
Die Multi-Indicator Hybrid RSI Quantitative Short-Line Trading Strategie ist ein umfassendes Handelssystem, das mehrere technische Indikatoren kombiniert und speziell für Short-Line-Händler entwickelt wurde. Die Strategie vereint RSI-Indikatoren, Moving Averages, Transaktionsvolumenanalyse und Preisverhaltensmuster zu einem mehrdimensionalen Rahmen für die Handelsentscheidung.
Die Kernprinzipien der Strategie basieren auf der Synergie folgender wichtiger technischer Elemente:
RSI überkauft überverkaufte SignaleDer 14-Zyklus-RSI-Indikator identifiziert überkaufende (<70) und überverkaufende (<30) Bereiche als Triggerbedingungen für die wichtigsten Handelssignale.
Bewegliche Durchschnittstrends bestätigtStrategie: Kombination von EMAs mit 9, 21 und 50 Perioden, um ein Trenderkennungssystem zu erstellen. Die Richtung und Stärke der Markttrends wird durch die Betrachtung der Beziehung zwischen diesen Mittellinien bestimmt. Eine starke Aufwärtstrend wird bestätigt, wenn EMA9> EMA21> EMA50; eine starke Abwärtstrend wird bestätigt, wenn EMA9< EMA21< EMA50
Nachweis der LieferungSignalqualität verbessern, indem die aktuelle Transaktionsmenge mit der 10-Zyklus-Durchschnittsmenge verglichen wird, um sicherzustellen, dass die Transaktionen in einem ausreichend aktiven Marktumfeld stattfinden.
PreisverhaltenAnalyse von Pivot-Chart-Formationen, insbesondere von starken und starken Beobachtungen, um die Preisdynamik durch Berechnung des Verhältnisses zwischen den Einheiten und den Schattenlinien zu messen.
Mehrstufige SignalempfindlichkeitDie Strategie hat vier verschiedene Stufen der Signalempfindlichkeit entworfen: “ง่ายมาก”, “อ่อน”, “กลาง” und “แรง”, die es dem Händler ermöglichen, die Häufigkeit und Genauigkeit des Handels an die Marktbedingungen und Risikopräferenzen anzupassen.
Intelligente SpielmöglichkeitenDie Strategie implementiert mehrere Ausstiegsmechanismen, darunter ein fester Stop-Loss, ein schneller Ausstieg des RSI-Umkehrsignals und eine Stop-Loss-Tracking-Funktion, die bereits erzielte Gewinne durch dynamische Anpassung des Stop-Loss-Preises sperrt.
Die Tagesmenge ist begrenzt.Die Funktion “Trading limit per day” ist integriert, um Übertrading zu verhindern und den Stil von Short-Line-Trading zu erfüllen.
Flexible Anpassung der SignalempfindlichkeitDer größte Vorteil der Strategie liegt in ihrem anpassbaren Signalempfindlichkeitssystem, bei dem der Händler zwischen vier Ebenen von “sehr einfach” bis “intensiv” wählen kann, um eine Balance zwischen Handelsfrequenz und Signalqualität zu finden. Dies ermöglicht der Strategie, sich an verschiedene Marktumgebungen und individuelle Handelsstile anzupassen.
Mehrere RisikomanagementmechanismenDie Strategie integriert mehrere Risikokontrollmethoden wie Fixed Stop, Tracking Stop und RSI-basierte Schnell-Exits und bietet ein umfassendes Risikomanagement-Framework. Insbesondere die Tracking Stop-Funktion ermöglicht es, bereits erzielte Gewinne schrittweise zu sperren, während der Gewinnwachstumsplatz erhalten bleibt.
Integration der technischen KennzahlenDurch die Kombination von RSI, EMA, Handelsvolumen und Preisverhaltensanalyse kann die Strategie die Marktsituation in mehreren Dimensionen bewerten, die Erzeugung von Falschsignalen reduzieren und die Handelsgenauigkeit verbessern.
Automatisierte TransaktionsdurchführungDie Strategie ist vollständig automatisiert, von der Signalgenerierung über die Einstiegsentscheidung bis hin zur Ausstiegsverwaltung, reduziert die emotionalen Störungen durch den Menschen und gewährleistet die Disziplin bei der Durchführung des Handels.
