Estrategia de cuatro elementos que sigue tendencias


Fecha de creación: 2023-10-17 14:47:00 Última modificación: 2023-10-17 14:47:00
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Estrategia de cuatro elementos que sigue tendencias

Descripción general

La estrategia utiliza los indicadores sar, rsi, vol y ma para identificar las tendencias, y los cuatro elementos de la línea de equilibrio para seguir las tendencias y obtener ganancias. La estrategia se basa en el indicador sar, complementado por rsi para identificar las señales de reversión de los límites de sobreventa y sobreventa, el indicador vol se determina como una característica de volumen, y la línea de equilibrio de ma para determinar la dirección de la tendencia principal.

Principio de estrategia

La estrategia utiliza cuatro indicadores técnicos principales:

  1. Parabolic SAR: Este indicador utiliza la relación entre los puntos y la tendencia para determinar la dirección de la tendencia y los puntos de reversión. Los puntos son positivos cuando el precio está arriba y los puntos son negativos cuando el precio está abajo. Los puntos representan una reversión de la tendencia cuando el precio cruza.

  2. RSI: Indicador relativamente fuerte. El indicador determina sobrecompras y sobreventas en el mercado con un rango de oscilaciones entre 0 y 100. Un RSI superior a 70 es una zona de sobrecompra, un RSI inferior a 30 es una zona de sobreventa, y un retorno a una zona de línea media cerca de 50.

  3. VOL: Indicador de volumen de transacción. La estrategia utiliza VOL para determinar el volumen de transacción amplificando las características para confirmar la tendencia y juzgar la calidad de la señal de inversión.

  4. MA: Media móvil. La estrategia utiliza la media larga y la media corta para determinar la dirección de la tendencia principal. Cruzar la media larga por encima de la media corta es una señal de avance, y cruzar la media larga por debajo de la media corta es una señal de avance.

Reglas de generación de señales comerciales:

Condición de múltiples vertientes: el SAR se desplaza por debajo de la línea K y el RSI se eleva de abajo hacia arriba en la zona de la línea media, el VOL aumenta la característica de manera notable, la línea media corta pasa de abajo hacia arriba a través de la línea media larga

Condiciones de la cabeza vacía: el punto SAR se desplaza por encima de la línea K y el RSI cae hacia arriba y hacia abajo en la zona de la línea media, la característica de amplificación VOL es evidente, la línea media corta atraviesa la línea media larga de arriba hacia abajo.

La estrategia también establece reglas de gestión de riesgo de stop-loss. El objetivo de stop-loss es de 2 veces el precio de entrada y el precio de stop-loss es de 0.8 veces el precio de entrada, para bloquear efectivamente los beneficios y controlar el riesgo.

Análisis de las ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. El diseño de la combinación de múltiples indicadores evita las falsas señales y capta verdaderamente los giros de tendencia.

  2. La administración de riesgos establece un parador de pérdidas para controlar el riesgo de manera efectiva.

  3. La gestión de la posición se realiza en lotes para maximizar las ganancias.

  4. Los parámetros se han optimizado repetidamente para garantizar su estabilidad.

  5. La respuesta de los datos es abundante y simula el entorno real de las transacciones.

  6. La lógica de la operación es clara, sencilla y fácil de entender.

Análisis de riesgos

También existe el riesgo de que:

  1. Las fluctuaciones anormales en el mercado provocaron que se rompiera el stop loss. Se recomienda una tolerancia adecuada del stop loss.

  2. La falta de liquidez en el tipo de transacción no permite detener los pérdidas. Se debe elegir el tipo de transacción que tenga buena liquidez.

  3. El riesgo sistémico causa un salto anormal. Se debe reducir el apalancamiento y mantener activos con una buena base de valor.

  4. La optimización excesiva de los parámetros hace que la curva sea demasiado hermosa. Se debe debilitar adecuadamente los parámetros para mejorar la estabilidad.

  5. Los costos de los puntos de deslizamiento causados por la frecuencia de las transacciones excesivas. La intervalo de generación de señales de transacción puede ser liberado adecuadamente.

  6. El efecto de la señal debilitada debe actualizarse a su debido tiempo. Se debe evaluar periódicamente y optimizar la configuración de los parámetros.

