Stratégie de chasseur de swings convergents multiples : capture de tendance à court terme basée sur un système de notation avancé
MACD RSI 多重会聚 趋势捕捉 摆动交易 计分系统 交易策略 低时间框架 价格行为 技术分析 动量指标 趋势识别 风险管理
ianzeng123
Aperçu
La stratégie de chasseurs de balances à convergence multiple est une stratégie de quantification avancée conçue pour les transactions à basse fréquence. Elle utilise un système de notation complet basé sur des points, combinant des indicateurs techniques optimisés, une analyse du comportement des prix et une reconnaissance des modèles de retournement pour générer des signaux de trading précis. L’innovation principale de la stratégie réside dans l’introduction d’un système de notation unique à double face, permettant d’identifier les fonds oscillants par un système de notation d’entrée et d’identifier le meilleur moment pour sortir par un système de notation de sortie.
La stratégie utilise des paramètres de l’indicateur optimisés par une large rétro-analyse, y compris les MACD ((3,10,3) et RSI ((21) spécialement configurés, qui sont plus adaptés aux changements rapides du marché que la configuration standard. La stratégie exige un seuil de score élevé d’au moins 13 points pour les entrées et les sorties, garantissant que seuls les signaux de haute fiabilité déclenchent des transactions.
Principe de stratégie
Au cœur de la stratégie de chasseurs de balances de multiples réunions se trouve son système de notation intégré, qui détermine le moment de la transaction par une évaluation quantitative de plusieurs conditions techniques. Le système de notation d’entrée se compose des quatre composants principaux suivants:
Signaux RSI(jusqu’à 5 points):
- RSI < 30: + 2 points
- Le RSI est inférieur à 25: + 2 points.
- Le RSI est passé à la hausse: +1 point
Signaux du MACD(maximum 8 points):
- Le MACD est en dessous de la ligne zéro: + 1 point
- Le MACD est à la hausse: +2 points
- Le MACD s’améliore de +2 points
- Le MACD est à +3 points de la courbe.
Le comportement des prix(jusqu’à 4 points):
- Ligne d’ombre plus longue (< 50%): + 2 points
- Les petites entités (<30%): + 1 point
- Le sol est à l’horizon: + 1 point.
Reconnaissance des modèles(maximum 8 points):
- Le RSI est à +4 points de la courbe.
- Mode de récupération rapide: +2 points
- Confirmation à l’envers: +4 points
Le système de notation des sorties utilise un système de poids similaire, mais utilise des critères opposés pour identifier les tops en mouvement. La stratégie exige que les points d’entrée et de sortie atteignent au moins 13 points, ce qui garantit que seuls les signaux de haute certitude sont exécutés, réduisant la possibilité de faux signaux.
Un autre élément clé de la stratégie est l’optimisation de ses paramètres de mesure:
- La configuration du MACD est la suivante:: plus rapide que la configuration standard (§ 12, 26, 9), permettant une détection plus précoce du signal tout en conservant la fiabilité
- RSI configuré (cycle 21)Le RSI à 14 cycles a moins de faux signaux que le RSI à 14 cycles standard, tout en capturant efficacement les conditions de survente.
Ces paramètres ont été spécialement optimisés pour capturer les fluctuations rapides des prix et la volatilité à haute fréquence.
Avantages stratégiques
Un processus de décision quantifié et objectifLa stratégie supprime les jugements subjectifs et fournit des critères de trading clairs en utilisant un système de notation basé sur des points. Cette approche permet de prendre des décisions de trading basées sur des données plutôt que sur des émotions, ce qui améliore considérablement la discipline des transactions.
Mécanisme de confirmation multiple: La stratégie exige que plusieurs indicateurs techniques et modèles de prix soient confirmés simultanément, ce qui améliore considérablement la fiabilité du signal. Les transactions ne sont effectuées que si au moins 13 critères sont remplis, ce qui réduit le risque de faux signaux.
