ianzeng123
Descripción general
La estrategia de comercio de señales de tendencia de demora cero de marco de tiempo múltiple es un sistema de comercio cuantitativo basado en el índice de media móvil de demora cero (ZLEMA) diseñado para reducir el retraso de las medias móviles tradicionales y proporcionar una señal de identificación de tendencias más rápida y precisa. La estrategia no solo combina canales de volatilidad para identificar cambios de tendencia, sino que también integra una variedad de mecanismos de salida flexibles, que incluyen informes de riesgo, salida de ganancias de salida de objetivos, paradas y paradas de pérdidas basadas en ATR, seguimiento dinámico de paradas y salidas de pérdidas.
Principio de estrategia
El principio central de la estrategia se basa en el índice de movimiento de media de latencia cero (ZLEMA), un indicador técnico que mejora la velocidad de respuesta de las medias móviles eliminando o reduciendo la latencia de los datos de precios. Los pasos concretos para su implementación son los siguientes:
Cálculo con cero retrasoLa estrategia: primero se calcula ZLEMA, mediante la fórmula
zlema = ta.ema(src + (src - src[lag]), length)Realización, en el quelagSe calcula en base a la mitad de la longitud, un método que reduce efectivamente el retraso en las EMA tradicionales.Mecanismo de identificación de tendencias：
- En base a ZLEMA se añade un canal de fluctuación similar al de la banda de Brin, cuyo ancho de canal es determinado por el valor máximo de ATR multiplicado por el número de multiplicadores
- Cuando los precios se ponen en marcha, la tendencia se vuelve hacia arriba (1)
- La tendencia se vuelve a la baja cuando el precio se desvía hacia abajo (-1)
- El sistema también ofrece la función de confirmación de la dirección de coincidencia de 5 líneas K consecutivas ZLEMA, a través de
zlemaUpTrendyzlemaDownTrendImplementación de las variables
Condiciones de admisión para la diversidad：
- Básico para múltiples entradas: precio en la pista y en el rango de fechas
- Avance en la multiplicación de entradas: Confirmación de la tendencia al alza de las 5 líneas K de ZLEMA
- Entrada en el aire: bajo precio y en el rango de fechas (función opcional)
- ZLEMA vuelve a la línea cero: los precios vuelven por encima de ZLEMA después de una breve reajuste, y siguen en una tendencia de más
Sistema de salidas dinámicas integradas：
- Objetivo de rentabilidad por riesgo: precio objetivo de rentabilidad por riesgo determinado basado en el precio de entrada y el punto de parada
- Paradas y paradas basadas en ATR: Calcula las posiciones de paradas y paradas usando ATR multiplicado dinámicamente
- ATR rastrea el stop loss: sube automáticamente el stop loss a medida que el precio se mueve
- Stop Loss Balancing: cuando las ganancias alcanzan un determinado riesgo-retorno, el stop loss se traslada al precio de entrada
- Salida automática cuando el indicador de tendencia cambia de dirección
- Salida de la EMA: Salida cuando el precio cruza un determinado EMA
Ventajas estratégicas
Las estrategias de trading de señales de tendencia de retardo cero en el marco de tiempo múltiple tienen ventajas significativas:
Reducción del retraso de la señalLa tecnología ZLEMA reduce el retraso de los promedios móviles tradicionales, lo que hace que la identificación de las tendencias sea más oportuna y pueda capturar el inicio de la tendencia antes.
Sistema de gestión de riesgos completoLa integración de un mecanismo de control de riesgo de múltiples niveles, desde el cierre fijo, el cierre dinámico ATR, el cierre de seguimiento de pérdidas hasta el cierre de pérdidas y pérdidas, proporciona una protección perfecta para diferentes entornos de mercado.
Opciones de comercio flexiblesSe puede configurar como una estrategia de negociación multifacética o bidireccional para adaptarse a diferentes preferencias de mercado y entornos regulatorios.
