ianzeng123
Überblick
Die Doppel-Zeitrahmen-Random-Oscillator-Arbitrage-Trading-Strategie ist ein intraday-Hochfrequenz-Trading-System, das auf einem Stochastic Oscillator basiert, dessen Kern die Generierung und Bestätigung von Handelssignalen über einen 15-Sekunden-Zeitrahmen mit zwei verschiedenen Parameter-Sets von Random-Oscillatoren ist. Die Hauptlogik ist die Identifizierung potenzieller Einstiegspunkte durch die Kreuzung der %K- und %D-Linien des primären Random-Indikators, während die %D-Werte des sekundären Random-Indikators als Filter für die Marktstatus verwendet werden. Die Strategie enthält eine Hoch-Niedrig-Modellerkennung, die Erfassung von Runden- und Bären-Formationen, sowie eine Reihe von Risikokontrollparametern, um falsche Signale zu reduzieren.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet ein doppeltes System von randomisierten Schwingungsindikatoren, die als Hauptindikatoren und Referenzindikatoren bezeichnet werden:
Hauptsächlich zufällige Einstellungen für Schwingungsindikatoren:
- Zeitrahmen: 15 Sekunden
- K-Länge: 12
- K-Gleichheit: 12
- D Längen: 12
Die Einstellungen für die Zufallsschwingung sind:
- Zeitrahmen: 15 Sekunden
- K-Länge: 12
- K-Gleichheit: 15
- D Länge der Leitung: 30
Die Eingangslogik ist so konzipiert, dass die Signalwirksamkeit auf mehreren Ebenen bestätigt wird:
Mehrfache Teilnahmebedingungen:
- Der Hauptindikator %K durchläuft %D und
- Referenz%D ≥ 50 oder < 20 oder
- Der Hauptindikator %K ist nahe am Referenzindikator %D ((Differenz innerhalb von 0,15))
- Der Preis liegt oberhalb des Moving Averages (wenn der MA-Filter aktiviert ist)
- Die Handelszeiten müssen in den regulären Marktzeiten (9:30 AM - 4:00 PM ET) liegen.
Eintrittsbedingungen:
- Der Hauptindikator %K durchläuft %D und
- in der Kapazitätsspanne des Referenzwerts %D, oder erfüllt bestimmte Unterlegungsbedingungen
- Der Preis liegt unter dem gleitenden Durchschnitt
- Die Handelszeiten müssen zu regulären Marktzeiten liegen.
Die Ausstiegslogik basiert auf einer Kombination von Zeit- und Techniksignalen:
- Zeit zum Ausstieg:
- Das ist die einzige Möglichkeit, die wir haben, um die Menschen zu unterstützen, die in der Region leben.
- Technischer Ausstieg:
- Mehrköpfige Position: Wenn der Hauptindikator% K unter dem Referenzindikator% D liegt
- Leer Position: Wenn der Hauptindikator %K auf den Referenzindikator %D übertragen wird und der Referenzindikator %D > 20 ist
Die Strategie beinhaltet auch eine Formerkennung:
- Höherer Tiefpunkt-Format: Der %K-Wert des aktuellen oberen Durchschnitts ist höher als der %K-Wert des vorherigen oberen Durchschnitts.
- Niedrigere Hochform: Der aktuelle K-Wert des unteren Durchschnitts ist niedriger als der K-Wert des vorherigen Durchschnitts.
Strategische Vorteile
Mehrere Ebenen der Bestätigung: Durch die gegenseitige Bestätigung zweier unterschiedlich konfigurierter, zufälliger Schwingungsindikatoren reduzieren Sie die Falschsignale, die von einem einzelnen Indikator erzeugt werden, und erhöhen Sie die Signalsicherheit.
Genaue Ein- und AusstiegsregelnDie Strategie definiert eindeutige Ein- und Ausstiegsbedingungen, beseitigt die Subjektivität von Handelsentscheidungen und ermöglicht eine vollständige Systematisierung des Handels.
GestalterkennungDie Fähigkeit, “höhere Tiefen” und “niedrigere Höhen” in einem Markt zu erkennen, um die Chancen für eine Fortsetzung des Trends zu erfassen, was viele einfache Strategien nicht erreichen können.
ZeitfilterDurch die Einschränkung der Handelszeiten auf die regulären Marktzeiten wird die Zeit vor der Eröffnung und der Schließung mit hoher Volatilität und geringer Liquidität vermieden, was zu weniger Rutschen und Kosten führt.