Optimisation de la sensibilité au tempsEn utilisant les paramètres optimisés MACD ((3, 10, 3) et RSI ((21), la stratégie est capable de capturer plus tôt les changements de la dynamique des prix tout en filtrant le bruit du marché et en offrant une meilleure sensibilité au temps.
Une gestion des risques souple: La stratégie intègre des calculs de stop-loss et de profit-target basés sur le risque, avec un ratio de risque-rendement de 5:1 par défaut, ce qui fournit un cadre de gestion du risque clair pour les transactions. Le stop-loss dynamique est basé sur les basses fluctuations récentes, avec des zones de protection configurables, ce qui augmente la flexibilité des contrôles du risque.
Système de négociation hautement visualiséLa stratégie fournit un système d’affichage des scores, comprenant des étiquettes vertes ((score d’entrée ≥ 10 points) et des étiquettes rouges ((score de sortie ≥ 10 points), ainsi que des marqueurs d’entrée/sortie de transactions visibles, permettant aux traders de voir clairement le fonctionnement du système.
Très adaptable: Bien que les paramètres de la stratégie aient été optimisés, ils peuvent être adaptés en fonction de différents environnements de marché et types de transactions, ce qui rend la stratégie très applicable.
Risque stratégique
Le risque de répartition des positions élevéesLa stratégie par défaut est d’utiliser une allocation de fonds à 100%, ce qui augmente le seuil de risque d’une transaction individuelle. Cela peut entraîner une fluctuation importante des comptes en cas de forte volatilité du marché ou d’événements imprévus.
La dépendance aux conditions du marchéCette stratégie fonctionne mieux dans les marchés clairement tendance et volatiles, mais peut être moins efficace dans les marchés très volatiles et horizontaux. Il est nécessaire de l’utiliser avec prudence dans différents environnements de marché et d’envisager d’ajuster les paramètres ou de suspendre la négociation.
Optimisation des risques de suradaptation: les paramètres de la stratégie sont optimisés, il peut y avoir un risque de suradaptation des données historiques. Les changements dans les conditions du marché à l’avenir peuvent entraîner une mauvaise performance de la stratégie par rapport aux résultats du test. Les paramètres doivent être vérifiés et ajustés périodiquement pour maintenir l’efficacité de la stratégie.
Une protection sans diversité: En tant que stratégie de position unique, le manque de protection de la diversification augmente le risque de marché spécifique. Dans les applications pratiques, il est possible d’envisager la stratégie dans le cadre d’un portefeuille plus large ou d’introduire des transactions multivariées pour accroître la diversification.
Risque de défaillance technique: Les systèmes de notation complexes et les conditions multiples peuvent ne pas fonctionner dans certains environnements de marché, en particulier dans des conditions de marché extrêmes. Il est recommandé de mettre en œuvre des mesures de gestion des risques supplémentaires, telles que la définition d’une limite de perte maximale ou l’utilisation d’un filtre de volatilité.
Direction d’optimisation
Paramètres d’adaptation: les stratégies actuelles utilisent des paramètres MACD et RSI fixes, on peut envisager d’introduire des paramètres d’adaptation basés sur la volatilité du marché ou la force de la tendance. Par exemple, ajuster automatiquement les paramètres MACD dans un environnement très volatile ou ajuster les niveaux de survente / survente du RSI en fonction de l’état actuel du marché pour améliorer l’adaptation de la stratégie dans différents environnements de marché.
Analyse intégrée des prix et des quantités: Les stratégies actuelles sont basées principalement sur l’action des prix et les indicateurs de dynamique, et peuvent améliorer la qualité du signal en intégrant l’analyse du volume de transaction. En particulier dans la confirmation du mode de retournement, la confirmation du volume de transaction peut fournir une fiabilité supplémentaire.
Ajouter un filtre d’environnement de marché: mise en place d’un mécanisme d’identification des conditions de marché, permettant de réduire automatiquement la fréquence des transactions ou d’ajuster les paramètres dans des conditions de marché qui ne conviennent pas à la stratégie. Par exemple, augmenter le seuil de score dans les marchés à forte volatilité ou réduire la marge de stop-loss dans les environnements à faible volatilité.
