Estrategia de trading cuantitativo a corto plazo con RSI híbrido multiindicador
RSI EMA VOLUME TREND DETECTION Price Action SCALPING Trailing Stop
ianzeng123
Descripción general
La estrategia de comercio de línea corta cuantitativa de RSI híbrida de múltiples indicadores es un sistema de comercio integral que combina varios indicadores técnicos, diseñado específicamente para los comerciantes de línea corta. La estrategia combina los indicadores RSI, las medias móviles, el análisis del volumen de transacciones y los patrones de comportamiento de los precios, formando un marco de decisión de comercio multidimensional. El núcleo de la estrategia es un mecanismo de filtrado de señales a través de diferentes niveles de sensibilidad, lo que permite al comerciante ajustar la frecuencia de negociación y la calidad de la señal según sus propias preferencias de riesgo y las condiciones del mercado.
Principio de estrategia
El principio central de esta estrategia se basa en la interacción de los siguientes elementos tecnológicos clave:
El RSI está sobrecomprando y sobrevendendoUtiliza el indicador RSI de 14 períodos para identificar las zonas de sobrecompra (<70) y sobreventa (<30) como las principales condiciones de activación de la señal de negociación.
Las medias móviles confirman la tendenciaEstrategia: Combina las medias móviles EMA de los períodos 9, 21 y 50 para construir un sistema de identificación de tendencias. Determina la dirección y la fuerza de la tendencia del mercado observando la relación entre estas medias. Confirma una fuerte tendencia alcista cuando EMA9> EMA21> EMA50; Confirma una fuerte tendencia descendente cuando EMA9< EMA21< EMA50
Verificación de la cantidad entregadaAumento de la calidad de la señal al comparar el volumen de transacciones actuales con el promedio de transacciones de 10 ciclos, asegurando que las transacciones se realicen en un entorno de mercado suficientemente activo.
Modelo de comportamiento de los preciosAnálisis de las formas de los gráficos de inversiones, en particular las fuertes tendencias positivas y negativas, para medir la dinámica de los precios mediante el cálculo de la proporción entre las entidades y las líneas de sombra.
Sensibilidad de la señal de varios nivelesLa estrategia está diseñada con cuatro niveles diferentes de sensibilidad de la señal (“ง่ายมาก”, “อ่อน”, “กลาง”, “medio”, “แรง”) que permiten a los operadores ajustar la frecuencia y la precisión de las operaciones según las condiciones del mercado y las preferencias de riesgo.
Mecanismo de salida inteligente: La estrategia implementa múltiples mecanismos de salida, que incluyen paradas fijas, paradas rápidas, retiros rápidos de señales de inversión RSI y funciones de seguimiento de paradas, que bloquean los beneficios obtenidos mediante el ajuste dinámico del precio de parada.
Límites de volumen diario: Función de límite de transacciones diarias incorporada para evitar el exceso de transacciones, al tiempo que cumple con las características de estilo de las operaciones en línea corta.
Ventajas estratégicas
Ajuste de la sensibilidad de la señal flexibleLa mayor ventaja de la estrategia reside en su sistema de sensibilidad de señal ajustable, en el que el comerciante puede elegir entre cuatro niveles de “muy fácil” a “fuerte” para encontrar un punto de equilibrio entre la frecuencia de la negociación y la calidad de la señal. Esto permite que la estrategia se adapte a diferentes entornos de mercado y estilos de negociación personales.
Mecanismo de gestión de riesgos múltipleLa estrategia integra varios métodos de control de riesgo, como paradas fijas, paradas de seguimiento y salidas rápidas basadas en el RSI, para proporcionar un marco de gestión de riesgos completo. En particular, la función de seguimiento de paradas de pérdidas permite bloquear los beneficios obtenidos gradualmente mientras se mantiene el espacio para el crecimiento de las ganancias.
Integración de todos los indicadores técnicosA través de la combinación de RSI, EMA, volumen de transacciones y análisis de comportamiento de precios, la estrategia permite evaluar la situación del mercado desde múltiples dimensiones, reduciendo la generación de falsas señales y mejorando la precisión de las operaciones.
Ejecución automática de las operacionesLa estrategia es completamente automatizada, desde la generación de señales, la toma de decisiones de entrada hasta la gestión de la salida, reduciendo la interferencia emocional humana y garantizando la disciplina de la ejecución de las operaciones.
Visualización de la retroalimentación en tiempo realA través de la función de visualización del panel de instrumentos incorporado, los operadores pueden monitorear intuitivamente el rendimiento de la estrategia, la situación actual del mercado y el estado de las operaciones, lo que facilita el ajuste de decisiones en tiempo real.
Capacidad de integración de las comunicacionesLa estrategia es compatible con la función de envío de mensajes de Telegram, la supervisión remota de las transacciones y las notificaciones de señales, lo que mejora la facilidad de operación.