Filter für bewegliche DurchschnitteDie optional verfügbare Filterfunktion für Moving Averages erweitert die Trendbestätigungsebene, um sicherzustellen, dass die Richtung des Handels mit der Gesamttrend übereinstimmt.
Preisunterschiede und KapazitätsparameterDie Strategie führt verschiedene Parameter ein, um die Breite der Preisänderungen und die Bandbreite der Indikatordifferenzen zu steuern und die Geräuschsignale, die durch geringfügige Schwankungen erzeugt werden, effektiv zu filtern.
Dynamische logische UmwandlungDas System ist in der Lage, sich dynamisch an die Marktlage anzupassen, um die Umstellung von Mehrkopf-zu-Leerkopf- und von Leerkopf-zu-Mehrkopf-Bedingungen anzupassen.
Ein umfassendes AlarmsystemDie Strategie integriert eine Vielzahl von Warnbedingungen, die eine Überwachung und Ausführung von Transaktionen in Echtzeit ermöglichen.
Strategisches Risiko
Hochfrequenzrisiken im kurzen ZeitrahmenStrategie: Die Verwendung eines 15-Sekunden-Zeitrahmens kann zu viele Signale erzeugen, was zu häufigen Transaktionen und erhöhten Transaktionskosten führt.
Fehlende SchadensbegrenzungEs gibt keine eindeutige Stop-Loss-Implementierung im Code, was zu einem höheren Verlustrisiko bei einer plötzlichen Trendwende führen kann. Ein Mangel an Risikokontrolle ist eine der Hauptschwächen der Strategie.
ParameterempfindlichkeitDie Strategie verwendet mehrere präzise Parameter (z. B. Differenz-Temperature von 0,15, Preisdifferenz-Obergrenze von 0,1% usw.), die möglicherweise zu sensibel für unterschiedliche Marktbedingungen sind und häufig angepasst werden müssen.
Opportunitätskosten durch zeitliche EinschränkungenEs ist möglich, dass der Handel nur während der regulären Marktstunden wichtige Vor- und Nachverkaufsmöglichkeiten verpasst, insbesondere nach den Reaktionen der Märkte auf wichtige Nachrichten.
Abhängigkeit von LiquiditätDie High-Frequency-Strategie kann in einem Markt mit geringer Liquidität Schlupfpunkte aufweisen, wobei der tatsächliche Ausführungspreis erheblich von dem Preis abweichen kann, zu dem der Signal erzeugt wurde.
Verzögerung bei technischen IndikatorenDer Random-Shock-Indikator selbst ist etwas nachlässig und kann nicht in der Lage sein, die Wendepunkte rechtzeitig zu erfassen, insbesondere in einem schnell wechselnden Markt.
Risiko einer Über-AnpassungDie Strategie-Parameter-Fine-Fix können dazu führen, dass die historischen Daten übermäßig angepasst werden, was zu einer schlechten Performance in zukünftigen Marktumgebungen führt.
Richtung der Strategieoptimierung
Erhöhung der Stop-Loss-MechanismenDie wichtigste Optimierung ist die Implementierung eines intelligenten Stop-Loss-Systems, bei dem eine Stop-Strategie basierend auf der ATR (Average True Range) oder die Verwendung von Technik (z. B. Vor-Hoch-Low-Punkte) als Stop-Loss-Punkt in Betracht gezogen werden kann, um den maximalen Verlust eines einzelnen Handels zu begrenzen.
Einführung von Positionsverwaltung: Dynamische Anpassung der Handelsgröße basierend auf der Marktvolatilität und der Risikobereitschaft des Kontos, Verwendung unterschiedlicher Positionskonfigurationen bei unterschiedlichen Signalstärken zur Optimierung der Kapitalnutzung und des Risikos.
Hinzufügen der TransaktionsbestätigungDie Integration von Verkehrsmesswerten in das System erfordert, dass wichtige Eingangssignale mit ausreichend Verkehrsunterstützung ausgestattet sind, um unzuverlässige Signale in Umgebungen mit niedrigem Verkehr auszufiltern.
Mehrindikatorische FusionDas Ziel ist es, die Dynamik und Trends in Kombination mit anderen Indikatoren wie dem RSI, MACD oder Bollinger Bands zu berücksichtigen, um eine umfassendere Marktperspektive zu erstellen und die Systemstabilität zu verbessern.