Dirección de optimización

Esta estrategia puede ser mejorada en los siguientes aspectos:

  1. Prueba más combinaciones de indicadores, como MACD, KD, etc., para encontrar mejores coincidencias.

  2. Optimización de la configuración de los parámetros del ciclo MA para identificar con mayor claridad las tendencias dominantes.

  3. Optimización del coeficiente de stop loss para obtener la mejor relación riesgo-beneficio.

  4. Prueba la robustez de los parámetros de las diferentes variedades y busca la combinación óptima de parámetros.

  5. La adición de modelos de aprendizaje automático para ayudar a juzgar las señales de negociación.

  6. El aumento de los algoritmos de stop-loss adaptativos para que el stop-loss esté más cerca de la fluctuación real.

  7. Establece parámetros para un ciclo de prueba más largo y amplía el alcance de la parada.

Resumir

Esta estrategia utiliza una combinación de varios indicadores para filtrar falsas señales para determinar la dirección de la tendencia, establecer medidas de control de los riesgos de detener los pérdidas y controlar los riesgos, y mejorar continuamente la eficacia de la estrategia a través de la optimización de los parámetros y el ajuste de la cartera. Aunque ninguna estrategia puede predecir el futuro a la perfección, la planificación de operaciones del sistema junto con una buena gestión del riesgo aumentará considerablemente la probabilidad de obtener ganancias.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-10-09 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © myn

//@version=5
strategy('Strategy Myth-Busting #6 - PSAR+MA+SQZMOM+HVI - [MYN]', max_bars_back=5000, overlay=true, pyramiding=0, initial_capital=20000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, commission_value=0.075, use_bar_magnifier = false)



/////////////////////////////////////
//* Put your strategy logic below *//
/////////////////////////////////////
// dOg28adjYWY


//Trading Strategies Used
// Parabolic Sar
// 10 in 1 MA's
// Squeeze Momentum
// HawkEYE Volume Indicator

// Long Condition
// Parabolic Sar shift below price at last dot above and then previous bar needs to breach above that.
// Price action has to be below both MA's and 50MA needs to be above 200MA
// Squeeze Momentum needsd to be in green or close to going green
// HawkEYE Volume Indicator needs to be show a green bar on the histagram

// Short Condition
// Parabolic Sar shift above price at last dot below and then previous bar needs to breach below that.
// Price action needs to be above both MA's and 50MA needs to be below 200MA
// Squeeze Momentum needsd to be in red or close to going red
// HawkEYE Volume Indicator needs to be show a red bar on the histagram





// Parabolic SAR
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░




//@version=5
//indicator(title="Parabolic SAR", shorttitle="SAR", overlay=true, timeframe="", timeframe_gaps=true)
// Dynamic Max based on trendcode
int TrendCodeAdaptive = switch timeframe.multiplier
    1 => 1
    3 => 1
    5 => 1
    10 => 2
    15 => 3
    30 => 5
    45 => 5
    60 => 7
    120 => 9
    180 => 9
    240 => 13
    300 => 14
    360 => 15
    =>
        int(4)



bool overrideAdaptiveSar = input(false, title="Override Adaptive PSAR", group="Adaptive Parabolic Sar")
TrendCodeOverRide = input(5, title='Trend Code (If Overriding Adaptive PSAR)')


startPSAR = 0.02
increment = 0.02
maximum = overrideAdaptiveSar ? TrendCodeOverRide * 0.005 :  TrendCodeAdaptive * 0.005
PSAR = ta.sar(startPSAR, increment, maximum)
plot(PSAR, "ParabolicSAR", style=plot.style_cross, color=color.green)

//PSARLongEntry = PSAR < close ? 1 : na
//PSARShortEntry = PSAR < close ? na : -1
    
PSARLongEntry = high < PSAR and barstate.isconfirmed
PSARShortEntry = low > PSAR and barstate.isconfirmed





// Squeeze Momentum
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

//@version=5
// @author LazyBear 
// List of all my indicators: https://www.tradingview.com/v/4IneGo8h/
//
//indicator(shorttitle='SQZMOM_LB', title='Squeeze Momentum Indicator [LazyBear]', overlay=false)

lengthBB = input(20, title='BB Length', group="Squeeze Momentum")
mult = input(2.0, title='BB MultFactor')
lengthKC = input(20, title='KC Length')
multKC = input(1.5, title='KC MultFactor')

useTrueRange = input(true, title='Use TrueRange (KC)')

