ianzeng123
Descripción general
La estrategia de negociación de sincronización de la dinámica de múltiples períodos es un sistema de negociación cuantitativa que combina indicadores técnicos y análisis de múltiples períodos. El núcleo de la estrategia consiste en monitorear simultáneamente el movimiento del mercado en períodos de tiempo cortos (de 15 minutos) y largos (de 4 horas), y la confirmación conjunta de señales falsas a través de EMA (medios móviles de índice), MA (medios móviles) y RSI (indicadores relativamente débiles) se realiza solo cuando la dinámica de múltiples períodos de tiempo se dirige en la misma dirección.
Principio de estrategia
El principio central de la estrategia se basa en el análisis integrado de múltiples indicadores técnicos en varios períodos de tiempo y se divide en las siguientes partes:
Análisis de ciclo de tiempo múltipleLa estrategia analiza simultáneamente los períodos de tiempo de 15 minutos (entrada) y 4 horas (confirmación de tendencias) para asegurar que la dirección de las operaciones esté en consonancia con las tendencias más grandes del mercado.
Condiciones de ingreso (ciclo de 15 minutos):
- Entradas múltiples: EMA13 > EMA62 (movimiento positivo a corto plazo), cierre de la cotización > MA200 (precio por encima de la línea de tendencia principal), RSI rápido (RSI rápido) (7) > RSI lento (RSI lento) (28) (incremento de la cotización), RSI rápido (RSI rápido) > 50 (movimiento hacia el extremo opuesto), volumen de transacciones mayor que el promedio de 20 ciclos.
- Entrada en blanco: En contraste con las condiciones de más de uno, se requiere que el EMA13 < EMA62, el precio de cierre < MA200, el RSI rápido ((7) < RSI lento ((28), el RSI rápido < 50, también se requiere un aumento en el volumen de operaciones.
Confirmación de la tendencia (período de 4 horas):
- Confirmación múltiple: similar a las condiciones del ciclo de 15 minutos, pero ligeramente diferente en los requisitos del RSI, que requiere un RSI lento > 40.
- Confirmación en blanco: También contrasta con las condiciones de un ciclo de 15 minutos, RSI lento < 60 ◦
Requisitos de admisiónLa estrategia requiere que el EMA13 acabe de cruzar el EMA62 (formando un cruce) o que el precio acabe de cruzar el MA200, lo que proporciona un punto de entrada más preciso y evita una entrada ciega en una tendencia que ya ha durado mucho tiempo.
Mecanismo de salida: ofrece varias opciones de salida, incluida la reversión de los indicadores técnicos (cambio de la relación EMA o RSI hasta sobrecompra/sobreventa), el stop ATR dinámico, el stop stop porcentual fijo y el stop tracking.
Ventajas estratégicas
Análisis sistematizado de múltiples períodos de tiempoA través de un análisis integral de la situación del mercado en diferentes períodos de tiempo, la estrategia puede filtrar el ruido del mercado a corto plazo y entrar solo cuando la tendencia es clara y consistente, lo que reduce considerablemente la posibilidad de falsas señales.
Mecanismo de confirmación múltiple: Confirmación sincronizada de varios indicadores, como EMA, MA y RSI, aumenta la fiabilidad de las señales de negociación. En particular, la exigencia de cruces de EMA o brechas de precios como condiciones de activación mejora la precisión de la hora de entrada.
Gestión de riesgos flexible: La estrategia ofrece una variedad de opciones de control de riesgo, que incluyen un stop loss dinámico basado en ATR, un stop loss porcentual fijo y un stop loss de seguimiento, lo que permite a los comerciantes ajustar los parámetros de riesgo con flexibilidad según las preferencias de riesgo personales y las condiciones del mercado.
Confirmación de la entrega: Se añade la condición de un aumento en el volumen de transacciones, lo que filtra aún más las posibles falsas rupturas, ya que los movimientos reales de los precios suelen ir acompañados de un aumento en el volumen de transacciones.