Echtzeit-VisualisierungMit der integrierten Dashboard-Anzeige können Händler die Strategie-Performance, die aktuelle Marktlage und den Handelsstatus visuell überwachen, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
KommunikationsintegrationStrategie: Unterstützt die Nachrichten-Push-Funktion von Telegram, ermöglicht die Überwachung von Transaktionen und die Benachrichtigung von Signalen aus der Ferne und verbessert die Bedienung.
Grenzen des RSIAls Hauptsignalquelle besteht die Gefahr von Verzögerungen und Falschsignalen, insbesondere durch häufige Fehlsignale, die in schwankenden Märkten entstehen können. Die Lösung besteht darin, Trendfilter und Preisbewegung zu kombinieren oder die Signalempfindlichkeit in Quermärkten zu erhöhen.
Überoptimierte RisikenEs ist empfehlenswert, die Stabilität der Parameter durch historische Datenrückvergleiche und Vorlauftests zu überprüfen, um eine Kombination von Parametern zu vermeiden, die nur auf historische Daten angepasst sind.
Schnellmarktrisiken: Im Falle von hoher Volatilität oder Marktausfall kann ein fester Stop möglicherweise nicht effektiv ausgeführt werden, was zu einem tatsächlichen Verlust führt, der höher als erwartet ist. Erwägen Sie, ein Stop-Level mit einer Volatilitätsanpassung oder der Erhöhung der Marktfluktuationsfilterbedingungen zu verwenden, um diesem Risiko zu begegnen.
Risiken bei der Frequenz des HandelsDie Strategie kann zu viele Handelssignale erzeugen, was die Kosten für den Handel erhöht. Die Handelsfrequenz kann durch eine angemessene Einstellung der Tageshandelsgrenze und die Anpassung der Signalempfindlichkeit kontrolliert werden.
Die Umkehrung des Trends ist unzeitgemäß.Es wird empfohlen, die Trenderkennung in Kombination mit anderen Trendbestätigungsindikatoren wie ADX oder Parabolic SAR zu verbessern.
Anpassung der AnpassungsparameterDie aktuelle Strategie verwendet die festgelegten RSI-Trenchwerte und EMA-Zyklen und kann ein System von Anpassungsparametern basierend auf der Marktvolatilität einführen. So kann beispielsweise die Überkauf-Überverkauf-Trenchwerte des RSI automatisch in hochvolatilen Märkten angepasst werden oder die EMA-Zyklenlänge entsprechend der Dynamik verschiedener Zeitrahmen angepasst werden, um die Anpassungsfähigkeit der Strategie an unterschiedliche Marktumstände zu verbessern.
Erweiterte SignalfilterungEs können mehrdimensionale Kennzahlen für die Marktrealität eingeführt werden, z. B. ATR (Average True Range) zur Beurteilung der Volatilität, ADX (Average Directional Index) zur Bestätigung der Trendstärke oder zur Verbesserung der Signalqualität durch die Verwendung von Multi-Time-Frame-Analysen. Diese zusätzlichen Filter können falsche Signale reduzieren und die Erfolgsrate erhöhen.
Optimierung des FondsmanagementsPositionsmanagement in der aktuellen Strategie ist relativ einfach und kann durch die Einführung einer dynamischen Positionsanpassung basierend auf einem Prozentsatz des Nettovermögens der Konten oder einer Methode der Kapitalverteilung basierend auf der Kelly-Richtlinie ermöglicht werden. Die Risikobereitschaft für jeden Handel kann automatisch anhand der historischen Handelsleistung und der aktuellen Marktlage angepasst werden.
Hinzufügen von Machine Learning-KomponentenDie Analyse der historischen Transaktionsdaten mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen ermöglicht die automatische Identifizierung der optimalen Kombination von Strategien in unterschiedlichen Marktumgebungen. Durch Überwachungs- oder Reinforcement-Learning-Methoden können Modelle zur Vorhersage der Signalzuverlässigkeit entwickelt und die Qualität der Handelsentscheidungen weiter verbessert werden.