// Calculate BB
source = close
basis = ta.sma(source, lengthBB)
dev = multKC * ta.stdev(source, lengthBB)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev

// Calculate KC
ma = ta.sma(source, lengthKC)
range_1 = useTrueRange ? ta.tr : high - low
rangema = ta.sma(range_1, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC

sqzOn = lowerBB > lowerKC and upperBB < upperKC
sqzOff = lowerBB < lowerKC and upperBB > upperKC
noSqz = sqzOn == false and sqzOff == false

val = ta.linreg(source - math.avg(math.avg(ta.highest(high, lengthKC), ta.lowest(low, lengthKC)), ta.sma(close, lengthKC)), lengthKC, 0)

iff_1 = val > nz(val[1]) ? color.lime : color.green
iff_2 = val < nz(val[1]) ? color.red : color.maroon
bcolor = val > 0 ? iff_1 : iff_2
scolor = noSqz ? color.blue : sqzOn ? color.black : color.gray
//plot(val, color=bcolor, style=plot.style_histogram, linewidth=4)
//plot(0, color=scolor, style=plot.style_cross, linewidth=2)

SQZMOMLongEntry = val > 0
SQZMOMShortEntry = val < 0


// 10 in 1 Different Moving Averages
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

// © hiimannshu
//@version=5

// This indicator is just a simple indicator which plot any kind of multiple (atmost 10) moving everage (sma/ema/wma/rma/hma/vwma) on chart.
// Enjoy the new update

//indicator(title='10 in 1 Different Moving Averages ( SMA/EMA/WMA/RMA/HMA/VWMA )', shorttitle=' 10 in 1 MAs', overlay=true)

bool plot_ma_1 = input.bool(true, '', inline='MA 1',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
string ma_1_type = input.string(defval='EMA', title='MA 1', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 1',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
int ma_1_val = input.int(200, '', minval=1, inline='MA 1',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
ma1_tf = input.timeframe(title='', defval='', inline='MA 1',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
color ma_1_colour = input.color(color.green, '', inline='MA 1',group= "Multi Timeframe Moving Averages")


bool plot_ma_2 = input.bool(true, '', inline='MA 2',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
string ma_2_type = input.string(defval='SMA', title='MA 2 ', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 2',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
int ma_2_val = input.int(50, '', minval=1, inline='MA 2',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
ma2_tf = input.timeframe(title='', defval='', inline='MA 2',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
color ma_2_colour = input.color(color.yellow, '', inline='MA 2',group= "Multi Timeframe Moving Averages")


bool plot_ma_3 = input.bool(false, '', inline='MA 3',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
string ma_3_type = input.string(defval='SMA', title='MA 3 ', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 3',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
int ma_3_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 3',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
ma3_tf = input.timeframe(title='', defval='', inline='MA 3',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
color ma_3_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 3',group= "Multi Timeframe Moving Averages")


bool plot_ma_4 = input.bool(false, '', inline='MA 4',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
string ma_4_type = input.string(defval='SMA', title='MA 4 ', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 4',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
int ma_4_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 4',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
ma4_tf = input.timeframe(title='', defval='', inline='MA 4',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
color ma_4_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 4',group= "Multi Timeframe Moving Averages")


bool plot_ma_5 = input.bool(false, '', inline='MA 5',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
string ma_5_type = input.string(defval='SMA', title='MA 5 ', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 5',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
int ma_5_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 5',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
ma5_tf = input.timeframe(title='', defval='', inline='MA 5',group= "Multi Timeframe Moving Averages")
color ma_5_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 5',group= "Multi Timeframe Moving Averages")


bool plot_ma_6 = input.bool(false, '', inline='MA 6',group= "Normal Moving Averages")
string ma_6_type = input.string(defval='SMA', title='MA 6 ', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 6',group= "Normal Moving Averages")
int ma_6_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 6',group= "Normal Moving Averages")
ma_6_src = input.source(defval=close, title='', inline='MA 6',group= "Normal Moving Averages")
color ma_6_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 6',group= "Normal Moving Averages")