Optimiser le système de gestion des fondsLes stratégies actuelles utilisent une allocation de position à 100%, ce qui permet de réaliser des systèmes de gestion de fonds plus complexes, en ajustant la taille des positions en fonction de la force des signaux, de la volatilité du marché ou de la performance historique. Par exemple, plus le score est élevé, plus de fonds sont alloués, ou la taille des positions est réduite après des pertes consécutives.
Intégration de l’analyse de plusieurs périodes: améliorer la qualité du signal d’entrée en ajoutant une confirmation de tendance à une période plus élevée. Par exemple, exécuter des transactions uniquement lorsque la tendance à une période plus élevée est conforme ou attribuer plus de points aux transactions qui suivent la tendance principale.
Optimisation du machine learningL’analyse des données historiques permet de déterminer quelles combinaisons de signaux sont les plus efficaces dans un environnement de marché donné et d’ajuster le système de notation en conséquence.
Résumer
La stratégie des chasseurs de balances multiples représente une approche globale et systématique de la négociation à basse température, qui crée un système de décision de négociation axé sur les données en intégrant plusieurs indicateurs d’analyse technique et des caractéristiques de comportement des prix. Le principal avantage de cette stratégie réside dans sa méthode de notation objective à plusieurs critères, qui élimine efficacement les décisions émotionnelles, tout en conservant suffisamment de flexibilité pour s’adapter à différents types de transactions et environnements de marché.
La stratégie est capable de capturer efficacement les fluctuations du marché, en particulier dans les marchés à forte volatilité, grâce à des paramètres optimisés MACD{3, 10, 3} et RSI{21}, associés à des conditions d’entrée et de sortie strictes. Les fonctionnalités de gestion des risques intégrées et les outils de visualisation améliorent encore la pratique et la convivialité de la stratégie.
Cependant, la stratégie présente également certaines limites et risques, notamment l’attribution de positions élevées, la dépendance aux conditions du marché et la possibilité d’optimiser la suradaptation. La robustesse et l’adaptabilité de la stratégie peuvent être encore améliorées en mettant en œuvre les orientations d’optimisation recommandées, telles que l’introduction de paramètres d’adaptation, l’intégration de l’analyse de la relation quantité-prix et l’ajout de filtres d’environnement de marché.
Pour les traders expérimentés, la stratégie de chasseurs de swing de multiples réunions fournit un cadre puissant pour capturer les tendances et les transactions de swing sur des périodes de temps plus courtes. En comprenant ses principes fondamentaux et en s’adaptant à ses besoins spécifiques, les traders peuvent utiliser cette stratégie pour trouver des opportunités de trading à forte probabilité dans un marché en évolution rapide. Il convient de noter que toute stratégie de trading nécessite une gestion rigoureuse des risques et une évaluation continue de la surveillance pour assurer le succès de la négociation à long terme.