Erweiterte Klassifizierung der MarktsituationEs ist möglich, ein detaillierteres System zur Klassifizierung von Marktzuständen wie Trends, Spannungsbewegungen, Hochvolatilität usw. zu entwickeln und entsprechende Handelsregeln und -parameter für jede Marktsituation anzupassen. Dieses stratifizierte Strategie-Framework kann besser auf verschiedene Marktumstände reagieren.
Die Multi-Indikator-Hybrid-RSI-Quantitative-Short-Line-Trading-Strategie ist ein umfassendes und flexibles Short-Line-Trading-System, das durch die Integration von RSI, Moving Averages, Transaktionsvolumen und Preisverhaltensanalyse einen mehrdimensionalen Rahmen für die Handelsentscheidung erstellt. Die größten Vorteile liegen in einem flexiblen und anpassbaren Signal-Sensitivitätssystem und einer mehrfachen Risikomanagement-Mechanik, die es dem Händler ermöglicht, eine Handelsstrategie nach dem Marktumfeld und den persönlichen Risikopräferenzen anzupassen.
Trotz der potenziellen Risiken wie RSI-Beschränkungen und Parameteroptimierung können diese mit geeignetem Risikomanagement und kontinuierlicher Optimierung wirksam kontrolliert werden. Die zukünftige Optimierungsrichtung sollte sich auf Parameteranpassung, Signalfilterung, Kapitalmanagement-Optimierung und die Einführung von fortschrittlichen Technologien wie Maschinelles Lernen konzentrieren, um die Robustheit und Anpassungsfähigkeit der Strategie weiter zu verbessern.
Insgesamt ist es eine gut konzipierte, strukturierte, quantitative Handelsstrategie mit hohem Nutzen und Flexibilität. Für Händler, die kurzfristige Handelsmöglichkeiten suchen und Risikokontrollen beachten, bietet das System einen guten Startpunkt und kann durch ständige Tests und Anpassungen zu einem stabilen und zuverlässigen Handelsinstrument entwickelt werden.
/*backtest
start: 2024-07-31 00:00:00
end: 2025-07-29 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("🔥 HYBRID SCALPING Bot - เข้าง่าย ออกแม่น", overlay=true, max_labels_count=50, calc_on_order_fills=false, process_orders_on_close=true, pyramiding=0)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 📋 การตั้งค่าแบบ Hybrid - รวมจุดเด่นทั้งสอง
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// การตั้งค่าเทรด - Scalping Style
group_trading = "⚡ การตั้งค่า Scalping"
daily_trade_limit = input.int(15, "ลิมิตเทรดต่อวัน", minval=5, maxval=50, tooltip="Scalping = เทรดบ่อย", group=group_trading)
tp_percent = input.float(0.8, "Take Profit %", minval=0.3, maxval=3.0, tooltip="เล็กแต่ชัวร์", group=group_trading)
sl_percent = input.float(0.6, "Stop Loss %", minval=0.3, maxval=2.0, tooltip="ตัดขาดทุนเร็ว", group=group_trading)
// การตั้งค่าการออกเทรด - จาก Scalping Bot
use_quick_exit = input.bool(true, "ออกเทรดเร็ว", tooltip="ออกเมื่อ RSI กลับตัว", group=group_trading)
use_trailing_stop = input.bool(true, "ใช้ Trailing Stop", tooltip="ล็อคกำไรเมื่อขึ้น", group=group_trading)
trailing_percent = input.float(0.4, "Trailing Stop %", minval=0.2, maxval=1.0, group=group_trading)
// ความยากง่ายในการเข้าเทรด - จาก Debug Bot
group_sensitivity = "🎯 ความยากง่ายการเข้าเทรด"
signal_sensitivity = input.string("อ่อน", "ระดับความรุนแรง", options=["ง่ายมาก", "อ่อน", "กลาง", "แรง"],
tooltip="ง่ายมาก=เข้าเทรดบ่อยสุด, แรง=แม่นยำสุด", group=group_sensitivity)
// ฟิลเตอร์เสริม - ปรับได้ตามระดับ
use_trend_filter = input.bool(true, "ใช้ฟิลเตอร์เทรนด์", tooltip="เทรดตามเทรนด์เท่านั้น", group=group_sensitivity)
use_volume_filter = input.bool(false, "ใช้ฟิลเตอร์ Volume", tooltip="ต้องมี Volume สูง", group=group_sensitivity)
// การแสดงผล
group_display = "🎨 การแสดงผล"
show_signals = input.bool(true, "แสดงสัญญาณ", group=group_display)
show_exit_signals = input.bool(true, "แสดงสัญญาณออก", group=group_display)