Interfaz de visualización: La estrategia ofrece un panel de visualización intuitivo que muestra el estado y las señales de los indicadores, lo que permite a los comerciantes tener una idea de la situación actual del mercado y los juicios estratégicos a simple vista.
Alta personalizaciónCasi todos los parámetros de la estrategia se pueden ajustar a través de la configuración de la entrada, incluida la longitud de EMA, el tipo de MA, los parámetros RSI, los múltiplos de control de riesgo, etc., lo que permite al comerciante optimizar la estrategia de acuerdo con las diferentes condiciones del mercado.
Riesgo estratégico
Riesgo de movimientos de mercado: En un mercado de oscilación horizontal, los EMA y MA pueden cruzarse con frecuencia, lo que provoca un aumento de señales erróneas y una mayor frecuencia de operaciones, lo que genera pérdidas continuas. La solución es agregar condiciones de filtración adicionales, como un juicio de volatilidad o una confirmación de la intensidad de la tendencia, para suspender la negociación cuando se identifique claramente como un mercado de oscilación.
Parámetros optimizados por exceso de ajuste: Los parámetros indicadores de optimización excesiva pueden hacer que la estrategia se muestre excelente en los datos históricos, pero no en los mercados futuros. Se recomienda el uso de la prueba de presuposición (análisis de marcha hacia adelante) para verificar la solidez de la estrategia y probar un conjunto fijo de parámetros en varias variedades de operaciones.
Riesgo de una gran brecha: Después de una noticia importante o un evento inesperado, el mercado puede tener una gran brecha, lo que hace que el stop loss no pueda ejecutarse a los niveles predeterminados. Se puede considerar el uso de una gestión de posición más conservadora o el aumento de un mecanismo de ajuste de posición basado en la volatilidad.
Limitaciones de la dependencia de los indicadores cuantitativosLas estrategias se basan en indicadores técnicos y no tienen en cuenta los factores fundamentales. Antes de la publicación de datos económicos importantes o cambios en la política del banco central, se puede considerar reducir las posiciones o suspender la negociación para evitar el riesgo de noticias inesperadas.
La latencia de la señalIndicadores como los EMA y los MA son inherentemente retrasados, lo que puede provocar que se produzca una señal cuando la tendencia está cerca del final. Se puede mejorar ajustando el ciclo de los EMA o combinándolos con otros indicadores prospectivos (como cambios en la forma o la volatilidad de los precios).
Dirección de optimización de la estrategia
Unirse al filtro del entorno del mercadoIntroducción de indicadores de adaptación o juicio de la estructura del mercado. Identificar si el mercado actual es un mercado de tendencia o un mercado de crisis antes de ejecutar la estrategia y ajustar los parámetros de negociación o suspender la negociación de acuerdo con ello. Por ejemplo, se puede usar ADX (indice de orientación promedio) para cuantificar la fuerza de la tendencia y solo negociar cuando la tendencia es clara.
Mecanismo de ajuste de parámetros dinámicos: La estrategia actual utiliza parámetros de indicadores técnicos fijos, se puede considerar el ajuste automático de los parámetros basados en la volatilidad del mercado. Por ejemplo, el uso de EMA de corto período para capturar rápidamente la volatilidad en un entorno de baja volatilidad y el uso de EMA de largo período para reducir el ruido en un entorno de alta volatilidad.
Optimización de la gestión de posicionesLa estrategia actual utiliza un porcentaje fijo de gestión de fondos, que puede ser mejorado para la gestión de posiciones dinámicas basadas en la volatilidad, las expectativas de ganancias o la fórmula de Kelly para maximizar los beneficios ajustados al riesgo.
Añadir elementos de aprendizaje automáticoIntroducir algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión o bosques aleatorios, para optimizar la asignación de peso a los indicadores o para predecir qué estrategias podrían funcionar mejor en un entorno de mercado.
Añadir un filtro básico: Ajuste automático de los límites de stop loss o suspensión de la negociación antes de la publicación de datos económicos importantes para responder a eventos de alta volatilidad potencial.
