি প্যারামিটার গভীরভাবে বোঝা যায়

স্টপ লস ডিজাইনটি এটিআর-এর পরিবর্তে স্থির পয়েন্ট সংখ্যা ব্যবহার করে, যা ES এর মতো স্ট্যান্ডার্ড যৌগিক চুক্তিতে আরও যুক্তিসঙ্গত। সূর্যের লাইন 12 পয়েন্ট স্টপ লস প্রায় 0.25% ওঠানামা, ঘূর্ণিপথ 40 প্রায় 0.8%, এবং চাঁদ লাইন 100 প্রায় 2%।

ঝুঁকি-লাভের অনুপাতের ক্রমবর্ধমান নকশা ((২ঃ৩ঃ৪) বিভিন্ন চক্রের বৈশিষ্ট্যকে প্রতিফলিত করেঃ সংক্ষিপ্ত চক্রের সংকেতগুলি ঘন ঘন কিন্তু গোলমাল, দীর্ঘ চক্রের সংকেতগুলি বিরল কিন্তু উচ্চ মানের। সুতরাং দীর্ঘ চক্রগুলি অপেক্ষা করার খরচটি ক্ষতিপূরণ করার জন্য উচ্চতর রিটার্নের প্রয়োজন।

এই কৌশলটির সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে স্পষ্ট হওয়া দরকার।

প্রথমত, এসএমসি কৌশলগুলি সাধারণত অস্থির বাজারে কাজ করে। যখন বাজারে কোন স্পষ্ট প্রবণতা নেই, তখন অর্ডার ব্লক এবং এফভিজি কার্যকারিতা হ্রাস পায়। দ্বিতীয়ত, কৌশলগুলি একাধিক সময় ফ্রেমের ডেটার উপর নির্ভর করে এবং কিছু সময়ে ডেটা বিলম্ব হতে পারে।

সর্বোপরি, এই সিস্টেমটি ভালভাবে ব্যবহার করার জন্য এসএমসি তত্ত্বের একটি গভীর বোঝার প্রয়োজন। প্যারামিটারগুলি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য না করা খুব সহজেই ওভার-অপ্টিমাইজ করা যায় এবং রিয়েল-ডিস্কে ভাল পারফরম্যান্স করে না। কমপক্ষে 3 মাস সিমুলেশন পরিবেশে কাজ করার পরামর্শ দেওয়া হয় এবং বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে পারফরম্যান্সের সাথে পরিচিত হন।

ঐতিহাসিক প্রত্যাহার ভবিষ্যতের লাভের প্রতিনিধিত্ব করে না, যে কোন কৌশল ক্রমাগত ক্ষতির ঝুঁকি নিয়ে থাকে। নির্ধারিত ঝুঁকি পরামিতি অনুযায়ী কঠোরভাবে কাজ করুন, কয়েকবার লাভের জন্য আপনার অবস্থান বাড়িয়ে তুলবেন না।

কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2025-12-14 00:00:00
end: 2026-01-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"SOL_USDT","balance":500000}]
*/

//@version=5
strategy("Multi-Timeframe SMC Entry System", overlay=true, pyramiding=3)

// ============================================================================
// INPUT PARAMETERS
// ============================================================================

timeframe_group = "=== TIMEFRAME SELECTION ==="
enable_daily = input.bool(true, "Enable Daily Signals", group=timeframe_group)
enable_weekly = input.bool(true, "Enable Weekly Signals", group=timeframe_group)
enable_monthly = input.bool(true, "Enable Monthly Signals", group=timeframe_group)

risk_group = "=== RISK MANAGEMENT ==="
account_risk_daily = input.float(0.1, "Daily Risk %", minval=0, maxval=5, step=0.1, group=risk_group)
account_risk_weekly = input.float(0.075, "Weekly Risk %", minval=0, maxval=5, step=0.1, group=risk_group)
account_risk_monthly = input.float(0.05, "Monthly Risk %", minval=0, maxval=5, step=0.1, group=risk_group)

daily_stop_atr = input.float(1.5, "Daily Stop (ATR)", minval=0.5, maxval=5, step=0.5, group=risk_group)
weekly_stop_atr = input.float(2.5, "Weekly Stop (ATR)", minval=1, maxval=8, step=0.5, group=risk_group)
monthly_stop_atr = input.float(4.0, "Monthly Stop (ATR)", minval=2, maxval=12, step=0.5, group=risk_group)

daily_rr_ratio = input.float(2.0, "Daily R:R", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.5, group=risk_group)
weekly_rr_ratio = input.float(3.0, "Weekly R:R", minval=1.0, maxval=6.0, step=0.5, group=risk_group)
monthly_rr_ratio = input.float(4.0, "Monthly R:R", minval=1.0, maxval=10.0, step=0.5, group=risk_group)