Mecanismo de reingreso: La función de reingreso en línea cero de ZLEMA permite el reingreso en una tendencia fuerte después de una corta reorientación para maximizar los beneficios de la tendencia.
Las estrategias de salida de la diversidad: Ofrece múltiples opciones de salida para diferentes condiciones de mercado, tanto para fijar ganancias a través de objetivos de ganancias como para hacer que las ganancias corran a través del seguimiento de stop losses.
Ayuda visual: Visualización de la posición de las señales de negociación y de la gestión del riesgo a través de elementos visuales como la sombra de la tendencia, las líneas de stop loss, las líneas de stop loss y los indicadores de tendencia.
Estadísticas de rendimiento detalladas: Tabla de estadísticas de operaciones integrada, que muestra indicadores clave como la tasa de ganancias, el beneficio neto y el máximo retiro para facilitar la evaluación y optimización de la estrategia.
Riesgo estratégico
A pesar de que la estrategia está bien diseñada, hay algunos riesgos potenciales a tener en cuenta:
Sensibilidad de los parámetrosLos parámetros centrales, como la longitud de ZLEMA y el número de ATR, tienen un impacto significativo en el rendimiento de la estrategia, y una configuración incorrecta puede causar demasiada o poca señal.
Las falsas señales del mercadoEn un mercado convulso sin una clara tendencia, se pueden generar frecuentes falsas señales, lo que lleva a pérdidas continuas.
Riesgo de inversión de tendenciaAunque las estrategias han diseñado varios mecanismos de salida, en un cambio de tendencia drástico, es posible que no se salga a tiempo y se pierda mucho.
El riesgo de exceso de adaptación: La combinación de varios parámetros puede conducir a una adaptación excesiva de los datos históricos y un mal desempeño en el entorno de mercado futuro.
Las señales de ciclo largo son escasas.Cuando se utiliza una longitud ZLEMA más larga, la estrategia puede generar menos señales de negociación, lo que afecta la eficiencia de la utilización de los fondos.
El desafío de detener la amplitudLos paros basados en el ATR pueden ser demasiado amplios en mercados de alta volatilidad, lo que provoca pérdidas individuales demasiado grandes; y pueden ser demasiado estrechos en mercados de baja volatilidad, lo que provoca que se activen con frecuencia.
Los métodos para mitigar estos riesgos incluyen: rigurosa retroalimentación de parámetros y verificación hacia adelante, evitar el comercio en mercados convulsos en combinación con indicadores de estado del mercado, implementar reglas estrictas de administración de fondos y re-optimizar periódicamente los parámetros de la estrategia para adaptarse a los cambios en el mercado.
Dirección de optimización de la estrategia
La estrategia tiene un amplio margen de optimización que puede mejorar aún más el rendimiento en las siguientes direcciones:
Los parámetros dinámicos se adaptanDesarrollo de mecanismos de adaptación para ajustar automáticamente la longitud de ZLEMA y el multiplicador de ATR según la volatilidad del mercado, mejorando la adaptabilidad de las estrategias en diferentes entornos de mercado.
Filtrado de estado del mercadoIntroducir indicadores de estado de mercado (como el ADX, el indicador de volatilidad) para negociar solo en condiciones favorables del mercado y evitar el comercio frecuente en mercados poco eficientes y con fluctuaciones.
Confirmación del marco temporal múltipleLa tendencia de las tendencias de los marcos de tiempo más altos, y la tendencia de los marcos de tiempo más altos.
Confirmación de la transacción: Indicadores de volumen de transacciones integrados como confirmación auxiliar, por ejemplo, una señal de cambio de tendencia solo se confirma cuando el volumen de transacciones aumenta.
Mejoras en el aprendizaje automáticoUtilizando algoritmos de aprendizaje automático para encontrar la combinación óptima de parámetros y el momento de entrada, especialmente para entrenar a los modelos para predecir qué señales son más probables de éxito.