Optimización de la ponderación de varios ciclos de tiempo: La estrategia actual es simple y requiere la confirmación simultánea de dos períodos de tiempo. Se puede considerar la introducción de un sistema de ponderación de períodos de tiempo más complejo, dando diferentes pesos a diferentes períodos de tiempo, formando una puntuación integral para determinar el momento de entrada.
Aumentar el análisis estacional: Algunas variedades de operaciones pueden tener características estacionales en el tiempo, se pueden analizar los datos históricos para explorar estos patrones y ajustar los parámetros de la estrategia o el momento de la operación.
Resumir
La estrategia de negociación de sincronía de dinámica de múltiples períodos de tiempo es un sistema de negociación cuantitativa estructurado, lógicamente claro, que filtra eficazmente el ruido del mercado mediante el análisis de múltiples períodos de tiempo y la confirmación de la sincronía de múltiples indicadores, para capturar oportunidades de negociación de alta probabilidad. La estrategia integra los indicadores clásicos EMA, MA y RSI en el análisis técnico y mejora la calidad de las operaciones mediante requisitos precisos de entrada y un sistema de gestión de riesgos mejorado.
La mayor ventaja de esta estrategia reside en su mecanismo de confirmación múltiple y su análisis sincronizado de múltiples ciclos de tiempo, que no solo reduce las señales falsas, sino que también garantiza que las operaciones estén en consonancia con las tendencias principales. Al mismo tiempo, las opciones completas de gestión de riesgos permiten a los operadores controlar con flexibilidad las salidas de riesgo. Sin embargo, la estrategia también presenta riesgos de mal rendimiento en los mercados de crisis, optimización de parámetros demasiado ajustados y retraso en los indicadores técnicos.
La orientación de optimización futura se centrará principalmente en la clasificación del entorno de mercado, el ajuste dinámico de parámetros, la aplicación de aprendizaje automático y la integración de un análisis más temporal. A través de estas optimizaciones, la estrategia espera mantener un rendimiento estable en diferentes entornos de mercado y mejorar aún más la ganancia y el rendimiento ajustado al riesgo.
Para los operadores que buscan un método de negociación sistemático y disciplinado, esta estrategia ofrece un marco sólido que puede aplicarse directamente o ser personalizado y ampliado como base para sistemas de negociación individuales.
/*backtest
start: 2024-03-25 00:00:00
end: 2025-03-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// Advanced Multi-Timeframe EMA/MA/RSI Strategy
// Uses 4h for confluence and 15m for entry
// Version 6
//@version=6
strategy("Forex Fire EMA/MA/RSI Strategy", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,
initial_capital=10000, pyramiding=0, calc_on_every_tick=true)
// Input parameters with sections
// Timeframe inputs
tf_entry = input.string("15", title="Entry Timeframe", options=["1", "5", "15", "30", "60", "120"], group="Timeframes")
tf_confluence = input.string("240", title="Confluence Timeframe", options=["60", "240", "D", "W"], group="Timeframes")
// Indicator settings
ema_short_length = input.int(13, title="EMA Short Length", minval=5, maxval=50, group="EMAs")
ema_long_length = input.int(62, title="EMA Long Length", minval=20, maxval=200, group="EMAs")
ma_length = input.int(200, title="Moving Average Length", minval=50, maxval=500, group="Moving Average")
ma_type = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "VWMA"], group="Moving Average")
// RSI settings
rsi_slow_length = input.int(28, title="RSI Slow Length", minval=14, maxval=50, group="RSI")
rsi_fast_length = input.int(7, title="RSI Fast Length", minval=3, maxval=14, group="RSI")
rsi_overbought = input.int(70, title="RSI Overbought Level", minval=60, maxval=90, group="RSI")
rsi_oversold = input.int(30, title="RSI Oversold Level", minval=10, maxval=40, group="RSI")
// Strategy parameters
use_atr_exits = input.bool(true, title="Use ATR for Exit Targets", group="Strategy Settings")