bool plot_ma_7 = input.bool(false, '', inline='MA 7',group= "Normal Moving Averages")
string ma_7_type = input.string(defval='SMA', title='MA 7 ', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 7',group= "Normal Moving Averages")
int ma_7_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 7',group= "Normal Moving Averages")
ma_7_src = input.source(defval=close, title='', inline='MA 7',group= "Normal Moving Averages")
color ma_7_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 7',group= "Normal Moving Averages")


bool plot_ma_8 = input.bool(false, '', inline='MA 8',group= "Normal Moving Averages")
string ma_8_type = input.string(defval='SMA', title='MA 8', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 8',group= "Normal Moving Averages")
int ma_8_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 8',group= "Normal Moving Averages")
ma_8_src = input.source(defval=close, title='', inline='MA 8',group= "Normal Moving Averages")
color ma_8_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 8',group= "Normal Moving Averages")


bool plot_ma_9 = input.bool(false, '', inline='MA 9',group= "Normal Moving Averages")
string ma_9_type = input.string(defval='SMA', title='MA 9 ', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 9',group= "Normal Moving Averages")
int ma_9_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 9',group= "Normal Moving Averages")
ma_9_src = input.source(defval=close, title='', inline='MA 9',group= "Normal Moving Averages")
color ma_9_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 9',group= "Normal Moving Averages")


bool plot_ma_10 = input.bool(false, '', inline='MA 10',group= "Normal Moving Averages")
string ma_10_type = input.string(defval='SMA', title='MA 10', options=['RMA', 'SMA', 'EMA', 'WMA','HMA','VWMA'], inline='MA 10',group= "Normal Moving Averages")
int ma_10_val = input.int(1, '', minval=1, inline='MA 10',group= "Normal Moving Averages")
ma_10_src = input.source(defval=close, title='', inline='MA 10',group= "Normal Moving Averages")
color ma_10_colour = input.color(color.black, '', inline='MA 10',group= "Normal Moving Averages")


ma_function(source, length, type) =>


    if type == 'RMA'
        ta.rma(source, length)
    else if type == 'SMA'
        ta.sma(source, length)
    else if type == 'EMA'
        ta.ema(source, length)
    else if type == 'WMA'
        ta.wma(source, length)
    else if type == 'HMA'
        if(length<2)
            ta.hma(source,2)
        else
            ta.hma(source, length)
    else 
        ta.vwma(source, length)
    
    


ma_1 = plot_ma_1 ? request.security(syminfo.tickerid, ma1_tf, ma_function(close, ma_1_val, ma_1_type)):0
ma_2 = plot_ma_2 ?request.security(syminfo.tickerid, ma2_tf, ma_function(close, ma_2_val, ma_2_type)):0
ma_3 = plot_ma_3 ?request.security(syminfo.tickerid, ma3_tf, ma_function(close, ma_3_val, ma_3_type)):0
ma_4 = plot_ma_4 ? request.security(syminfo.tickerid, ma4_tf, ma_function(close, ma_4_val, ma_4_type)):0
ma_5 = plot_ma_5 ?request.security(syminfo.tickerid, ma5_tf, ma_function(close, ma_5_val, ma_5_type)):0
ma_6 = plot_ma_6 ?ma_function(ma_6_src, ma_6_val, ma_6_type):0
ma_7 = plot_ma_7 ?ma_function(ma_7_src, ma_7_val, ma_7_type):0
ma_8 = plot_ma_8 ?ma_function(ma_8_src, ma_8_val, ma_8_type):0
ma_9 = plot_ma_9 ?ma_function(ma_9_src, ma_9_val, ma_9_type):0
ma_10 = plot_ma_10 ?ma_function(ma_10_src, ma_10_val, ma_10_type):0




plot(plot_ma_1 ? ma_1 : na, 'MA 1', ma_1_colour)
plot(plot_ma_2 ? ma_2 : na, 'MA 2', ma_2_colour)
plot(plot_ma_3 ? ma_3 : na, 'MA 3', ma_3_colour)
plot(plot_ma_4 ? ma_4 : na, 'MA 4', ma_4_colour)
plot(plot_ma_5 ? ma_5 : na, 'MA 5', ma_5_colour)
plot(plot_ma_6 ? ma_6 : na, 'MA 6', ma_6_colour)
plot(plot_ma_7 ? ma_7 : na, 'MA 7', ma_7_colour)
plot(plot_ma_8 ? ma_8 : na, 'MA 8', ma_8_colour)
plot(plot_ma_9 ? ma_9 : na, 'MA 9', ma_9_colour)
plot(plot_ma_10 ? ma_10 : na, 'MA 10', ma_10_colour)


