स्टोकेस्टिक और कैंडलस्टिक पैटर्न पर आधारित स्वचालित बाजार उत्क्रमण ट्रेडिंग रणनीति
ATR Candlestick Patterns Stochastic Oscillator risk management Reversal Trading
ianzeng123
अवलोकन
स्वचालित बाजार उलटा ट्रेडिंग रणनीति जो कि यादृच्छिक संकेतक और पतन मोड पर आधारित है, एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो तकनीकी विश्लेषण में क्लासिक पतन की पहचान और यादृच्छिक संकेतक की प्रवृत्ति की पुष्टि करती है। इस रणनीति का मुख्य डिजाइन विचार यह है कि महत्वपूर्ण बाजार उलटा बिंदुओं की पहचान करके, ओवरबॉय या ओवरसेल क्षेत्रों में संभावित रुझान मोड़ के अवसरों को पकड़ना है। यह रणनीति पाइन स्क्रिप्ट का उपयोग करके लिखी गई है, जिसमें ट्रेडिंग व्यू प्लेटफॉर्म पर सिग्नल जनरेशन, जोखिम प्रबंधन और चार्ट टैगिंग सुविधाओं सहित एक पूर्ण स्वचालित ट्रेडिंग प्रक्रिया है। यह रणनीति कई क्लासिक पतन प्रारूपों की पहचान करने में सक्षम है, जैसे कि कैरेक्टर फ्लोट स्टारलाइन, डूबने की स्थिति और सितारों की शुरुआत, और यादृच्छिक संकेतक के माध्यम से प्रवृत्ति की पुष्टि करती है, जो ट्रेडिंग के लिए अधिक विश्वसनीयता और सटीकता प्रदान करती है। सिस्टम में एटीआर (वास्तविक औसत तरंग) पर आधारित एक जोखिम नियंत्रण तंत्र है, जो जोखिम को रोकता है, व्यापार की दर को प्रभावी बनाता है, और
रणनीति सिद्धांत
यह दो मुख्य तकनीकी सिद्धांतों पर आधारित है: गिरावट की पहचान और रुझान की पहचान फ़िल्टर।
सबसे पहले, पतन के रूपों की पहचान के लिए, रणनीति प्रत्येक के-लाइन की संरचना का सटीक गणितीय विश्लेषण करती है, जिसमें संस्था, ऊपरी छाया और निचले छाया के आनुपातिक संबंध शामिल हैं। सिस्टम ने विभिन्न रूपों की विशेषताओं को मापने के लिए मापदंडों की एक श्रृंखला को परिभाषित किया है, जैसे कि एड़ी की रेखाओं के लिए निचले छाया की लंबाई को संस्था की लंबाई से दोगुना करने की आवश्यकता होती है, और संस्था कुल लंबाई का 50% से अधिक नहीं होती है। ऊपरी छाया लगभग मौजूद नहीं है। रणनीति की पहचान में शामिल हैंः
- मल्टीहेड सिग्नलः एड़ी का तार (Hammer), उल्टा हथौड़ा (Inverted Hammer), बहुहेड निगलने वाला रूप (Bullish Engulfing) और बहुहेड प्रक्षेपण तारे (Tweezer Bottom)
- हेड सिग्नलः हांगिंग मैन, शूटिंग स्टार, बियरिश एंगलफिंग और टवीज़र टॉप
दूसरा, रणनीति में एक यादृच्छिक संकेतक ((Stochastic) को ट्रेंड कन्फर्मेशन टूल के रूप में पेश किया गया है, जो यह सुनिश्चित करता है कि केवल ओवरबॉय या ओवरसोल्ड क्षेत्र में रिवर्स सिग्नल को कैप्चर किया जाए। थ्रेशोल्ड सेट करके (डिफ़ॉल्ट 80), जब यादृच्छिक संकेतक थ्रेशोल्ड क्षेत्र से ऊपर होता है, तो इसे ओवरबॉय क्षेत्र माना जाता है (बावर्ती क्षेत्र) और जब यह 100-थ्रेशोल्ड से नीचे होता है, तो इसे ओवरसोल्ड क्षेत्र माना जाता है (उम्मीदवार क्षेत्र) । रणनीति में रैंडम संकेतक को संसाधित करने के लिए स्लीपिंग एल्गोरिदम का भी उपयोग किया जाता है, जो शोर को कम करता है और सिग्नल की विश्वसनीयता को बढ़ाता है।
लेनदेन निष्पादन तर्क इस प्रकार हैः