Optimierte ZeitrahmenTestung verschiedener Basis-Zeitrahmen, wie 1 Minute oder 5 Minuten, die möglicherweise Lärm reduzieren, während genügend Handelsmöglichkeiten beibehalten werden, um die optimale Balance zwischen Signalqualität und -anzahl zu finden.
Hinzufügen von RückmeldestatistikUmfassendere Rückmeldung von Leistungsindikatoren wie Maximum-Rückzug, Sharpe-Rate, Sieg- und Verlustquote, um die Strategie-Performance wissenschaftlicher zu bewerten.
AnpassungsparameterDie Strategie kann sich an unterschiedliche Marktumgebungen anpassen, indem sie festgelegte Parameter in Anpassungsparameter umwandelt, die sich an die dynamischen Veränderungen der Marktfluktuation anpassen.
Mehr Filter für die MarktumgebungHinzufügen von VIX (Volatility Index) oder ähnlichen Indikatoren als Filterbedingungen für die Marktumgebung, Anpassung der Strategieparameter oder Aussetzung des Handels bei hoher Volatilität.
Zusammenfassen
Die Double-Time-Frame-Random-Shock-Indicator-Arbitrage-Trading-Strategie ist ein sorgfältig konzipiertes kurzfristiges Hochfrequenz-Trading-System, das die Zuverlässigkeit von Handelssignalen durch mehrschichtige Bestätigungsmechanismen wie doppelte Zufalls-Shock-Indikatoren, Moving-Average-Filter und Zeit-Filter erhöht. Die Strategie identifiziert kurzfristige Überkauf-Überverkauf-Wendepunkte und Trend-Fortsetzung innerhalb der regulären Marktzeiten und eignet sich für Märkte mit ausreichender Liquidität und moderater Volatilität.
Trotz der guten Strategie-Design-Struktur gibt es immer noch einen Mangel an kritischen Risikomanagement-Mechanismen wie den Risiken, die dem Hochfrequenz-Handel innewohnen, und dem Mangel an Stop-Loss. Um die Stabilität und langfristige Profitabilität der Strategie zu verbessern, werden Optimierungsmaßnahmen wie Stop-Loss-Mechanismen, Positionsmanagement-Systeme, Transaktionsbestätigung und Multi-Indicator-Fusion empfohlen.
Mit einem tiefen Verständnis und einer kontinuierlichen Optimierung der Strategie durch den Händler hat das Trading-System das Potenzial, ein effektiver Bestandteil der Intra-Trading-Toolbox zu werden, insbesondere für Händler mit einem tiefen Verständnis der technischen Indikatoren und der Möglichkeit, den Markt zeitnah zu überwachen.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-06-17 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Dual TF Stochastic Strategy", overlay=false)
// Input parameters with updated defaults
primaryLen = input.int(12, "Primary Stoch K Length", minval=1) // Changed from 14 to 12
primarySmooth = input.int(12, "Primary Stoch K Smoothing", minval=1) // Changed from 3 to 12
primaryDLen = input.int(12, "Primary Stoch D Length", minval=1) // Changed from 3 to 12
primaryRes = input.timeframe("15S", "Primary Timeframe") // Changed from "" to "15S"
refLen = input.int(12, "Reference Stoch K Length", minval=1) // Changed from 14 to 12
refSmooth = input.int(15, "Reference Stoch K Smoothing", minval=1) // Changed from 3 to 15
refDLen = input.int(30, "Reference Stoch D Length", minval=1) // Changed from 3 to 30
refRes = input.timeframe("15S", "Reference Timeframe") // Changed from "D" to "15S"
tolerance = input.float(0.1, "Ref D Tolerance %", minval=0.1, maxval=10.0, step=0.1) // Changed from 1.0 to 0.1
maxPriceDiff = input.float(0.1, "Maximum Price % Difference", minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1) // Changed from 1.0 to 0.1
closeKThreshold = input.float(0.7, "Close %K Tolerance %", minval=0.1, maxval=10.0, step=0.1) // Changed from 5.0 to 0.7
minPriceDiffShort = input.float(0.1, "Min Price % Diff for Close %K Short", minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1) // Changed from 0.5 to 0.1
showLabels = input.bool(true, "Show Crossover/Crossunder Labels")
// Time Filters (America/New_York timezone, UTC-4)
is_premarket = hour(time, "America/New_York") < 9
is_postmarket = hour(time, "America/New_York") >= 16