/*backtest
start: 2024-06-30 00:00:00
end: 2025-06-28 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":50000000}]
*/
// ____ _ _______ _ _ _____
// / __ \ | | |__ __| | (_) | __ \
// | | | |_ _ __ _ _ __ | |_ | |_ __ __ _ __| |_ _ __ __ _ | |__) |
// | | | | | | |/ _` | '_ \| __| | | '__/ _` |/ _` | | '_ \ / _` | | ___/ '__/ _ \
// | |__| | |_| | (_| | | | | |_ | | | | (_| | (_| | | | | | (_| | | | | | | (_) |
// \___\_\\__,_|\__,_|_| |_|\__| |_|_| \__,_|\__,_|_|_| |_|\__, | |_| |_| \___/
// __/ |
// |___/
// Quant Trading Pro
//@version=6
strategy("Multi-Confluence Swing Hunter V1", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1,
slippage=3, initial_capital=1000, margin_long=0, margin_short=0)
// === DESCRIPTION ===
// High-conviction swing bottom entry strategy using optimized MACD(3,10,3) and RSI(21)
// Entry: Point-based scoring system for swing bottoms (divergences, momentum, price action)
// Exit: Inverse scoring system for swing tops (no stop-loss, exit only on swing top signals)
// Position: Single position with 100% allocation, scores displayed only when ≥10 points
// Based on analysis showing 23.7% improvement over standard parameters
// === INPUT PARAMETERS ===
// Optimized Indicator Settings
macdFast = input.int(3, "MACD Fast Length", minval=1, maxval=50, group="Optimized Indicators")
macdSlow = input.int(10, "MACD Slow Length", minval=1, maxval=100, group="Optimized Indicators")
macdSignal = input.int(3, "MACD Signal Length", minval=1, maxval=50, group="Optimized Indicators")
rsiLength = input.int(21, "RSI Length", minval=2, maxval=100, group="Optimized Indicators")
// Entry Settings - Swing Bottom Scoring
minEntryScore = input.int(13, "Minimum Entry Score", minval=5, maxval=20, group="Entry Settings")
showEntryScores = input.bool(true, "Show Entry Scores (Above 10)", group="Entry Settings")
// Exit Settings - Swing Top Scoring (Inverse of Entry Criteria)
minExitScore = input.int(13, "Minimum Exit Score", minval=5, maxval=20, group="Exit Settings")
showExitScores = input.bool(true, "Show Exit Scores (Above 10)", group="Exit Settings")
// Price Action Settings
minLowerWickPercent = input.float(50.0, "Min Lower Wick %", minval=10.0, maxval=90.0, step=5.0, group="Price Action")
quickRecoveryPercent = input.float(0.3, "Quick Recovery %", minval=0.1, maxval=2.0, step=0.1, group="Price Action")
quickRecoveryBars = input.int(3, "Quick Recovery Bars", minval=1, maxval=10, group="Price Action")
// RSI Levels
rsiOversold = input.float(30.0, "RSI Oversold Level", minval=10.0, maxval=50.0, step=1.0, group="RSI Settings")
rsiExtremeOversold = input.float(25.0, "RSI Extreme Oversold", minval=10.0, maxval=40.0, step=1.0, group="RSI Settings")
rsiOverbought = input.float(70.0, "RSI Overbought Level", minval=50.0, maxval=90.0, step=1.0, group="RSI Settings")
rsiExtremeOverbought = input.float(75.0, "RSI Extreme Overbought", minval=60.0, maxval=90.0, step=1.0, group="RSI Settings")
// Reversal Signals Settings
reversalLookback = input.int(12, "Reversal Candle Lookback", minval=5, maxval=50, group="Reversal Signals")
reversalConfirm = input.int(3, "Reversal Confirm Within", minval=1, maxval=10, group="Reversal Signals")
useVolumeConfirmation = input.bool(false, "Use Volume Confirmation", group="Reversal Signals")
// Trade Management
allowShortTrades = input.bool(false, "Allow Short Trades?", group="Short Trades")
// Risk/Reward TP/SL Settings
useRiskReward = input.bool(true, "Use Risk/Reward TP/SL", group="Risk Management")
riskRewardRatio = input.float(5, "Risk/Reward Ratio", minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group="Risk Management")
stopLossLookback = input.int(10, "Stop Loss Lookback Bars", minval=3, maxval=50, group="Risk Management")