Filtros estacionales y de tiempo: Agregar filtros de horarios y calendarios para evitar los horarios ineficaces o de alto riesgo.
Análisis de la correlación de activos: Introducción de análisis de correlación de activos relevantes para aumentar la credibilidad de la señal en la confirmación simultánea de múltiples activos.
Estas orientaciones de optimización no solo mejoran la estabilidad y la rentabilidad de las estrategias, sino que también reducen el riesgo, haciéndolas más adecuadas para diferentes entornos de mercado y preferencias de riesgo personales.
Resumir
La estrategia de comercio de señales de tendencia de retardo cero de marco de tiempo múltiple es un sistema de comercio cuantitativo completo y flexible que permite la identificación de tendencias rápidas y precisas a través de la tecnología de índice de movimiento de promedio cero de retardo (ZLEMA) y el canal de volatilidad, y combina mecanismos de gestión de riesgos dinámicos en múltiples niveles para proteger la seguridad de los fondos. La estrategia puede capturar oportunidades de entrada al inicio de una tendencia y maximizar los beneficios a través de mecanismos de reentrada en el desarrollo de la tendencia, al tiempo que ofrece varias estrategias de salida adaptadas a diferentes entornos de mercado.
Las principales ventajas de la estrategia residen en la reducción de la latencia de la señal, la disponibilidad de un sistema de gestión de riesgos completo y opciones de configuración de operaciones flexibles. Sin embargo, los usuarios deben estar atentos a los riesgos potenciales, como la sensibilidad de los parámetros, las falsas señales de los mercados convulsivos y la adaptación excesiva.
Como un sistema de comercio cuantitativo basado en indicadores técnicos, la estrategia es especialmente adecuada para el comercio de tendencias a medio y largo plazo y se aplica a una variedad de mercados financieros. Sin embargo, cualquier estrategia requiere un ajuste personalizado en función de los objetivos de negociación individuales, la tolerancia al riesgo y las preferencias del mercado, y se aplica en el comercio real en combinación con los estrictos principios de gestión de fondos.
//@version=6
// Quant Trading Pro www.quanttradingpro.com
// #1 Strategy Optimizer on the chrome extension store Quant Trading Strategy Optimizer
strategy(title="Quant Trading Zero Lag Trend Signals (MTF) Strategy", shorttitle="QT0️⃣Zero Lag Signals Strategy", overlay=true,
commission_type=strategy.commission.percent,
commission_value=0.1,
slippage=3,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
initial_capital=1000,
margin_long=0,
margin_short=0)
// === INPUT PARAMETERS ===
// 📌 1️⃣ Main Calculations
length = input.int(70, title="Length", minval=70, maxval=7000)
mult = input.float(1.2, "Band Multiplier", group="Main Calculations")
// === 📊 Trade Data Toggles ===
showFloatingTable = input.bool(true, "Show Floating Stats Table?", group="Trade Data")
showTradeLog = input.bool(false, "Show Trade Log Labels on Chart?", group="Trade Data")
enableCSVExport = input.bool(false, "Enable CSV Export", group="Trade Data")
// 📌 ZLEMA Trend Confirmation for Entries
useZlemaTrendConfirm = input.bool(false, "Use ZLEMA Trend Confirmation for entry?", group="Entry Conditions")
reEnterOnLongTrend = input.bool(false, "Re-Enter on Long Trend continuation", group="Entry Conditions")
// 📌 2️⃣ Short Trades
allowShortTrades = input.bool(false, "Allow Short Trades?", group="Short Trades")
// 📌 Performance Settings
useProfitTarget = input.bool(false, "Use Profit Target?", group="Performance Settings")