is_regular_hours = hour(time, "America/New_York") >= 9 and hour(time, "America/New_York") < 16
is_exit_time = hour(time, "America/New_York") >= 15 and minute(time, "America/New_York") >= 30 // 3:30 PM ET
// Moving Average Settings
useMAFilter = input.bool(true, "Use Moving Average Filter")
maLength = input.int(200, "Moving Average Length", minval=1)
maType = input.string("SMA", "Moving Average Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "VWMA"])
maTimeframe = input.timeframe("", "Moving Average Timeframe")
// Stochastic Calculations
primaryHighest = ta.highest(high, primaryLen)
primaryLowest = ta.lowest(low, primaryLen)
primaryK_raw = 100 * (close - primaryLowest) / (primaryHighest - primaryLowest)
primaryK = ta.sma(primaryK_raw, primarySmooth)
primaryD = ta.sma(primaryK, primaryDLen)
[primaryK_tf, primaryD_tf] = request.security(syminfo.tickerid, primaryRes, [primaryK, primaryD])
refHighest = ta.highest(high, refLen)
refLowest = ta.lowest(low, refLen)
refK_raw = 100 * (close - refLowest) / (refHighest - refLowest)
refK = ta.sma(refK_raw, refSmooth)
refD = ta.sma(refK, refDLen)
[refK_tf, refD_tf] = request.security(syminfo.tickerid, refRes, [refK, refD])
// Calculate Moving Average
var float ma = na
if useMAFilter
if maType == "SMA"
ma := request.security(syminfo.tickerid, maTimeframe, ta.sma(close, maLength))
else if maType == "EMA"
ma := request.security(syminfo.tickerid, maTimeframe, ta.ema(close, maLength))
else if maType == "WMA"
ma := request.security(syminfo.tickerid, maTimeframe, ta.wma(close, maLength))
else if maType == "VWMA"
ma := request.security(syminfo.tickerid, maTimeframe, ta.vwma(close, maLength))
// Price relative to MA
priceAboveMA = not useMAFilter or close > ma
priceBelowMA = not useMAFilter or close < ma
// Crossover Detection and Tracking
crossOver = ta.crossover(primaryK_tf, primaryD_tf)
crossUnder = ta.crossunder(primaryK_tf, primaryD_tf)
// Separate tracking for crossover and crossunder %K and price
var float lastCrossOverK = na
var float lastCrossOverPrice = na
var float currentCrossOverK = na
var float currentCrossOverPrice = na
var float lastCrossUnderK = na
var float lastCrossUnderPrice = na
var float currentCrossUnderK = na
var float currentCrossUnderPrice = na
// Update crossover tracking variables
if crossOver
lastCrossOverK := nz(currentCrossOverK, primaryK_tf[1])
lastCrossOverPrice := nz(currentCrossOverPrice, close[1])
currentCrossOverK := primaryK_tf
currentCrossOverPrice := close
// Update crossunder tracking variables
if crossUnder
lastCrossUnderK := nz(currentCrossUnderK, primaryK_tf[1])
lastCrossUnderPrice := nz(currentCrossUnderPrice, close[1])
currentCrossUnderK := primaryK_tf
currentCrossUnderPrice := close
// Calculate differences separately
crossOverPriceDiffPercent = math.abs((currentCrossOverPrice - lastCrossOverPrice) / lastCrossOverPrice * 100)
crossOverKDiffPercent = math.abs((currentCrossOverK - lastCrossOverK) / lastCrossOverK * 100)
crossUnderPriceDiffPercent = math.abs((currentCrossUnderPrice - lastCrossUnderPrice) / lastCrossUnderPrice * 100)
crossUnderKDiffPercent = math.abs((currentCrossUnderK - lastCrossUnderK) / lastCrossUnderK * 100)
isKCloseCrossUnder = crossUnderKDiffPercent <= closeKThreshold and not na(lastCrossUnderK)
// New condition for long entry based on %K and refD_tf difference
kAndRefDDiffClose = crossOver and math.abs(currentCrossOverK - refD_tf) <= 0.15
// Labels for crossover and crossunder (optional)
if showLabels
if crossOver
diffKandRefD = math.abs(currentCrossOverK - refD_tf)
label.new(bar_index, 50, "CrossOver\nDiff K-RefD: " + str.tostring(diffKandRefD, "#.###"), color=color.green, textcolor=color.black, style=label.style_label_up)
if crossUnder
diffKandRefD = math.abs(currentCrossUnderK - refD_tf)
label.new(bar_index, 50, "CrossUnder\nDiff K-RefD: " + str.tostring(diffKandRefD, "#.###"), color=color.red, textcolor=color.black, style=label.style_label_down)