show_dashboard = input.bool(true, "แสดง Dashboard", group=group_display)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 📱 การตั้งค่า Telegram - แบบง่าย (จาก Debug Bot)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
group_telegram = "📱 Telegram"
enable_telegram = input.bool(false, "เปิด Telegram", group=group_telegram)
telegram_bot_token = input.string("", "Bot Token", group=group_telegram)
telegram_chat_id = input.string("", "Chat ID", group=group_telegram)
send_test_message = input.bool(false, "ส่งข้อความทดสอบ", group=group_telegram)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 🧮 ตัวชี้วัดเทคนิค - Hybrid
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// RSI
rsi = ta.rsi(close, 14)
rsi_oversold = 30
rsi_overbought = 70
// Moving Averages
ema9 = ta.ema(close, 9)
ema21 = ta.ema(close, 21)
ema50 = ta.ema(close, 50)
// Trend
uptrend = ema21 > ema50
downtrend = ema21 < ema50
strong_uptrend = ema9 > ema21 and ema21 > ema50
strong_downtrend = ema9 < ema21 and ema21 < ema50
// Volume
avg_volume = ta.sma(volume, 10)
high_volume = volume > avg_volume * 1.2
volume_ok = use_volume_filter ? high_volume : true
// Price Action
bullish_candle = close > open
bearish_candle = close < open
strong_bullish_candle = close > open and (close - open) / (high - low) > 0.6
strong_bearish_candle = close < open and (open - close) / (high - low) > 0.6
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 🎯 ระบบสัญญาณแบบ Hybrid
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ระดับ "ง่ายมาก" - เข้าเทรดง่ายสุด
very_easy_buy = rsi < 60 and bullish_candle
very_easy_sell = rsi > 40 and bearish_candle
// ระดับ "อ่อน" - ใช้ RSI หลัก
easy_buy = rsi < rsi_oversold and bullish_candle
easy_sell = rsi > rsi_overbought and bearish_candle
// ระดับ "กลาง" - เพิ่มเงื่อนไข Trend
medium_buy = rsi < rsi_oversold and bullish_candle and (use_trend_filter ? uptrend : true)
medium_sell = rsi > rsi_overbought and bearish_candle and (use_trend_filter ? downtrend : true)
// ระดับ "แรง" - เงื่อนไขครบ (เหมือน Scalping Bot เดิม)
strong_buy = rsi < rsi_oversold and
strong_bullish_candle and
(use_trend_filter ? strong_uptrend : true) and
volume_ok and
close > ema21
strong_sell = rsi > rsi_overbought and
strong_bearish_candle and
(use_trend_filter ? strong_downtrend : true) and
volume_ok and
close < ema21
// เลือกสัญญาณตามระดับที่ตั้งค่า
buy_signal = signal_sensitivity == "ง่ายมาก" ? very_easy_buy :
signal_sensitivity == "อ่อน" ? easy_buy :
signal_sensitivity == "กลาง" ? medium_buy :
strong_buy
sell_signal = signal_sensitivity == "ง่ายมาก" ? very_easy_sell :
signal_sensitivity == "อ่อน" ? easy_sell :
signal_sensitivity == "กลาง" ? medium_sell :
strong_sell
// Exit Signals - ใช้จาก Scalping Bot
rsi_exit_long = rsi > 70 or rsi < 25
rsi_exit_short = rsi < 30 or rsi > 75
quick_exit_long = use_quick_exit and (rsi_exit_long or close < ema21)
quick_exit_short = use_quick_exit and (rsi_exit_short or close > ema21)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 📊 การจัดการเทรด
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
var int trades_today = 0
var bool test_sent = false
// รีเซ็ตทุกวัน
if dayofweek != dayofweek[1]
trades_today := 0
can_trade = trades_today < daily_trade_limit and strategy.position_size == 0
// ส่งข้อความทดสอบ Telegram - ใช้ format จาก Debug Bot
if enable_telegram and send_test_message and not test_sent and barstate.islast
test_message = "🧪 ทดสอบ HYBRID SCALPING Bot\n\n" +
"✅ การเชื่อมต่อสำเร็จ!\n" +
"📊 Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" +
"💲 ราคาปัจจุบัน: $" + str.tostring(close, "#.####") + "\n" +
"⚡ ระดับ: " + signal_sensitivity + "\n" +
"⏰ เวลา: " + str.tostring(hour, "00") + ":" + str.tostring(minute, "00") + "\n\n" +
"🎯 Bot พร้อมทำงาน!"