- मल्टीहेड सिग्नलः जब ओवरसोल्ड ज़ोन (बीयरज़ोन) में गिरावट की पहचान की जाती है, तो सिस्टम मल्टीहेड पोजीशन में जाता है
- बैलेंस सिग्नलः जब ओवरबॉय जोन (bullZone) में गिरावट का पता चलता है, तो सिस्टम बैलेंस स्थिति में प्रवेश करता है
जोखिम प्रबंधन के लिए, रणनीति एटीआर-आधारित गतिशील स्टॉप-स्टॉप-लॉस तंत्र का उपयोग करती हैः
- मल्टी हेड ट्रेडः स्टॉप = प्रवेश मूल्य + (एटीआर × 1.5) और स्टॉप = प्रवेश मूल्य - (एटीआर × 1.0)
- खाली ट्रेडः स्टॉप = प्रवेश मूल्य - (एटीआर × 1.5) और स्टॉप = प्रवेश मूल्य + (एटीआर × 1.0)
इस डिजाइन ने स्टॉप और लॉस पॉइंट को बाजार की अस्थिरता के लिए स्वचालित रूप से अनुकूलित किया है, जो बड़े अस्थिर बाजारों में स्वचालित रूप से सुरक्षा के दायरे को बढ़ाता है, जबकि छोटे अस्थिर बाजारों में सुरक्षा के दायरे को कम करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि जोखिम-लाभ अनुपात 1:1.5 पर बनाए रखा जाए।
रणनीतिक लाभ
कोड में गहराई से विश्लेषण करने पर, इस रणनीति के निम्नलिखित प्रमुख फायदे हैंः
बहुआयामी संकेत सत्यापन तंत्र: रणनीति न केवल मंदी के रूप पर निर्भर करती है, बल्कि ट्रेंड की पुष्टि के लिए यादृच्छिक संकेतकों के साथ संयुक्त है, दोहरे फ़िल्टरिंग ने झूठे संकेतों को काफी कम कर दिया है, व्यापार जीतने की दर को बढ़ाया है। विश्लेषण से पता चलता है कि अकेले मंदी के रूप का उपयोग करते समय बहुत सारे गलत संकेत हो सकते हैं, जबकि ट्रेंड की पुष्टि के बाद, प्रभावी संकेत की गुणवत्ता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।
जोखिम प्रबंधन के लिए अनुकूलनएटीआर के माध्यम से गतिशील रूप से स्टॉप लॉस सेट करें, रणनीति को विभिन्न बाजार स्थितियों और उतार-चढ़ाव की स्थिति के लिए स्मार्ट रूप से अनुकूलित किया जा सकता है, और सुरक्षा को मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना समायोजित किया जा सकता है। यह तंत्र उच्च उतार-चढ़ाव के दौरान सुरक्षा के दायरे को स्वचालित रूप से विस्तारित करने और कम उतार-चढ़ाव के दौरान पैरामीटर को कसने की गारंटी देता है, ताकि छोटे उतार-चढ़ाव से रोक को ट्रिगर न किया जा सके।
उच्च अनुकूलन: रणनीति में एटीआर चक्र, स्टॉप-स्टॉप-लॉस अनुपात, ट्रेंड रिवर्स पीरियड, रिवर्स थ्रेशोल्ड और स्मूथिंग फैक्टर आदि सहित कई पैरामीटर हैं। प्रत्येक क्रैश मोड को अलग-अलग चालू या बंद किया जा सकता है, जिससे व्यापारियों को विभिन्न बाजार विशेषताओं या व्यक्तिगत वरीयताओं के अनुसार सिस्टम को अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है।
दृश्य व्यापार संकेतरणनीतियाँ स्वचालित रूप से चार्ट पर ट्रेडिंग सिग्नल को चिह्नित करती हैं, जैसे कि “एचएएम” ((मटर लाइन)), “स्टार” ((उपग्रह लाइन)), आदि, जिससे व्यापारियों को बाजार की स्थिति की सहज पहचान करने की अनुमति मिलती है, जिससे बैक-टैक विश्लेषण और वास्तविक समय की निगरानी की सुविधा मिलती है।
धन प्रबंधन एकीकरणरणनीतिः प्रति लेन-देन के लिए धन आवंटन के रूप में खाते के हितों का 10% डिफ़ॉल्ट रूप से अपनाया जाता है, जिसे आवश्यकता के अनुसार समायोजित किया जा सकता है, पूर्ण धन प्रबंधन कार्यक्षमता को प्राप्त करने के लिए, ओवर-ट्रेडिंग और धन जोखिम से बचें।