// Entry Conditions
longKCondition = crossOver and (na(lastCrossOverK) or currentCrossOverK > lastCrossOverK)
shortKCondition = crossUnder and (crossUnderPriceDiffPercent <= maxPriceDiff)
closeKShortCondition = crossUnder and isKCloseCrossUnder and (crossUnderPriceDiffPercent > minPriceDiffShort)
crossUnderBetween50and45 = crossUnder and currentCrossUnderK <= 50 and currentCrossUnderK > 45
// Long to Short if crossunder %K > 80 OR < 60
longToShortCondition = crossUnder and (currentCrossUnderK > 80 or currentCrossUnderK < 60) and strategy.position_size > 0 and is_regular_hours
upperLimit = refD_tf * (1 + tolerance/100)
lowerLimit = refD_tf * (1 - tolerance/100)
withinToleranceLong = primaryK_tf >= lowerLimit and primaryK_tf <= upperLimit
withinToleranceShort = primaryK_tf >= lowerLimit and primaryK_tf <= upperLimit
// Final Entry Conditions with MA filter
longCondition = ((longKCondition and (refD_tf >= 50 or refD_tf < 20)) or kAndRefDDiffClose) and is_regular_hours and not is_exit_time and priceAboveMA
shortCondition = (shortKCondition or (crossUnder and withinToleranceShort and (crossUnderPriceDiffPercent <= maxPriceDiff)) or closeKShortCondition or longToShortCondition or crossUnderBetween50and45) and is_regular_hours and not is_exit_time and priceBelowMA
// Short-to-Long Transition Condition with MA filter
shortToLongCondition = crossOver and currentCrossOverK < 25 and strategy.position_size < 0 and is_regular_hours and not is_exit_time and priceAboveMA
// Tracking for %K crossing under refD_tf
var float lastPrimaryKCrossUnderRefD = na
var float currentPrimaryKCrossUnderRefD = na
var bool isPrimaryKCrossUnderRefD = false
// Check if primary %K crosses under reference %D
isPrimaryKCrossUnderRefD := ta.crossunder(primaryK_tf, refD_tf)
// Update tracking for %K crossing under refD
if isPrimaryKCrossUnderRefD
lastPrimaryKCrossUnderRefD := currentPrimaryKCrossUnderRefD
currentPrimaryKCrossUnderRefD := primaryK_tf
// Exit Conditions
if is_exit_time
strategy.close("Long")
strategy.close("Short")
else if isPrimaryKCrossUnderRefD and not na(lastPrimaryKCrossUnderRefD) and currentPrimaryKCrossUnderRefD < lastPrimaryKCrossUnderRefD
strategy.close("Long")
else if (ta.crossunder(primaryK_tf, primaryD_tf) and primaryK_tf < refD_tf and refD_tf < 60)
strategy.close("Long")
if (ta.crossover(primaryK_tf, primaryD_tf) and primaryK_tf > refD_tf and refD_tf > 20) and not is_exit_time
strategy.close("Short")
// Track if crossunder happens above 85
var bool crossUnderAbove85 = false
// Detect crossunder above 85
if crossUnder and currentCrossUnderK > 85
crossUnderAbove85 := true
// Reset condition if %K crosses over %D
if ta.crossover(primaryK_tf, primaryD_tf)
crossUnderAbove85 := false
// Track previous crossover/crossunder values for Higher Low/Lower High detection
var float prevCrossOverK = na
var float prevCrossUnderK = na
// Update previous values on new crossovers/crossunders
if crossOver
prevCrossOverK := currentCrossOverK
if crossUnder
prevCrossUnderK := currentCrossUnderK
// Higher Low and Lower High conditions
higherLowCondition = crossOver and not na(prevCrossOverK) and currentCrossOverK > prevCrossOverK
lowerHighCondition = crossUnder and not na(prevCrossUnderK) and currentCrossUnderK < prevCrossUnderK
// Strategy Entries and Transitions
if longCondition
strategy.entry("Long", strategy.long)
if shortCondition
if strategy.position_size > 0 // If in a long position, close it first
strategy.close("Long")
strategy.entry("Short", strategy.short)
if shortToLongCondition
strategy.close("Short")
if ((longKCondition and (refD_tf >= 50 or refD_tf < 20)) or kAndRefDDiffClose) // Check full longCondition minus time (already checked)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Add label for Short to Long Transition
if shortToLongCondition