atr_multiplier = input.float(2.0, title="ATR Multiplier for Exits", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group="Strategy Settings")
atr_length = input.int(14, title="ATR Length", minval=5, maxval=30, group="Strategy Settings")
use_stop_loss = input.bool(true, title="Use Stop Loss", group="Risk Management")
stop_loss_percent = input.float(2.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.5, maxval=10.0, step=0.5, group="Risk Management")
use_take_profit = input.bool(true, title="Use Take Profit", group="Risk Management")
take_profit_percent = input.float(4.0, title="Take Profit (%)", minval=1.0, maxval=20.0, step=1.0, group="Risk Management")
use_trailing_stop = input.bool(true, title="Use Trailing Stop", group="Risk Management")
trailing_percent = input.float(1.5, title="Trailing Stop (%)", minval=0.5, maxval=5.0, step=0.1, group="Risk Management")
// Visual settings
show_plot = input.bool(true, title="Show Indicator Plots", group="Visuals")
show_signals = input.bool(true, title="Show Entry/Exit Signals", group="Visuals")
show_table = input.bool(true, title="Show Info Table", group="Visuals")
// Helper function for MA type
f_ma(src, length, type) =>
switch type
"SMA" => ta.sma(src, length)
"EMA" => ta.ema(src, length)
"WMA" => ta.wma(src, length)
"VWMA" => ta.vwma(src, length)
=> ta.sma(src, length)
// ATR for dynamic exits
atr_value = ta.atr(atr_length)
// Indicators for Entry timeframe
ema_short_entry = ta.ema(close, ema_short_length)
ema_long_entry = ta.ema(close, ema_long_length)
ma_entry = f_ma(close, ma_length, ma_type)
rsi_slow_entry = ta.rsi(close, rsi_slow_length)
rsi_fast_entry = ta.rsi(close, rsi_fast_length)
// Indicators for Confluence timeframe
ema_short_conf = request.security(syminfo.tickerid, tf_confluence, ta.ema(close, ema_short_length), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)
ema_long_conf = request.security(syminfo.tickerid, tf_confluence, ta.ema(close, ema_long_length), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)
ma_conf = request.security(syminfo.tickerid, tf_confluence, f_ma(close, ma_length, ma_type), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)
rsi_slow_conf = request.security(syminfo.tickerid, tf_confluence, ta.rsi(close, rsi_slow_length), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)
rsi_fast_conf = request.security(syminfo.tickerid, tf_confluence, ta.rsi(close, rsi_fast_length), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)
// Volume confirmation
volume_increasing = volume > ta.sma(volume, 20)
// Plotting indicators - completely outside of conditional blocks
// We'll use the show_plot variable directly in the color transparency
ema_short_plot_color = show_plot ? color.new(color.green, 0) : color.new(color.green, 100)
ema_long_plot_color = show_plot ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.red, 100)
ma_plot_color = show_plot ? color.new(color.blue, 0) : color.new(color.blue, 100)
plot(ema_short_entry, title="EMA Short (Entry)", color=ema_short_plot_color, linewidth=2)
plot(ema_long_entry, title="EMA Long (Entry)", color=ema_long_plot_color, linewidth=2)
plot(ma_entry, title="MA (Entry)", color=ma_plot_color, linewidth=2)
// Define entry conditions for Entry timeframe
long_entry_condition = ema_short_entry > ema_long_entry and close > ma_entry and rsi_fast_entry > rsi_slow_entry and rsi_fast_entry > 50 and volume_increasing
short_entry_condition = ema_short_entry < ema_long_entry and close < ma_entry and rsi_fast_entry < rsi_slow_entry and rsi_fast_entry < 50 and volume_increasing
// Define confluence conditions from Confluence timeframe
long_confluence = ema_short_conf > ema_long_conf and close > ma_conf and rsi_slow_conf > 40 and rsi_fast_conf > rsi_slow_conf
short_confluence = ema_short_conf < ema_long_conf and close < ma_conf and rsi_slow_conf < 60 and rsi_fast_conf < rsi_slow_conf
// Advanced entry conditions
ema_crossover = ta.crossover(ema_short_entry, ema_long_entry)
ema_crossunder = ta.crossunder(ema_short_entry, ema_long_entry)