profitTargetRR = input.float(2.0, "Profit Target (Risk-Reward Ratio)", group="Performance Settings")
// 📌 4️⃣ Dynamic TP/SL (Each Setting with Its Parameters Directly Below)
useATRStopTP = input.bool(false, "Use ATR-Based Stop-Loss & Take-Profit?", group="Dynamic TP/SL")
atrLength = input.int(14, "ATR Length", group="Dynamic TP/SL")
atrMultiplier = input.float(1.5, "Stop-Loss ATR Multiplier", group="Dynamic TP/SL")
profitATRMultiplier = input.float(2.5, "Profit Target ATR Multiplier", group="Dynamic TP/SL")
useTrailingStop = input.bool(false, "Use ATR Trailing Stop?", group="Dynamic TP/SL")
trailStopMultiplier = input.float(1.5, "Trailing Stop ATR Multiplier", group="Dynamic TP/SL")
useBreakEven = input.bool(false, "Use Break-Even Stop-Loss?", group="Dynamic TP/SL")
breakEvenRR = input.float(1.5, "Move SL to Break-Even After RR", group="Dynamic TP/SL")
useTrendExit = input.bool(false, "Use Trend-Based Take Profit (EMA Exit)?", group="Dynamic TP/SL")
emaExitLength = input.int(9, "EMA Exit Length", group="Dynamic TP/SL")
// 📌 Debug Options
showZlemaDebug = input.bool(false, "Show ZLEMA Trend Debug?", group="Debug")
// ============================================================
// === 1️⃣ CALCULATIONS (Indicators, Trend, ATR, Stop/TP) ===
// ============================================================
src = close
lag = math.floor((length - 1) / 2)
zlema = ta.ema(src + (src - src[lag]), length)
volatility = ta.highest(ta.atr(length), length * 3) * mult
var trend = 0
if ta.crossover(close, zlema + volatility)
trend := 1
if ta.crossunder(close, zlema - volatility)
trend := -1
atrValue = ta.atr(atrLength)
emaExit = ta.ema(close, emaExitLength)
var float stopLossLongLevel = na
var float profitTargetLongLevel = na
var float stopLossShortLevel = na
var float profitTargetShortLevel = na
var int lastEntryBarIndex = na
var float lastEntryPrice = na
// ✅ Corrected ZLEMA DownTrend Logic: Ensure ZLEMA has decreased for 5 consecutive bars
// ✅ ZLEMA Increasing for 5 Bars → Bullish Trend (Green Triangle Up at the Bottom)
zlemaUpTrend = zlema > zlema[1] and zlema[1] > zlema[2] and zlema[2] > zlema[3] and zlema[3] > zlema[4]
// ✅ ZLEMA Decreasing for 5 Bars → Bearish Trend (Red Triangle Down at the Top)
zlemaDownTrend = zlema < zlema[1] and zlema[1] < zlema[2] and zlema[2] < zlema[3] and zlema[3] < zlema[4]
if ta.crossover(trend, 0) // Long Entry
stopLossLongLevel := useATRStopTP ? close - (atrValue * atrMultiplier) : zlema - volatility
profitTargetLongLevel := useProfitTarget ? (close + ((close - stopLossLongLevel) * profitTargetRR)) : na
if ta.crossunder(trend, 0) // Short Entry
stopLossShortLevel := useATRStopTP ? close + (atrValue * atrMultiplier) : zlema + volatility
profitTargetShortLevel := useProfitTarget ? (close - ((stopLossShortLevel - close) * profitTargetRR)) : na
// ATR-Based Stop-Loss Levels for Trade Exits
var float atrStopLossLong = na
var float atrStopLossShort = na
if useATRStopTP
if strategy.position_size > 0 // Long Position
atrStopLossLong := na(atrStopLossLong) or strategy.position_size[1] == 0 ? close - (atrValue * atrMultiplier) : math.max(nz(atrStopLossLong[1]), close - (atrValue * atrMultiplier)) // Prevents SL from decreasing
if strategy.position_size < 0 // Short Position
atrStopLossShort := na(atrStopLossShort) or strategy.position_size[1] == 0 ? close + (atrValue * atrMultiplier) : math.min(nz(atrStopLossShort[1]), close + (atrValue * atrMultiplier)) // Prevents SL from increasing
// ATR-Based Take-Profit Levels
var float atrTakeProfitLong = na
var float atrTakeProfitShort = na
if useATRStopTP
if strategy.position_size > 0 // Long Position