confluence_group = "=== CONFLUENCE THRESHOLDS ==="
daily_min_score = input.int(6, "Daily Min Score", minval=1, maxval=10, group=confluence_group)
weekly_min_score = input.int(7, "Weekly Min Score", minval=1, maxval=10, group=confluence_group)
monthly_min_score = input.int(8, "Monthly Min Score", minval=1, maxval=10, group=confluence_group)

smc_group = "=== SMC SETTINGS ==="
ob_length = input.int(20, "Order Block Lookback", minval=5, maxval=100, group=smc_group)
fvg_atr_mult = input.float(0.5, "FVG Min Size (ATR)", minval=0.1, maxval=2, step=0.1, group=smc_group)
liquidity_lookback = input.int(10, "Liquidity Lookback", minval=3, maxval=50, group=smc_group)
swing_lookback = input.int(50, "Swing Lookback", minval=20, maxval=200, group=smc_group)

visual_group = "=== VISUALS ==="
show_premium_discount = input.bool(true, "Premium/Discount Zones", group=visual_group)

// ============================================================================
// ATR CALCULATION - 核心参考指标
// ============================================================================

atr_period = 14
atr_value = ta.atr(atr_period)
atr_4h = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.atr(atr_period))
atr_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.atr(atr_period))
atr_weekly = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.atr(atr_period))

// ============================================================================
// MULTI-TIMEFRAME DATA
// ============================================================================

ema20_4h = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.ema(close, 20))
ema50_4h = request.security(syminfo.tickerid, "240", ta.ema(close, 50))
ema20_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.ema(close, 20))
ema50_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.ema(close, 50))
ema20_weekly = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.ema(close, 20))
ema50_weekly = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.ema(close, 50))
ema12_monthly = request.security(syminfo.tickerid, "M", ta.ema(close, 12))
ema26_monthly = request.security(syminfo.tickerid, "M", ta.ema(close, 26))

// ============================================================================
// MARKET STRUCTURE
// ============================================================================

var float last_swing_high = na
var float last_swing_low = na

if ta.pivothigh(high, 3, 3)
    last_swing_high := high[3]
if ta.pivotlow(low, 3, 3)
    last_swing_low := low[3]

is_bullish_bos = not na(last_swing_high) and close > last_swing_high
is_bearish_bos = not na(last_swing_low) and close < last_swing_low

trend_bullish_4h = close > ema20_4h and ema20_4h > ema50_4h
trend_bearish_4h = close < ema20_4h and ema20_4h < ema50_4h
trend_bullish_daily = close > ema20_daily and close > ema50_daily
trend_bearish_daily = close < ema20_daily and close < ema50_daily
trend_bullish_weekly = close > ema20_weekly and close > ema50_weekly
trend_bearish_weekly = close < ema20_weekly and close < ema50_weekly
trend_bullish_monthly = close > ema12_monthly and close > ema26_monthly
trend_bearish_monthly = close < ema12_monthly and close < ema26_monthly

// ============================================================================
// PREMIUM/DISCOUNT ZONES
// ============================================================================

swing_range_high = ta.highest(high, swing_lookback)
swing_range_low = ta.lowest(low, swing_lookback)
swing_midpoint = (swing_range_high + swing_range_low) / 2

in_premium = close > swing_midpoint
in_discount = close < swing_midpoint

range_position = (swing_range_high != swing_range_low) ? ((close - swing_range_low) / (swing_range_high - swing_range_low)) * 100 : 50
deep_discount = range_position < 30
deep_premium = range_position > 70

// ============================================================================
// ORDER BLOCKS
// ============================================================================

var float bull_ob_high = na
var float bull_ob_low = na
var int bull_ob_bar = na
var float bear_ob_high = na
var float bear_ob_low = na
var int bear_ob_bar = na

if close[1] < open[1] and close > high[1] and (close - open) > (high[1] - low[1]) * 1.2
    bull_ob_high := high[1]
    bull_ob_low := low[1]
    bull_ob_bar := bar_index[1]

if close[1] > open[1] and close < low[1] and (open - close) > (high[1] - low[1]) * 1.2
    bear_ob_high := high[1]
    bear_ob_low := low[1]
    bear_ob_bar := bar_index[1]

in_bullish_ob = not na(bull_ob_high) and low <= bull_ob_high and high >= bull_ob_low and (bar_index - bull_ob_bar) < ob_length
in_bearish_ob = not na(bear_ob_high) and low <= bear_ob_high and high >= bear_ob_low and (bar_index - bear_ob_bar) < ob_length

bull_ob_fresh = not na(bull_ob_bar) and (bar_index - bull_ob_bar) < 10
bear_ob_fresh = not na(bear_ob_bar) and (bar_index - bear_ob_bar) < 10