price_crossover_ma = ta.crossover(close, ma_entry)
price_crossunder_ma = ta.crossunder(close, ma_entry)
// Enhanced strategy conditions combining both timeframes with crossovers
long_condition = (long_entry_condition and long_confluence) and (ema_crossover or price_crossover_ma)
short_condition = (short_entry_condition and short_confluence) and (ema_crossunder or price_crossunder_ma)
// Exit conditions
long_exit_technical = ema_short_entry < ema_long_entry or rsi_fast_entry > rsi_overbought
short_exit_technical = ema_short_entry > ema_long_entry or rsi_fast_entry < rsi_oversold
// Strategy execution
var float entry_price = 0.0
var float stop_loss_level = 0.0
var float take_profit_level = 0.0
var float trailing_stop_level = 0.0
if (long_condition)
entry_price := close
stop_loss_level := use_stop_loss ? close * (1 - stop_loss_percent / 100) : 0.0
take_profit_level := use_take_profit ? close * (1 + take_profit_percent / 100) : 0.0
trailing_stop_level := use_trailing_stop ? close * (1 - trailing_percent / 100) : 0.0
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
entry_price := close
stop_loss_level := use_stop_loss ? close * (1 + stop_loss_percent / 100) : 0.0
take_profit_level := use_take_profit ? close * (1 - take_profit_percent / 100) : 0.0
trailing_stop_level := use_trailing_stop ? close * (1 + trailing_percent / 100) : 0.0
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Handle stops and exits
if strategy.position_size > 0
// Update trailing stop for longs
if use_trailing_stop and close > entry_price
trail_level = close * (1 - trailing_percent / 100)
trailing_stop_level := math.max(trailing_stop_level, trail_level)
// Exit conditions for longs
if (use_stop_loss and low < stop_loss_level and stop_loss_level > 0) or
(use_take_profit and high > take_profit_level and take_profit_level > 0) or
(use_trailing_stop and low < trailing_stop_level and trailing_stop_level > 0) or
(long_exit_technical)
strategy.close("Long")
if strategy.position_size < 0
// Update trailing stop for shorts
if use_trailing_stop and close < entry_price
trail_level = close * (1 + trailing_percent / 100)
trailing_stop_level := math.min(trailing_stop_level, trail_level)
// Exit conditions for shorts
if (use_stop_loss and high > stop_loss_level and stop_loss_level > 0) or
(use_take_profit and low < take_profit_level and take_profit_level > 0) or
(use_trailing_stop and high > trailing_stop_level and trailing_stop_level > 0) or
(short_exit_technical)
strategy.close("Short")
// ATR-based exits
if use_atr_exits and strategy.position_size != 0
atr_stop_long = strategy.position_size > 0 ? close - (atr_value * atr_multiplier) : 0.0
atr_stop_short = strategy.position_size < 0 ? close + (atr_value * atr_multiplier) : 0.0
if strategy.position_size > 0 and low <= atr_stop_long
strategy.close("Long", comment="ATR Exit")
if strategy.position_size < 0 and high >= atr_stop_short
strategy.close("Short", comment="ATR Exit")
// Visual signals on chart - completely outside conditional blocks
// Define plot conditions with show_signals incorporated
longEntryPlot = long_condition and show_signals
shortEntryPlot = short_condition and show_signals
longExitPlot = strategy.position_size > 0 and (long_exit_technical or
(use_stop_loss and low < stop_loss_level and stop_loss_level > 0) or
(use_take_profit and high > take_profit_level and take_profit_level > 0) or
(use_trailing_stop and low < trailing_stop_level and trailing_stop_level > 0)) and show_signals
shortExitPlot = strategy.position_size < 0 and (short_exit_technical or
(use_stop_loss and high > stop_loss_level and stop_loss_level > 0) or
(use_take_profit and low < take_profit_level and take_profit_level > 0) or
(use_trailing_stop and high > trailing_stop_level and trailing_stop_level > 0)) and show_signals
// Move plotshape outside of any conditional block
plotshape(series=longEntryPlot, title="Long Entry", style=shape.triangleup, location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0), size=size.small)