atrTakeProfitLong := strategy.position_avg_price + (atrValue * profitATRMultiplier) // Dynamic TP Based on ATR
if strategy.position_size < 0 // Short Position
atrTakeProfitShort := strategy.position_avg_price - (atrValue * profitATRMultiplier) // Dynamic TP Based on ATR
// ATR Trailing Stop Levels for Trade Exits and Visualization
var float trailStopLongLine = na
var float trailStopShortLine = na
if useTrailingStop
if strategy.position_size > 0 // Long Position
trailStopLongLine := na(trailStopLongLine) or strategy.position_size[1] == 0 ? close - (atrValue * trailStopMultiplier) :
math.max(nz(trailStopLongLine[1]), close - (atrValue * trailStopMultiplier))
if strategy.position_size < 0 // Short Position
trailStopShortLine := na(trailStopShortLine) or strategy.position_size[1] == 0 ? close + (atrValue * trailStopMultiplier) :
math.min(nz(trailStopShortLine[1]), close + (atrValue * trailStopMultiplier))
// ============================================================
// === 2️⃣ ENTRY & EXIT LOGIC (Conditions for Trading) ===
// ============================================================
// ✅ Entry Conditions for Long Trades
longCondition = ta.crossover(trend, 0) and close > zlema + volatility
canEnterLong = strategy.position_size == 0 or strategy.position_size[1] < 0 // Allows long entry right after short exit
if useZlemaTrendConfirm
longCondition := longCondition and zlemaUpTrend // Ensure ZLEMA Uptrend is true for long entries
// 🔥 Enforce that `longCondition` CANNOT be true if `zlemaUpTrend` is false
if useZlemaTrendConfirm and not zlemaUpTrend
longCondition := false
// ✅ Entry Conditions for Short Trades
shortCondition = allowShortTrades and ta.crossunder(trend, 0) and close < zlema - volatility
canEnterShort = strategy.position_size == 0 or strategy.position_size[1] > 0 // Allows short entry right after long exit
if useZlemaTrendConfirm
shortCondition := shortCondition and zlemaDownTrend // Ensure ZLEMA Downtrend is true for short entries
// ✅ Long Re-Entry Condition: ZLEMA is green, position is flat, price closed below and now above ZLEMA
reEntryLongCondition = reEnterOnLongTrend and
trend == 1 and
trend[1] == 1 and // ✅ Previous bar must also be in bullish trend (prevents triggering on trend change)
strategy.position_size == 0 and
close[1] < zlema[1] and
close > zlema
// ✅ Debugging: Display `longCondition` and `zlemaUpTrend` values only if the checkbox is checked
if showZlemaDebug and ta.crossover(trend, 0)
label.new(x=bar_index, y=low,
text="LongCondition: " + str.tostring(longCondition) +
"\nZLEMA UpTrend: " + str.tostring(zlemaUpTrend),
color=color.white, textcolor=color.black, size=size.small, style=label.style_label_down)
// ============================================================
// === 3️⃣ TRADE EXECUTIONS (Entries, ATR SL/TP, Trailing Stop, Trend Exit) ===
// ============================================================
// 📌 Entry Conditions
if (canEnterLong and longCondition) or reEntryLongCondition
lastEntryBarIndex := bar_index
lastEntryPrice := close
// 🛠️ Reset all SL/TP levels on Long Entry or Re-Entry
if reEntryLongCondition
// Trend-Based SL/TP
stopLossLongLevel := useATRStopTP ? na : zlema - volatility
profitTargetLongLevel := useProfitTarget and not useATRStopTP ? (close + ((close - stopLossLongLevel) * profitTargetRR)) : na
// ATR-Based SL/TP
atrStopLossLong := useATRStopTP ? close - (atrValue * atrMultiplier) : na
atrTakeProfitLong := useATRStopTP ? close + (atrValue * profitATRMultiplier) : na
// Trailing Stop
trailStopLongLine := useTrailingStop ? close - (atrValue * trailStopMultiplier) : na
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, comment=reEntryLongCondition ? "Re-Entry Long" : "Bullish Trend Change")