कमीशन लागत विचाररणनीति में अंतर्निहित कमीशन की गणना (डिफ़ॉल्ट 0.1%), वास्तविक व्यापारिक परिवेश के करीब प्रतिक्रिया परिणामों को प्रदान करता है, जिससे व्यापारियों को रणनीति के प्रदर्शन का आकलन करते समय व्यापारिक लागतों को ध्यान में रखने में मदद मिलती है।
रणनीतिक जोखिम
हालांकि इस रणनीति को व्यापक रूप से तैयार किया गया है, लेकिन गहन विश्लेषण में निम्नलिखित संभावित जोखिम पाए गए हैंः
रिवर्स विफलता का जोखिम: बाजार में उलटा संकेत 100% विश्वसनीय नहीं है, यहां तक कि अगर एक ही समय में मंदी के आकार और यादृच्छिक संकेतक की शर्तों को पूरा किया जाता है, तो उलटा विफलता की संभावना बनी रहती है। मजबूत प्रवृत्ति वाले बाजार में, उलटा संकेत लगातार नुकसान का कारण बन सकता है। समाधानः उच्च समय अवधि में समग्र प्रवृत्ति की दिशा की पुष्टि करने की सिफारिश की जाती है, केवल बड़े प्रवृत्ति की दिशा में उलटा संकेतों की तलाश करें।
पैरामीटर अनुकूलन जाल: अति-अनुकूलित पैरामीटर के कारण रणनीति ऐतिहासिक डेटा पर उत्कृष्ट प्रदर्शन कर सकती है, लेकिन वास्तविक व्यापार में अच्छी तरह से काम नहीं करती है। समाधानः आउट-ऑफ-नमूना परीक्षण विधि का उपयोग करके पैरामीटर की स्थिरता को सत्यापित करें, अति-फिट से बचें।
सिग्नल जामउच्च अस्थिरता वाले बाजारों में, कम समय में कई ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न हो सकते हैं, जिससे बाजार में बार-बार प्रवेश और बाहर निकलने से ट्रेडिंग लागत बढ़ जाती है। समाधानः सिग्नल पुष्टिकरण तंत्र को जोड़ना, जैसे कि दो लगातार के-लाइन पुष्टिकरण की आवश्यकता, या ट्रेडिंग अंतराल सीमा को बढ़ाना।
निश्चित जोखिम अनुपात: हालांकि रणनीति गतिशील एटीआर पर स्टॉपलॉस सेट करती है, लेकिन निश्चित अनुपात ((1.5:1) सभी बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। समाधानः विभिन्न बाजार चक्रों और उतार-चढ़ाव की विशेषताओं के आधार पर जोखिम-लाभ अनुपात को गतिशील रूप से समायोजित करें।
यादृच्छिक सूचकांक में पिछड़ापनसमाधानः रुझान की पुष्टि के लिए आरएसआई जैसे अधिक संवेदनशील संकेतकों का उपयोग करने या चलती औसत के साथ संयोजन करने पर विचार करें।
एकल समय साप्ताहिक समय सीमा: रणनीति केवल वर्तमान समय चक्र विश्लेषण पर आधारित है, मल्टी-टाइम चक्र पुष्टि की कमी है। समाधानः मल्टी-टाइम चक्र विश्लेषण को पेश करने के लिए, उच्च स्तर और निम्न स्तर के समय फ्रेम के लिए संकेतों की संयुक्त पुष्टि की आवश्यकता होती है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
कोड विश्लेषण के आधार पर, इस रणनीति को और अधिक अनुकूलित करने के लिए निम्नलिखित प्रमुख दिशाएं हैंः
बहु-समय चक्र विश्लेषण का परिचय: उच्च समय चक्र की प्रवृत्ति की पुष्टि के साथ, सिग्नल की गुणवत्ता में काफी सुधार किया जा सकता है। उच्च समय फ्रेम प्रवृत्ति निर्णय की सुविधा को जोड़ने की सिफारिश की जाती है, केवल उच्च स्तर की प्रवृत्ति की दिशा के अनुपालन में ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए, बड़े प्रवृत्ति और छोटे प्रवृत्ति के संघर्ष में गलत संकेतों को रोकने के लिए।