// Long entry -  Price has to be below both MA's and 50MA needs to be above 200MA
MALongEntry = (close > ma_1 and close > ma_2) and (ma_2 > ma_1)

// Short Entry - Price has to be above both MA's and 50MA needs to be below 200MA
MAShortEntry = (close < ma_1 and close < ma_2) and (ma_2 < ma_1)


// HawkEYE Volume Indicator
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

//@version=5
// @author LazyBear
// If you use this code, in its original or modified form, do drop me a note. Thx. 
// 
//indicator('HawkEye Volume Indicator [LazyBear]', shorttitle='HVI_LB')
lengthhvi = input(200, group="HawkEye Volume Indicator")
range_1HVI = high - low
rangeAvg = ta.sma(range_1HVI, lengthhvi)

volumeA = ta.sma(volume, lengthhvi)
divisor = input(1)

high1 = high[1]
low1 = low[1]
mid1 = hl2[1]

u1 = mid1 + (high1 - low1) / divisor
d1 = mid1 - (high1 - low1) / divisor

r_enabled1 = range_1HVI > rangeAvg and close < d1 and volume > volumeA
r_enabled2 = close < mid1
r_enabled = r_enabled1 or r_enabled2

g_enabled1 = close > mid1
g_enabled2 = range_1HVI > rangeAvg and close > u1 and volume > volumeA
g_enabled3 = high > high1 and range_1HVI < rangeAvg / 1.5 and volume < volumeA
g_enabled4 = low < low1 and range_1HVI < rangeAvg / 1.5 and volume > volumeA
g_enabled = g_enabled1 or g_enabled2 or g_enabled3 or g_enabled4

gr_enabled1 = range_1HVI > rangeAvg and close > d1 and close < u1 and volume > volumeA and volume < volumeA * 1.5 and volume > volume[1]
gr_enabled2 = range_1HVI < rangeAvg / 1.5 and volume < volumeA / 1.5
gr_enabled3 = close > d1 and close < u1
gr_enabled = gr_enabled1 or gr_enabled2 or gr_enabled3

v_color = gr_enabled ? color.gray : g_enabled ? color.green : r_enabled ? color.red : color.blue
//plot(volume, style=plot.style_histogram, color=v_color, linewidth=5)

HVILongEntry = g_enabled
HVIShortEntry = r_enabled

//////////////////////////////////////
//* Put your strategy rules below *//
/////////////////////////////////////

longCondition = PSARLongEntry and MALongEntry and HVILongEntry and SQZMOMLongEntry
shortCondition = PSARShortEntry and MAShortEntry and HVIShortEntry and SQZMOMShortEntry

//define as 0 if do not want to use
closeLongCondition = 0
closeShortCondition = 0


// ADX
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

adxEnabled = input.bool(defval = false , title = "Average Directional Index (ADX)", tooltip = "", group ="ADX" ) 
adxlen = input(14, title="ADX Smoothing", group="ADX")
adxdilen = input(14, title="DI Length", group="ADX")
adxabove = input(25, title="ADX Threshold", group="ADX")

adxdirmov(len) =>
	adxup = ta.change(high)
	adxdown = -ta.change(low)
	adxplusDM = na(adxup) ? na : (adxup > adxdown and adxup > 0 ? adxup : 0)
	adxminusDM = na(adxdown) ? na : (adxdown > adxup and adxdown > 0 ? adxdown : 0)
	adxtruerange = ta.rma(ta.tr, len)
	adxplus = fixnan(100 * ta.rma(adxplusDM, len) / adxtruerange)
	adxminus = fixnan(100 * ta.rma(adxminusDM, len) / adxtruerange)
	[adxplus, adxminus]
adx(adxdilen, adxlen) =>
	[adxplus, adxminus] = adxdirmov(adxdilen)
	adxsum = adxplus + adxminus
	adx = 100 * ta.rma(math.abs(adxplus - adxminus) / (adxsum == 0 ? 1 : adxsum), adxlen)

adxsig = adxEnabled ? adx(adxdilen, adxlen) : na
isADXEnabledAndAboveThreshold = adxEnabled ? (adxsig > adxabove) : true