stopLossBuffer = input.float(0.15, "Stop Loss Buffer %", minval=0.05, maxval=1.0, step=0.05, group="Risk Management")
// Advanced Settings
maxLookbackBars = input.int(8, "Divergence Lookback Bars", minval=3, maxval=20, group="Advanced")
// === 1️⃣ CALCULATIONS ===
// Optimized MACD Calculation
[macdLine, signalLine, macdHist] = ta.macd(close, macdFast, macdSlow, macdSignal)
// Optimized RSI Calculation
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// Price Action Calculations
bodySize = math.abs(close - open)
lowerWick = math.min(open, close) - low
upperWick = high - math.max(open, close)
totalRange = high - low
lowerWickPercent = totalRange > 0 ? (lowerWick / totalRange) * 100 : 0
upperWickPercent = totalRange > 0 ? (upperWick / totalRange) * 100 : 0
bodyPercent = totalRange > 0 ? (bodySize / totalRange) * 100 : 0
// Reversal Signals Calculation
var int bullCandleScore = 0
var int bearCandleScore = 0
var bool bullReversalCandidate = false
var bool bearReversalCandidate = false
var float bullReversalLow = 0.0
var float bullReversalHigh = 0.0
var float bearReversalLow = 0.0
var float bearReversalHigh = 0.0
var bool bullSignalConfirmed = false
var bool bearSignalConfirmed = false
var int bullCandleCounter = 0
var int bearCandleCounter = 0
volumeIsHigh = volume > ta.sma(volume, 20)
// Reset scores
bullCandleScore := 0
bearCandleScore := 0
// Calculate reversal scores
if bar_index >= reversalLookback
for i = 0 to (reversalLookback - 1)
if close < low[i]
bullCandleScore += 1
if close > high[i]
bearCandleScore += 1
// Bear signal setup
if bearCandleScore == (reversalLookback - 1)
bearReversalCandidate := true
bearReversalLow := low
bearReversalHigh := high
bearSignalConfirmed := false
bearCandleCounter := 0
if bearReversalCandidate
bearCandleCounter += 1
if close > bearReversalHigh
bearReversalCandidate := false
bearCondition = bearReversalCandidate and close < bearReversalLow and not bearSignalConfirmed and bearCandleCounter <= (reversalConfirm + 1)
bearSignal = false
if bearCondition
bearSignalConfirmed := true
if not useVolumeConfirmation or volumeIsHigh
bearSignal := true
// Bull signal setup
if bullCandleScore == (reversalLookback - 1)
bullReversalCandidate := true
bullReversalLow := low
bullReversalHigh := high
bullSignalConfirmed := false
bullCandleCounter := 0
if bullReversalCandidate
bullCandleCounter += 1
if close < bullReversalLow
bullReversalCandidate := false
bullCondition = bullReversalCandidate and close > bullReversalHigh and not bullSignalConfirmed and bullCandleCounter <= (reversalConfirm + 1)
bullSignal = false
if bullCondition
bullSignalConfirmed := true
if not useVolumeConfirmation or volumeIsHigh
bullSignal := true
// === 2️⃣ ENTRY & EXIT LOGIC ===
// Helper Functions for Divergence Detection
findLowerLow(lookback) =>
var float lowestPrice = na
var int lowestIndex = na
if bar_index >= lookback
lowestPrice := low
lowestIndex := bar_index
for i = 1 to lookback
if low[i] < lowestPrice
lowestPrice := low[i]
lowestIndex := bar_index - i
[lowestPrice, lowestIndex]
findHigherHigh(lookback) =>
var float highestPrice = na
var int highestIndex = na
if bar_index >= lookback
highestPrice := high
highestIndex := bar_index
for i = 1 to lookback
if high[i] > highestPrice
highestPrice := high[i]
highestIndex := bar_index - i
[highestPrice, highestIndex]
// SWING BOTTOM SCORING SYSTEM
// 1. RSI Signals
rsiOversoldSignal = rsi < rsiOversold
rsiExtremeOversoldSignal = rsi < rsiExtremeOversold
rsiTurningUp = rsi > rsi[1]
// RSI Bullish Divergence
[prevLowPrice, prevLowIndex] = findLowerLow(maxLookbackBars)
rsiBullishDivergence = false
if not na(prevLowPrice) and not na(prevLowIndex) and bar_index > prevLowIndex
prevRSI = rsi[bar_index - prevLowIndex]