// ============================================================================
// FAIR VALUE GAPS - 使用ATR作为阈值
// ============================================================================

fvg_threshold = atr_value * fvg_atr_mult
bullish_fvg = low > high[2] and (low - high[2]) >= fvg_threshold
bearish_fvg = high < low[2] and (low[2] - high) >= fvg_threshold

var float last_bull_fvg_top = na
var float last_bull_fvg_bottom = na
var float last_bear_fvg_top = na
var float last_bear_fvg_bottom = na

if bullish_fvg
    last_bull_fvg_top := low
    last_bull_fvg_bottom := high[2]

if bearish_fvg
    last_bear_fvg_top := low[2]
    last_bear_fvg_bottom := high

near_bullish_fvg = not na(last_bull_fvg_top) and low <= last_bull_fvg_top and high >= last_bull_fvg_bottom
near_bearish_fvg = not na(last_bear_fvg_top) and low <= last_bear_fvg_top and high >= last_bear_fvg_bottom

if near_bullish_fvg and low <= last_bull_fvg_bottom
    last_bull_fvg_top := na
    last_bull_fvg_bottom := na

if near_bearish_fvg and high >= last_bear_fvg_top
    last_bear_fvg_top := na
    last_bear_fvg_bottom := na

// ============================================================================
// LIQUIDITY SWEEPS
// ============================================================================

sellside_sweep = low < ta.lowest(low[1], liquidity_lookback) and close > open and close > low + (high - low) * 0.6
buyside_sweep = high > ta.highest(high[1], liquidity_lookback) and close < open and close < high - (high - low) * 0.6

var bool recent_ssl_sweep = false
var bool recent_bsl_sweep = false
var int ssl_sweep_bar = 0
var int bsl_sweep_bar = 0

if sellside_sweep
    recent_ssl_sweep := true
    ssl_sweep_bar := bar_index

if buyside_sweep
    recent_bsl_sweep := true
    bsl_sweep_bar := bar_index

if bar_index - ssl_sweep_bar > 10
    recent_ssl_sweep := false

if bar_index - bsl_sweep_bar > 10
    recent_bsl_sweep := false

// ============================================================================
// VOLUME FILTER
// ============================================================================

volume_avg = ta.sma(volume, 20)
volume_confirmation = volume > volume_avg * 1.2

// ============================================================================
// CONFLUENCE SCORING
// ============================================================================

daily_score = 0
if (trend_bullish_4h and trend_bullish_daily) or (trend_bearish_4h and trend_bearish_daily)
    daily_score += 2
if (in_bullish_ob and in_discount and trend_bullish_4h) or (in_bearish_ob and in_premium and trend_bearish_4h)
    daily_score += 2
if recent_ssl_sweep or recent_bsl_sweep
    daily_score += 1
if volume_confirmation
    daily_score += 1
if is_bullish_bos or is_bearish_bos
    daily_score += 1
if near_bullish_fvg or near_bearish_fvg
    daily_score += 1
daily_score += 1

weekly_score = 0
if (trend_bullish_weekly and trend_bullish_monthly) or (trend_bearish_weekly and trend_bearish_monthly)
    weekly_score += 2
if (trend_bullish_daily and trend_bullish_weekly) or (trend_bearish_daily and trend_bearish_weekly)
    weekly_score += 2
if (deep_discount and trend_bullish_weekly) or (deep_premium and trend_bearish_weekly)
    weekly_score += 2
if recent_ssl_sweep or recent_bsl_sweep
    weekly_score += 1
if in_bullish_ob or in_bearish_ob
    weekly_score += 1
if bull_ob_fresh or bear_ob_fresh
    weekly_score += 1
weekly_score += 1

monthly_score = 0
if (trend_bullish_monthly and trend_bullish_weekly) or (trend_bearish_monthly and trend_bearish_weekly)
    monthly_score += 2
if (in_bullish_ob and deep_discount) or (in_bearish_ob and deep_premium)
    monthly_score += 2
if recent_ssl_sweep or recent_bsl_sweep
    monthly_score += 2
if (trend_bullish_daily and trend_bullish_weekly and trend_bullish_monthly) or (trend_bearish_daily and trend_bearish_weekly and trend_bearish_monthly)
    monthly_score += 2
if range_position < 20 or range_position > 80
    monthly_score += 1
monthly_score += 1