Riesgo estratégico
Las limitaciones del RSIEl RSI, como principal fuente de señales, presenta el riesgo de latencia y falsedad, especialmente en mercados convulsionados, que pueden generar frecuentes señales erróneas. La solución es combinar un filtro de tendencia y la confirmación de la conducta de los precios, o aumentar los requisitos de sensibilidad de la señal en mercados horizontales.
El riesgo de optimización excesiva: Numerosos parámetros de estrategia, incluidos los mínimos RSI, el ciclo EMA, el porcentaje de stop loss, etc., son susceptibles a la optimización excesiva. Se recomienda verificar la estabilidad de los parámetros mediante el retroceso de datos históricos y la prueba de avance, evitando combinaciones de parámetros que solo se ajusten a los datos históricos.
Riesgo de mercado rápido: En caso de alta volatilidad o alza del mercado, los paros fijos pueden no ejecutarse de manera efectiva, lo que lleva a pérdidas reales superiores a las esperadas. Considere el uso de niveles de paros ajustados a la volatilidad o el aumento de las condiciones de filtración de la volatilidad del mercado para hacer frente a este riesgo.
Riesgo de la frecuencia de las transaccionesLa estrategia puede generar demasiadas señales de negociación, aumentando los costos de negociación, especialmente en configuraciones de baja sensibilidad. El control de la frecuencia de negociación se realiza mediante la configuración razonable de los límites de negociación diaria y el ajuste de la sensibilidad de la señal.
El cambio de tendencia no es oportunoSe recomienda la combinación de otros indicadores de confirmación de tendencias como ADX o Parabolic SAR para mejorar la capacidad de identificación de tendencias.
Dirección de optimización de la estrategia
Ajuste de los parámetros de adaptaciónLas estrategias actuales utilizan un umbral RSI y un ciclo EMA fijos, y pueden introducir un sistema de parámetros de adaptación basado en la volatilidad del mercado. Por ejemplo, ajustar automáticamente el umbral de sobrecompra y sobreventa del RSI en mercados de alta volatilidad, o ajustar la longitud del ciclo EMA según la dinámica de diferentes marcos de tiempo, para mejorar la adaptabilidad de las estrategias a diferentes entornos de mercado.
Mecanismo de filtración de señales mejoradasSe pueden introducir indicadores de identificación de entornos de mercado de más dimensiones, como el ATR (la amplitud real promedio) para evaluar la volatilidad, el ADX (el índice de dirección promedio) para confirmar la intensidad de la tendencia o para mejorar la calidad de la señal mediante el análisis de múltiples marcos de tiempo. Estos filtros adicionales pueden reducir las falsas señales y mejorar la tasa de éxito de las operaciones.
Optimizar el sistema de gestión de fondosLa estrategia de gestión de posiciones en la actualidad es relativamente sencilla y puede introducir un ajuste de posición dinámico basado en el porcentaje de valor neto de la cuenta o un método de asignación de fondos basado en las reglas de Kelly. De esta manera, el margen de riesgo de cada operación se ajusta automáticamente en función del rendimiento de las operaciones históricas y las condiciones actuales del mercado.
Aumentar el componente de aprendizaje automático: Se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de transacciones históricas, identificando automáticamente las estrategias con el mejor conjunto de parámetros en diferentes entornos de mercado. Se pueden crear modelos que predicen la confiabilidad de la señal mediante métodos de aprendizaje supervisado o de aprendizaje intensivo, lo que mejora aún más la calidad de las decisiones comerciales.
Clasificación ampliada del estado del mercadoSe puede desarrollar un sistema de clasificación más detallado de los estados del mercado, como tendencias, oscilaciones intermitentes, alta volatilidad, etc., y se pueden personalizar las reglas y parámetros de negociación correspondientes para cada estado del mercado. Este marco de estrategia estratificada puede responder mejor a diferentes entornos del mercado.
Resumir
La estrategia de trading de la línea corta cuantitativa de RSI híbrida de múltiples indicadores es un sistema de trading de línea corta completo y flexible que construye un marco de decisión de trading multidimensional mediante la integración de RSI, medias móviles, volumen de transacción y análisis de comportamiento de precios. Su mayor ventaja reside en un sistema de sensibilidad de señal flexible y ajustable y un mecanismo de gestión de riesgos múltiple, que permite a los operadores personalizar las estrategias de trading según el entorno del mercado y las preferencias de riesgo personales.
A pesar de la existencia de riesgos potenciales, como la limitación del indicador RSI y la optimización de los parámetros, estos riesgos pueden ser controlados de manera efectiva con la gestión adecuada del riesgo y la optimización continua. La dirección de optimización futura debe centrarse en la adaptación de los parámetros, la mejora de la filtración de señales, la optimización de la gestión de fondos y la introducción de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, para mejorar aún más la solidez y la adaptabilidad de las estrategias.
En general, se trata de una estrategia de comercio cuantitativa de diseño razonable y estructurado, con un alto valor práctico y flexibilidad. Para los comerciantes que buscan oportunidades de comercio de corto plazo y control de riesgo, el sistema ofrece un buen punto de partida, que puede desarrollarse como una herramienta de comercio estable y confiable a través de pruebas y ajustes continuos.
/*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)