alert(test_message, alert.freq_once_per_bar)
test_sent := true
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 💰 การดำเนินการเทรด - Scalping Logic
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Variables for Scalping
var float entry_price = 0
var float highest_profit = 0
var float trailing_stop_price = 0
// Entry Long
if buy_signal and can_trade
strategy.entry("LONG", strategy.long)
trades_today := trades_today + 1
entry_price := close
highest_profit := 0
trailing_stop_price := close * (1 - sl_percent / 100)
// Set exits
strategy.exit("SL/TP", "LONG",
stop=close * (1 - sl_percent / 100),
limit=close * (1 + tp_percent / 100))
// Telegram Alert - ใช้ format ง่าย
if enable_telegram
entry_message = "🚀 HYBRID LONG!\n" +
"📊 " + syminfo.ticker + "\n" +
"💰 Entry: $" + str.tostring(close, "#.####") + "\n" +
"🛑 SL: $" + str.tostring(close * (1 - sl_percent / 100), "#.####") + "\n" +
"🎯 TP: $" + str.tostring(close * (1 + tp_percent / 100), "#.####") + "\n" +
"📈 RSI: " + str.tostring(rsi, "#.#") + "\n" +
"⚡ Level: " + signal_sensitivity + "\n" +
"📊 เทรดที่: " + str.tostring(trades_today)
alert(entry_message, alert.freq_once_per_bar)
// Entry Short
if sell_signal and can_trade
strategy.entry("SHORT", strategy.short)
trades_today := trades_today + 1
entry_price := close
highest_profit := 0
trailing_stop_price := close * (1 + sl_percent / 100)
// Set exits
strategy.exit("SL/TP", "SHORT",
stop=close * (1 + sl_percent / 100),
limit=close * (1 - tp_percent / 100))
// Telegram Alert
if enable_telegram
entry_message = "📉 HYBRID SHORT!\n" +
"📊 " + syminfo.ticker + "\n" +
"💰 Entry: $" + str.tostring(close, "#.####") + "\n" +
"🛑 SL: $" + str.tostring(close * (1 + sl_percent / 100), "#.####") + "\n" +
"🎯 TP: $" + str.tostring(close * (1 - tp_percent / 100), "#.####") + "\n" +
"📈 RSI: " + str.tostring(rsi, "#.#") + "\n" +
"⚡ Level: " + signal_sensitivity + "\n" +
"📊 เทรดที่: " + str.tostring(trades_today)
alert(entry_message, alert.freq_once_per_bar)
// Trailing Stop Logic - จาก Scalping Bot
if strategy.position_size > 0 and use_trailing_stop // Long position
current_profit = (close - entry_price) / entry_price * 100
if current_profit > highest_profit
highest_profit := current_profit
trailing_stop_price := close * (1 - trailing_percent / 100)
if close <= trailing_stop_price
strategy.close("LONG", comment="Trailing Stop")
if enable_telegram
exit_message = "🔒 TRAILING STOP LONG!\n" +
"📊 " + syminfo.ticker + "\n" +
"💰 Exit: $" + str.tostring(close, "#.####") + "\n" +
"📈 Profit: +" + str.tostring(current_profit, "#.##") + "%"
alert(exit_message, alert.freq_once_per_bar)
if strategy.position_size < 0 and use_trailing_stop // Short position
current_profit = (entry_price - close) / entry_price * 100
if current_profit > highest_profit
highest_profit := current_profit
trailing_stop_price := close * (1 + trailing_percent / 100)
if close >= trailing_stop_price
strategy.close("SHORT", comment="Trailing Stop")
if enable_telegram
exit_message = "🔒 TRAILING STOP SHORT!\n" +
"📊 " + syminfo.ticker + "\n" +
"💰 Exit: $" + str.tostring(close, "#.####") + "\n" +
"📈 Profit: +" + str.tostring(current_profit, "#.##") + "%"
alert(exit_message, alert.freq_once_per_bar)
// Quick Exit Logic - จาก Scalping Bot
if strategy.position_size > 0 and quick_exit_long
strategy.close("LONG", comment="Quick Exit")
if enable_telegram
current_pnl = (close - entry_price) / entry_price * 100
exit_message = "⚡ QUICK EXIT LONG!\n" +