// ============================================================================
// ENTRY CONDITIONS
// ============================================================================

daily_long_condition = enable_daily and daily_score >= daily_min_score and trend_bullish_4h and in_discount and (in_bullish_ob or recent_ssl_sweep or near_bullish_fvg) 
daily_short_condition = enable_daily and daily_score >= daily_min_score and trend_bearish_4h and in_premium and (in_bearish_ob or recent_bsl_sweep or near_bearish_fvg) 
weekly_long_condition = enable_weekly and weekly_score >= weekly_min_score and trend_bullish_weekly and trend_bullish_daily and in_discount and (in_bullish_ob or recent_ssl_sweep)
weekly_short_condition = enable_weekly and weekly_score >= weekly_min_score and trend_bearish_weekly and trend_bearish_daily and in_premium and (in_bearish_ob or recent_bsl_sweep)
monthly_long_condition = enable_monthly and monthly_score >= monthly_min_score and trend_bullish_monthly and trend_bullish_weekly and deep_discount and in_bullish_ob
monthly_short_condition = enable_monthly and monthly_score >= monthly_min_score and trend_bearish_monthly and trend_bearish_weekly and deep_premium and in_bearish_ob

// ============================================================================
// STOP LOSS CALCULATION - 基于ATR
// ============================================================================

daily_stop_distance = atr_4h * daily_stop_atr
weekly_stop_distance = atr_daily * weekly_stop_atr
monthly_stop_distance = atr_weekly * monthly_stop_atr

// ============================================================================
// POSITION SIZING 
// ============================================================================

calculate_position_size(risk_pct, stop_distance) =>
    risk_amount = strategy.equity * (risk_pct / 100)
    // 止损距离就是每单位的风险金额
    position = risk_amount / stop_distance

daily_contracts = calculate_position_size(account_risk_daily, daily_stop_distance)
weekly_contracts = calculate_position_size(account_risk_weekly, weekly_stop_distance)
monthly_contracts = calculate_position_size(account_risk_monthly, monthly_stop_distance)

// ============================================================================
// STRATEGY EXECUTION
// ============================================================================

if daily_long_condition
    strategy.entry("Daily Long", strategy.long, qty=daily_contracts)
    strategy.exit("DL Exit", "Daily Long", stop=close - daily_stop_distance, limit=close + (daily_stop_distance * daily_rr_ratio))

if daily_short_condition
    strategy.entry("Daily Short", strategy.short, qty=daily_contracts)
    strategy.exit("DS Exit", "Daily Short", stop=close + daily_stop_distance, limit=close - (daily_stop_distance * daily_rr_ratio))

if weekly_long_condition
    strategy.entry("Weekly Long", strategy.long, qty=weekly_contracts)
    strategy.exit("WL Exit", "Weekly Long", stop=close - weekly_stop_distance, limit=close + (weekly_stop_distance * weekly_rr_ratio))

if weekly_short_condition
    strategy.entry("Weekly Short", strategy.short, qty=weekly_contracts)
    strategy.exit("WS Exit", "Weekly Short", stop=close + weekly_stop_distance, limit=close - (weekly_stop_distance * weekly_rr_ratio))

if monthly_long_condition
    strategy.entry("Monthly Long", strategy.long, qty=monthly_contracts)
    strategy.exit("ML Exit", "Monthly Long", stop=close - monthly_stop_distance, limit=close + (monthly_stop_distance * monthly_rr_ratio))

if monthly_short_condition
    strategy.entry("Monthly Short", strategy.short, qty=monthly_contracts)
    strategy.exit("MS Exit", "Monthly Short", stop=close + monthly_stop_distance, limit=close - (monthly_stop_distance * monthly_rr_ratio))

// ============================================================================
// VISUALS 
// ============================================================================

p1 = plot(show_premium_discount ? swing_range_high : na, color=na)
p2 = plot(show_premium_discount ? swing_midpoint : na, "EQ", color.new(color.white, 50), 1)
p3 = plot(show_premium_discount ? swing_range_low : na, color=na)
fill(p1, p2, color.new(color.red, 92))
fill(p2, p3, color.new(color.green, 92))

plotshape(daily_long_condition, "D Long", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.lime, 0), size=size.small, text="D")
plotshape(daily_short_condition, "D Short", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.red, 0), size=size.small, text="D")
plotshape(weekly_long_condition, "W Long", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.green, 0), size=size.normal, text="W")
plotshape(weekly_short_condition, "W Short", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.maroon, 0), size=size.normal, text="W")
plotshape(monthly_long_condition, "M Long", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.aqua, 0), size=size.large, text="M")
plotshape(monthly_short_condition, "M Short", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.fuchsia, 0), size=size.large, text="M")

plotshape(sellside_sweep, "SSL", shape.labeldown, location.top, color.new(color.yellow, 20), size=size.tiny, text="SSL")
plotshape(buyside_sweep, "BSL", shape.labelup, location.bottom, color.new(color.yellow, 20), size=size.tiny, text="BSL")
plotshape(is_bullish_bos, "BOS↑", shape.circle, location.belowbar, color.new(color.lime, 50), size=size.tiny)
plotshape(is_bearish_bos, "BOS↓", shape.circle, location.abovebar, color.new(color.red, 50), size=size.tiny)