label.new(bar_index, na, "T", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
// Add label for Long to Short Transition
if longToShortCondition
label.new(bar_index, na, "T", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
// Plotting
plot(primaryK_tf, "Primary %K", color=color.white, linewidth=1)
plot(primaryD_tf, "Primary %D", color=color.orange, linewidth=1)
plot(refK_tf, "Reference %K", color=color.navy, linewidth=1)
plot(refD_tf, "Reference %D", color=color.rgb(33, 233, 243), linewidth=2)
// Plot current and last %K only for crossUnder when isKCloseCrossUnder is true and currentCrossUnderK < lastCrossUnderK
plot(crossUnder and isKCloseCrossUnder and currentCrossUnderK < lastCrossUnderK ? currentCrossUnderK : na, "Current CrossUnder %K (Close)", color=color.green, style=plot.style_cross, linewidth=2)
plot(crossUnder and isKCloseCrossUnder and currentCrossUnderK < lastCrossUnderK ? lastCrossUnderK : na, "Last CrossUnder %K (Close)", color=color.red, style=plot.style_cross, linewidth=2)
h0 = hline(85, "Upper Band", color=color.rgb(242, 187, 21))
hline(50, "Middle Band", color=#eaff04)
h1 = hline(20, "Lower Band", color=color.rgb(242, 187, 21))
h2 = hline(40, "Lower Band", color=#787B86)
h3 = hline(60, "Lower Band", color=#787B86)
h = hline(0, "Lower Band", color=#787B86)
h5 = hline(100, "Lower Band", color=#787B86)
fill(h0, h1, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")
fill(h, h1, color=#1be2781d, title="Background")
fill(h0, h5, color=#e21b742d, title="Background")
// Plot the MA if enabled
plot(useMAFilter ? ma : na, "Moving Average", color=color.yellow, linewidth=2)
// Add plot for visualization (optional)
plot(isPrimaryKCrossUnderRefD ? primaryK_tf : na, "Primary %K CrossUnder RefD", color=color.purple, style=plot.style_cross, linewidth=2)
plot(isPrimaryKCrossUnderRefD and not na(lastPrimaryKCrossUnderRefD) ? lastPrimaryKCrossUnderRefD : na, "Last Primary %K CrossUnder RefD", color=color.fuchsia, style=plot.style_cross, linewidth=2)
// Add new alert conditions
alertcondition(higherLowCondition, title="Stoch Higher Low", message="Stoch Higher Low Pattern Detected")
alertcondition(lowerHighCondition, title="Stoch Lower High", message="Stoch Lower High Pattern Detected")
// Plot markers for Higher Low and Lower High patterns
plot(higherLowCondition ? currentCrossOverK : na, "Higher Low", color=color.green, style=plot.style_cross, linewidth=2)
plot(lowerHighCondition ? currentCrossUnderK : na, "Lower High", color=color.red, style=plot.style_cross, linewidth=2)
// Alert conditions
alertcondition(crossOver, title="Stochastic %K Crossed Over %D", message="Stochastic %K crossed over %D")
alertcondition(crossUnder, title="Stochastic %K Crossed Under %D", message="Stochastic %K crossed under %D")
alertcondition(crossOver and primaryK_tf > 50, title="Stochastic %K Crossed Over %D Above 50", message="Stochastic %K crossed over %D above 50")
alertcondition(crossOver and primaryK_tf > refD_tf, title="Stochastic %K Crossed Over %D Above Reference %D", message="Stochastic %K crossed over %D above Reference %D")
alertcondition(longCondition, title="Long Entry Signal", message="Long entry signal triggered")
alertcondition(shortCondition, title="Short Entry Signal", message="Short entry signal triggered")
alertcondition(shortToLongCondition, title="Short to Long Transition", message="Short to Long transition triggered")
alertcondition(longToShortCondition, title="Long to Short Transition", message="Long to Short transition triggered")
alertcondition(isPrimaryKCrossUnderRefD, title="Primary %K Crossed Under Reference %D", message="Primary %K crossed under Reference %D")
alertcondition(crossOver and primaryK_tf > refD_tf, title="Bullish Crossover Above Ref %D", message="Bull: Dual Stoch")
alertcondition(crossUnder and primaryK_tf < refD_tf, title="Bearish Crossunder Below Ref %D", message="Bear: Dual Stoch")