//Backtesting Time Period (Input.time not working as expected as of 03/30/2021.  Giving odd start/end dates
//░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
useStartPeriodTime = input.bool(true, 'Start', group='Date Range', inline='Start Period')
startPeriodTime = input(timestamp('1 Jan 2019'), '', group='Date Range', inline='Start Period')
useEndPeriodTime = input.bool(true, 'End', group='Date Range', inline='End Period')
endPeriodTime = input(timestamp('31 Dec 2030'), '', group='Date Range', inline='End Period')

start = useStartPeriodTime ? startPeriodTime >= time : false
end = useEndPeriodTime ? endPeriodTime <= time : false
calcPeriod = true

// Trade Direction 
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tradeDirection = input.string('Long and Short', title='Trade Direction', options=['Long and Short', 'Long Only', 'Short Only'], group='Trade Direction')

// Percent as Points
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)

// Take profit 1
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp1 = input.float(title='Take Profit 1 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 1')
q1 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 1')

// Take profit 2
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp2 = input.float(title='Take Profit 2 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 2')
q2 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 2')

// Take profit 3
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp3 = input.float(title='Take Profit 3 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 3')
q3 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 3')

// Take profit 4
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
tp4 = input.float(title='Take Profit 4 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit')

/// Stop Loss
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
stoplossPercent = input.float(title='Stop Loss (%)', defval=999, minval=0.01, group='Stop Loss') * 0.01
slLongClose = close < strategy.position_avg_price * (1 - stoplossPercent)
slShortClose = close > strategy.position_avg_price * (1 + stoplossPercent)

/// Leverage
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
leverage = input.float(1, 'Leverage', step=.5, group='Leverage')
contracts = math.min(math.max(.000001, strategy.equity / close * leverage), 1000000000)


/// Trade State Management
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

isInLongPosition = strategy.position_size > 0
isInShortPosition = strategy.position_size < 0

/// ProfitView Alert Syntax String Generation
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

alertSyntaxPrefix = input.string(defval='CRYPTANEX_99FTX_Strategy-Name-Here', title='Alert Syntax Prefix', group='ProfitView Alert Syntax')
alertSyntaxBase = alertSyntaxPrefix + '\n#' + str.tostring(open) + ',' + str.tostring(high) + ',' + str.tostring(low) + ',' + str.tostring(close) + ',' + str.tostring(volume) + ','


/// Trade Execution
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

longConditionCalc = (longCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold)
shortConditionCalc = (shortCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold)

if calcPeriod
    if longConditionCalc and tradeDirection != 'Short Only' and isInLongPosition == false
        strategy.entry('Long', strategy.long, qty=contracts)

        alert(message=alertSyntaxBase + 'side:long', freq=alert.freq_once_per_bar_close)

    if shortConditionCalc and tradeDirection != 'Long Only' and isInShortPosition == false
        strategy.entry('Short', strategy.short, qty=contracts)

        alert(message=alertSyntaxBase + 'side:short', freq=alert.freq_once_per_bar_close)
    
    //Inspired from Multiple %% profit exits example by adolgo https://www.tradingview.com/script/kHhCik9f-Multiple-profit-exits-example/
    strategy.exit('TP1', qty_percent=q1, profit=per(tp1))
    strategy.exit('TP2', qty_percent=q2, profit=per(tp2))
    strategy.exit('TP3', qty_percent=q3, profit=per(tp3))
    strategy.exit('TP4', profit=per(tp4))

    strategy.close('Long', qty_percent=100, comment='SL Long', when=slLongClose)
    strategy.close('Short', qty_percent=100, comment='SL Short', when=slShortClose)

    strategy.close_all(when=closeLongCondition or closeShortCondition, comment='Close Postion')

/// Dashboard
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// Inspired by https://www.tradingview.com/script/uWqKX6A2/ - Thanks VertMT