plotshape(series=shortEntryPlot, title="Short Entry", style=shape.triangledown, location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0), size=size.small)
plotshape(series=longExitPlot, title="Long Exit", style=shape.circle, location=location.abovebar,
color=color.new(color.orange, 0), size=size.small)
plotshape(series=shortExitPlot, title="Short Exit", style=shape.circle, location=location.belowbar,
color=color.new(color.orange, 0), size=size.small)
// Info table
if show_table
var table info = table.new(position.top_right, 3, 7, color.new(color.black, 0), color.new(color.white, 0), 2, color.new(color.gray, 0), 2)
table.cell(info, 0, 0, "INDICATOR", bgcolor=color.new(color.blue, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 0, "ENTRY (" + tf_entry + ")", bgcolor=color.new(color.blue, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 2, 0, "CONF (" + tf_confluence + ")", bgcolor=color.new(color.blue, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 1, "EMA Relation", bgcolor=color.new(color.gray, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 1, ema_short_entry > ema_long_entry ? "Bullish" : "Bearish",
bgcolor=ema_short_entry > ema_long_entry ? color.new(color.green, 20) : color.new(color.red, 20),
text_color=color.white)
table.cell(info, 2, 1, ema_short_conf > ema_long_conf ? "Bullish" : "Bearish",
bgcolor=ema_short_conf > ema_long_conf ? color.new(color.green, 20) : color.new(color.red, 20),
text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 2, "Price vs MA", bgcolor=color.new(color.gray, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 2, close > ma_entry ? "Above" : "Below",
bgcolor=close > ma_entry ? color.new(color.green, 20) : color.new(color.red, 20),
text_color=color.white)
table.cell(info, 2, 2, close > ma_conf ? "Above" : "Below",
bgcolor=close > ma_conf ? color.new(color.green, 20) : color.new(color.red, 20),
text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 3, "RSI Fast vs Slow", bgcolor=color.new(color.gray, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 3, rsi_fast_entry > rsi_slow_entry ? "Bullish" : "Bearish",
bgcolor=rsi_fast_entry > rsi_slow_entry ? color.new(color.green, 20) : color.new(color.red, 20),
text_color=color.white)
table.cell(info, 2, 3, rsi_fast_conf > rsi_slow_conf ? "Bullish" : "Bearish",
bgcolor=rsi_fast_conf > rsi_slow_conf ? color.new(color.green, 20) : color.new(color.red, 20),
text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 4, "Volume", bgcolor=color.new(color.gray, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 4, volume_increasing ? "Increasing" : "Decreasing",
bgcolor=volume_increasing ? color.new(color.green, 20) : color.new(color.red, 20),
text_color=color.white)
table.cell(info, 2, 4, "n/a", bgcolor=color.new(color.gray, 40), text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 5, "Entry Signal", bgcolor=color.new(color.gray, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 5, long_entry_condition ? "Long" : (short_entry_condition ? "Short" : "None"),
bgcolor=long_entry_condition ? color.new(color.green, 20) : (short_entry_condition ? color.new(color.red, 20) : color.new(color.gray, 40)),
text_color=color.white)
table.cell(info, 2, 5, long_confluence ? "Long" : (short_confluence ? "Short" : "None"),
bgcolor=long_confluence ? color.new(color.green, 20) : (short_confluence ? color.new(color.red, 20) : color.new(color.gray, 40)),
text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 6, "Final Signal", bgcolor=color.new(color.blue, 10), text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 6, long_condition ? "LONG" : (short_condition ? "SHORT" : "NONE"),
bgcolor=long_condition ? color.new(color.green, 0) : (short_condition ? color.new(color.red, 0) : color.new(color.gray, 20)),
text_color=color.white)
table.cell(info, 2, 6, strategy.position_size > 0 ? "In LONG" : (strategy.position_size < 0 ? "In SHORT" : "No Position"),
bgcolor=strategy.position_size > 0 ? color.new(color.green, 20) : (strategy.position_size < 0 ? color.new(color.red, 20) : color.new(color.gray, 40)),
text_color=color.white)