if canEnterShort and shortCondition
lastEntryBarIndex := bar_index
lastEntryPrice := close
strategy.entry(id="Short", direction=strategy.short, comment="Bearish Trend Change")
// 📌 ATR-Based Stop-Loss Exits (Ensures SL Always Triggers Correctly)
if useATRStopTP and strategy.position_size > 0
if low <= atrStopLossLong
strategy.close("Long", comment="ATR SL Hit - Long")
if useATRStopTP and strategy.position_size < 0
if high >= atrStopLossShort
strategy.close("Short", comment="ATR SL Hit - Short")
// 📌 ATR-Based Stop-Loss & Take-Profit Exits (Ensures TP Always Executes)
if useATRStopTP and strategy.position_size > 0 and high >= atrTakeProfitLong
strategy.close("Long", comment="ATR TP Hit - Long")
if useATRStopTP and strategy.position_size < 0 and low <= atrTakeProfitShort
strategy.close("Short", comment="ATR TP Hit - Short")
// 📌 Profit Target Exits (Ensures TP Always Executes Independently)
if useProfitTarget and strategy.position_size > 0 and high >= profitTargetLongLevel
strategy.close("Long", comment="Profit Target Hit - Long")
if useProfitTarget and strategy.position_size < 0 and low <= profitTargetShortLevel
strategy.close("Short", comment="Profit Target Hit - Short")
// 📌 Stop-Loss for Profit Target Trades (Ensures Stop-Loss Works with TP)
if useProfitTarget and strategy.position_size > 0 and low <= stopLossLongLevel
strategy.close("Long", comment="Stop-Loss Hit - Long")
if useProfitTarget and strategy.position_size < 0 and high >= stopLossShortLevel
strategy.close("Short", comment="Stop-Loss Hit - Short")
// 📌 ATR Trailing Stop Loss (Ensures It Works Alongside Other Exits)
if useTrailingStop and strategy.position_size > 0 and low <= trailStopLongLine
strategy.close("Long", comment="Trailing Stop Hit - Long")
if useTrailingStop and strategy.position_size < 0 and high >= trailStopShortLine
strategy.close("Short", comment="Trailing Stop Hit - Short")
// 📌 Trend-Based Exit (Closes Position When Trend Reverses)
if strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(trend, 0)
strategy.close("Long", comment="Trend Change to Bearish")
if strategy.position_size < 0 and ta.crossover(trend, 0)
strategy.close("Short", comment="Trend Change to Bullish")
// 📌 Break-Even Stop-Loss (Adjusts Stop to Entry Price at Set Risk-Reward Ratio)
if useBreakEven and strategy.position_size > 0 and high >= strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - atrStopLossLong) * breakEvenRR
atrStopLossLong := strategy.position_avg_price
if useBreakEven and strategy.position_size < 0 and low <= strategy.position_avg_price - (atrStopLossShort - strategy.position_avg_price) * breakEvenRR
atrStopLossShort := strategy.position_avg_price
// 📌 EMA Exit (Closes Position if Price Crosses EMA)
if useTrendExit and strategy.position_size > 0 and low < emaExit
strategy.close("Long", comment="Exit on EMA")
if useTrendExit and strategy.position_size < 0 and high > emaExit
strategy.close("Short", comment="Exit on EMA")
// ============================================================
// === 4️⃣ VISUALIZATIONS (Trend Shading, Stop-Loss, TP, ATR TS) ===
// ============================================================
// 🟢🔴 Restore Bullish/Bearish Trend Shading
zlemaColor = trend == 1 ? color.new(#00ffbb, 70) : color.new(#ff1100, 70)
m = plot(series=zlema, title="Zero Lag Basis", linewidth=2, color=zlemaColor)
upper = plot(zlema + volatility, style=plot.style_linebr, color=color.new(#ff1100, 90), title="Upper Deviation Band")
lower = plot(zlema - volatility, style=plot.style_linebr, color=color.new(#00ffbb, 90), title="Lower Deviation Band")