"📊 " + syminfo.ticker + "\n" +
"💰 Exit: $" + str.tostring(close, "#.####") + "\n" +
"📈 P&L: " + str.tostring(current_pnl, "#.##") + "%"
alert(exit_message, alert.freq_once_per_bar)
if strategy.position_size < 0 and quick_exit_short
strategy.close("SHORT", comment="Quick Exit")
if enable_telegram
current_pnl = (entry_price - close) / entry_price * 100
exit_message = "⚡ QUICK EXIT SHORT!\n" +
"📊 " + syminfo.ticker + "\n" +
"💰 Exit: $" + str.tostring(close, "#.####") + "\n" +
"📈 P&L: " + str.tostring(current_pnl, "#.##") + "%"
alert(exit_message, alert.freq_once_per_bar)
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// 🎨 การแสดงผลบนชาร์ต
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// Plot signals
plotshape(buy_signal and show_signals, "Buy", shape.triangleup, location.belowbar, color.lime, size=size.small)
plotshape(sell_signal and show_signals, "Sell", shape.triangledown, location.abovebar, color.red, size=size.small)
// Plot exit signals
plotshape(quick_exit_long and show_exit_signals, "Quick Exit Long", shape.xcross, location.abovebar, color.orange, size=size.tiny)
plotshape(quick_exit_short and show_exit_signals, "Quick Exit Short", shape.xcross, location.belowbar, color.orange, size=size.tiny)
// Plot EMAs
plot(ema21, "EMA21", color.blue, linewidth=1)
plot(ema50, "EMA50", color.purple, linewidth=1)
// Dashboard - ปรับปรุงให้ปลอดภัย
if show_dashboard and barstate.islast
var table dashboard = table.new(position.top_right, 2, 7, bgcolor=color.white, border_width=1)
table.cell(dashboard, 0, 0, "🔥 HYBRID", text_color=color.white, bgcolor=color.orange, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 0, syminfo.ticker, text_color=color.white, bgcolor=color.orange, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 0, 1, "💰 P&L", text_color=color.black, text_size=size.small)
pnl_value = strategy.netprofit
pnl_color = pnl_value >= 0 ? color.green : color.red
table.cell(dashboard, 1, 1, "$" + str.tostring(pnl_value, "#.##"), text_color=pnl_color, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 0, 2, "⚡ Level", text_color=color.black, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 2, signal_sensitivity, text_color=color.purple, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 0, 3, "📈 RSI", text_color=color.black, text_size=size.small)
rsi_color = rsi < 30 ? color.green : rsi > 70 ? color.red : color.gray
table.cell(dashboard, 1, 3, str.tostring(rsi, "#.#"), text_color=rsi_color, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 0, 4, "📊 เทรด", text_color=color.black, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 1, 4, str.tostring(trades_today) + "/" + str.tostring(daily_trade_limit), text_color=color.navy, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 0, 5, "📍 สถานะ", text_color=color.black, text_size=size.small)
position_text = strategy.position_size > 0 ? "LONG" : strategy.position_size < 0 ? "SHORT" : "ว่าง"
position_color = strategy.position_size > 0 ? color.green : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.gray
table.cell(dashboard, 1, 5, position_text, text_color=position_color, text_size=size.small)
table.cell(dashboard, 0, 6, "🎯 Trend", text_color=color.black, text_size=size.small)
trend_text = uptrend ? "UP" : downtrend ? "DOWN" : "SIDE"
trend_color = uptrend ? color.green : downtrend ? color.red : color.gray
table.cell(dashboard, 1, 6, trend_text, text_color=trend_color, text_size=size.small)