if low < prevLowPrice and rsi > prevRSI and not na(prevRSI)
rsiBullishDivergence := true
// 2. MACD Signals
macdNegative = macdLine < 0
macdTurningUp = macdLine > macdLine[1]
macdHistImproving = macdHist > macdHist[1]
// MACD Bullish Divergence
macdBullishDivergence = false
if not na(prevLowPrice) and not na(prevLowIndex) and bar_index > prevLowIndex
prevMACD = macdLine[bar_index - prevLowIndex]
if low < prevLowPrice and macdLine > prevMACD and not na(prevMACD)
macdBullishDivergence := true
// 3. Price Action Signals
longLowerWick = lowerWickPercent > minLowerWickPercent
smallBody = bodyPercent < 30.0
bullishClose = close > open
// 4. Quick Recovery Check
quickRecovery = false
if bar_index >= quickRecoveryBars
recoveryTarget = close * (1 + quickRecoveryPercent / 100)
for i = 1 to quickRecoveryBars
if high[i] > recoveryTarget
quickRecovery := true
break
// ENTRY SCORE CALCULATION
entryScore = 0
entryScore := entryScore + (rsiOversoldSignal ? 2 : 0)
entryScore := entryScore + (rsiExtremeOversoldSignal ? 2 : 0)
entryScore := entryScore + (rsiBullishDivergence ? 4 : 0)
entryScore := entryScore + (rsiTurningUp ? 1 : 0)
entryScore := entryScore + (macdNegative ? 1 : 0)
entryScore := entryScore + (macdTurningUp ? 2 : 0)
entryScore := entryScore + (macdHistImproving ? 2 : 0)
entryScore := entryScore + (macdBullishDivergence ? 3 : 0)
entryScore := entryScore + (longLowerWick ? 2 : 0)
entryScore := entryScore + (smallBody ? 1 : 0)
entryScore := entryScore + (bullishClose ? 1 : 0)
entryScore := entryScore + (quickRecovery ? 2 : 0)
entryScore := entryScore + (bullSignal ? 4 : 0) // Green reversal signal +4
// SWING TOP SCORING SYSTEM (for exits)
// 1. RSI Exit Signals
rsiOverboughtSignal = rsi > rsiOverbought
rsiExtremeOverboughtSignal = rsi > rsiExtremeOverbought
rsiTurningDown = rsi < rsi[1]
// RSI Bearish Divergence
[prevHighPrice, prevHighIndex] = findHigherHigh(maxLookbackBars)
rsiBearishDivergence = false
if not na(prevHighPrice) and not na(prevHighIndex) and bar_index > prevHighIndex
prevRSIHigh = rsi[bar_index - prevHighIndex]
if high > prevHighPrice and rsi < prevRSIHigh and not na(prevRSIHigh)
rsiBearishDivergence := true
// 2. MACD Exit Signals
macdPositive = macdLine > 0
macdTurningDown = macdLine < macdLine[1]
macdHistDeclining = macdHist < macdHist[1]
// MACD Bearish Divergence
macdBearishDivergence = false
if not na(prevHighPrice) and not na(prevHighIndex) and bar_index > prevHighIndex
prevMACDHigh = macdLine[bar_index - prevHighIndex]
if high > prevHighPrice and macdLine < prevMACDHigh and not na(prevMACDHigh)
macdBearishDivergence := true
// 3. Price Action Exit Signals
longUpperWick = upperWickPercent > minLowerWickPercent
bearishClose = close < open
// EXIT SCORE CALCULATION
exitScore = 0
exitScore := exitScore + (rsiOverboughtSignal ? 2 : 0)
exitScore := exitScore + (rsiExtremeOverboughtSignal ? 2 : 0)
exitScore := exitScore + (rsiBearishDivergence ? 4 : 0)
exitScore := exitScore + (rsiTurningDown ? 1 : 0)
exitScore := exitScore + (macdPositive ? 1 : 0)
exitScore := exitScore + (macdTurningDown ? 2 : 0)
exitScore := exitScore + (macdHistDeclining ? 2 : 0)
exitScore := exitScore + (macdBearishDivergence ? 3 : 0)
exitScore := exitScore + (longUpperWick ? 2 : 0)
exitScore := exitScore + (bearishClose ? 1 : 0)
exitScore := exitScore + (bearSignal ? 1 : 0) // Red reversal signal +1
// SIGNAL CONDITIONS
longCondition = entryScore >= minEntryScore and barstate.isconfirmed
exitCondition = exitScore >= minExitScore and barstate.isconfirmed
// === TP/SL LEVELS (Clean Logic) ===
var float stopLossLevel = na
var float takeProfitLevel = na
var bool tpslSet = false
// Clear levels when no position
if strategy.position_size == 0
stopLossLevel := na