fill(plot1=m, plot2=upper, color=(trend == -1 ? color.new(#ff1100, 80) : na), title="Bearish Fill")
fill(plot1=m, plot2=lower, color=(trend == 1 ? color.new(#00ffbb, 80) : na), title="Bullish Fill")
// ✅ Plot a lime green TriangleUp at the bottom when ZLEMA has been going UP for 5 bars
plotshape(series=zlemaUpTrend ? low - ta.atr(5) * 0.5 : na,
location=location.bottom, style=shape.triangleup,
color=color.lime, title="ZLEMA Uptrend Detected")
// ✅ Plot a red TriangleDown at the top when ZLEMA has been going DOWN for 5 bars
plotshape(series=zlemaDownTrend ? high + ta.atr(5) * 0.5 : na,
location=location.top, style=shape.triangledown,
color=color.red, title="ZLEMA Downtrend Detected")
// 🔴 Default Stop-Loss Lines (Red) - Only Show If ATR SL/TP Is Not Used
plot(series=(not useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? stopLossLongLevel : na,
style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=2, title="Trend Stop-Loss - Long")
plot(series=(not useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? stopLossShortLevel : na,
style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=2, title="Trend Stop-Loss - Short")
// 🟠 ATR Trailing Stop Loss Line (Thin Orange Line) - Only Draw When Checkbox is Checked
plot(series=(useTrailingStop and strategy.position_size > 0) ? trailStopLongLine : na,
style=plot.style_linebr, color=color.new(color.orange, 70), linewidth=1, title="ATR Trailing Stop - Long")
plot(series=(useTrailingStop and strategy.position_size < 0) ? trailStopShortLine : na,
style=plot.style_linebr, color=color.new(color.orange, 70), linewidth=1, title="ATR Trailing Stop - Short")
// ✅ ATR-Based Stop-Loss Visualization (Ensures Line Stays Until Trade Closes)
plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? atrStopLossLong : na,
style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Stop-Loss - Long")
plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? atrStopLossShort : na,
style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Stop-Loss - Short")
// ✅ ATR-Based Take-Profit Visualization (Ensures Line Stays Until Trade Closes)
plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? atrTakeProfitLong : na,
style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Take-Profit - Long")
plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? atrTakeProfitShort : na,
style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Take-Profit - Short")
// ✅ Standard Profit Target Visualization (Only Active if ATR SL/TP is NOT Used)
plot(series=(useProfitTarget and not useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? profitTargetLongLevel : na,
style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=2, title="Profit Target - Long")
plot(series=(useProfitTarget and not useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? profitTargetShortLevel : na,
style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=2, title="Profit Target - Short")
// === 📋 FLOATING TABLE: STRATEGY PERFORMANCE & SETTINGS ===
// === Track first and last trade times ===
var int firstTradeTime = na
var int lastTradeTime = na
if strategy.opentrades > 0 and na(firstTradeTime)
firstTradeTime := time
if strategy.closedtrades > 0
lastTradeTime := time
// === Format trade date strings safely ===
firstDateStr = "N/A"
lastDateStr = "N/A"
if not na(firstTradeTime)
firstDateStr := str.tostring(month(firstTradeTime)) + "/" + str.tostring(dayofmonth(firstTradeTime)) + "/" + str.tostring(year(firstTradeTime) % 100)
if not na(lastTradeTime)
lastDateStr := str.tostring(month(lastTradeTime)) + "/" + str.tostring(dayofmonth(lastTradeTime)) + "/" + str.tostring(year(lastTradeTime) % 100)