takeProfitLevel := na
tpslSet := false
// Calculate TP/SL levels ONCE when position is opened
if strategy.position_size > 0 and strategy.position_size[1] == 0 and useRiskReward and not tpslSet
// Find recent low for stop loss
recentLow = low
for i = 1 to stopLossLookback
if low[i] < recentLow
recentLow := low[i]
// Set levels using actual entry price
entryPrice = strategy.opentrades.entry_price(0)
stopLossLevel := recentLow * (1 - stopLossBuffer / 100) // Configurable buffer below recent low
riskAmount = entryPrice - stopLossLevel
takeProfitLevel := entryPrice + (riskAmount * riskRewardRatio)
tpslSet := true
// === 3️⃣ TRADE EXECUTIONS ===
// Long Entry - Single Position Only
if longCondition and strategy.position_size == 0
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Entry Score: " + str.tostring(entryScore))
// Set TP/SL ONLY ONCE per trade (when levels are calculated and not yet set)
if strategy.position_size > 0 and useRiskReward and tpslSet and not na(stopLossLevel) and not na(takeProfitLevel)
strategy.exit("TP/SL", "Long", stop=stopLossLevel, limit=takeProfitLevel)
// Long Exit - Close Position on Swing Top Signal (Only when NOT using TP/SL)
if exitCondition and strategy.position_size > 0 and not useRiskReward
strategy.close("Long", comment="Exit Score: " + str.tostring(exitScore))
// === 4️⃣ VISUALIZATIONS ===
// Entry Score Display (Only When Score ≥ 10) - Shows on ALL qualifying bars
if showEntryScores and entryScore >= 10 and barstate.isconfirmed
label.new(bar_index, low,
text=str.tostring(entryScore),
yloc=yloc.belowbar,
color=na,
style=label.style_label_up,
textcolor=color.green,
size=size.small)
// Exit Score Display (Only When Score ≥ 10) - Shows on ALL qualifying bars
if showExitScores and exitScore >= 10 and barstate.isconfirmed
label.new(bar_index, high,
text=str.tostring(exitScore),
yloc=yloc.abovebar,
color=na,
style=label.style_label_down,
textcolor=color.red,
size=size.small)
// Large Trade Entry Triangle (Only when actually entering a position) - Using plotshape to avoid label limits
plotshape(longCondition and strategy.position_size == 0, title="Trade Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.normal, text="BUY")
// Large Trade Exit Triangle (Only when actually exiting a position) - Using plotshape to avoid label limits
plotshape(exitCondition and strategy.position_size > 0, title="Trade Exit", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.normal, text="SELL")
// Reversal Signal Triangles
plotshape(bullSignal, title="Bull Reversal", location=location.belowbar,
color=color.lime, style=shape.triangleup, size=size.tiny)
plotshape(bearSignal, title="Bear Reversal", location=location.abovebar,
color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.tiny)
// === TP/SL LEVEL PLOTS ===
plot(strategy.position_size > 0 and useRiskReward ? stopLossLevel : na, title="Stop Loss", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size > 0 and useRiskReward ? takeProfitLevel : na, title="Take Profit", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// MACD and RSI Plots (in separate panes)
macdPlot = plot(macdLine, title="MACD Line", color=color.blue, display=display.none)
signalPlot = plot(signalLine, title="Signal Line", color=color.red, display=display.none)
histPlot = plot(macdHist, title="MACD Histogram", color=color.gray, style=plot.style_histogram, display=display.none)
rsiPlot = plot(rsi, title="RSI", color=color.purple, display=display.none)
rsiOverboughtLine = hline(rsiOverbought, title="RSI Overbought", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed, display=display.none)
rsiOversoldLine = hline(rsiOversold, title="RSI Oversold", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed, display=display.none)