ऑप्टिमाइज़ करें रैंडम सूचक पैरामीटर: वर्तमान में, एक निश्चित थ्रेशोल्ड का उपयोग करना ((80)) सभी बाजारों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। एक अनुकूलन थ्रेशोल्ड तंत्र को लागू करने की सिफारिश की जाती है, जो बाजार में उतार-चढ़ाव की विशेषताओं के अनुसार ओवरबॉट ओवरबॉट थ्रेशोल्ड को स्वचालित रूप से समायोजित करता है, या एक अपेक्षाकृत मजबूत सूचक ((आरएसआई) के साथ क्रॉस-कन्फर्मेशन करता है।
जोखिम प्रबंधन में सुधार: एक गतिशील जोखिम समायोजन प्रणाली को लागू करने के लिए, लगातार मुनाफे पर स्थिति का विस्तार करने के लिए, लगातार नुकसान पर स्थिति को कम करने के लिए, या बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर जोखिम-लाभ अनुपात को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए। एक मोबाइल स्टॉप-लॉस फ़ंक्शन को जोड़ने की सिफारिश की गई है, जो एक प्रवृत्ति की स्थापना के बाद पहले से ही मुनाफे की रक्षा करता है।
टावरों की आकृति पहचान में सुधारवर्तमान पैटर्न पहचान एल्गोरिदम सरल हैं, और अधिक जटिल पैटर्न पहचान तकनीक को पेश किया जा सकता है, जैसे कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अधिक पतन संयोजन पैटर्न की पहचान करते हैं, या लेनदेन की मात्रा के साथ संकेत की पुष्टि करते हैं।
बाजार के अनुकूल: बाजार की स्थिति वर्गीकरण जोड़ें ((हिट / ट्रेंड / ब्रेकआउट), विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए विभिन्न ट्रेडिंग रणनीति मापदंडों का उपयोग करें। उच्च अस्थिरता अवधि में रिवर्स थ्रेशोल्ड आवश्यकताओं को बढ़ाया जा सकता है, जबकि कम अस्थिरता वाले बाजारों में आवश्यकताओं को कम किया जा सकता है, जिससे रणनीति और बाजार की स्थिति का बुद्धिमान मिलान हो सके।
फ़िल्टर शर्तें जोड़ें: ट्रेड वॉल्यूम की पुष्टि, प्रतिरोध स्तरों का समर्थन, महत्वपूर्ण मूल्य समता के लिए अतिरिक्त फ़िल्टरिंग शर्तों को पेश करना, गलत संकेतों को कम करना। विशेष रूप से महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों पर (जैसे कि पूर्व-अंतराल उच्च, पूर्ण संख्या में प्रवेश) उलटा संकेत अधिक समझ में आता है।
प्रतिक्रिया अनुकूलन: स्लाइड पॉइंट सिमुलेशन, विभिन्न बाजार स्थितियों के परीक्षण, तनाव परीक्षण और अन्य सुविधाओं को शामिल करते हुए, रणनीति के प्रदर्शन का समग्र मूल्यांकन करने के लिए फीडबैक फ्रेमवर्क में सुधार। विभिन्न बाजार चक्रों में रणनीति के प्रदर्शन के अंतर की तुलना करने के लिए चरणबद्ध फीडबैक की सिफारिश की गई है।
संक्षेप
यादृच्छिक संकेतक और पतन मॉडल पर आधारित एक स्वचालित बाजार उलट ट्रेडिंग रणनीति एक पूर्ण ट्रेडिंग प्रणाली है जो क्लासिक तकनीकी विश्लेषण अवधारणाओं और आधुनिक मात्रात्मक ट्रेडिंग तकनीकों को जोड़ती है। क्लासिक पतन उलट रूपों की पहचान करके और यादृच्छिक संकेतक का उपयोग करके प्रवृत्ति की पुष्टि करने के लिए, रणनीति ओवरबॉय ओवरसोल्ड क्षेत्रों में संभावित बाजार उलट बिंदुओं को पकड़ने में सक्षम है, और एटीआर-आधारित गतिशील जोखिम प्रबंधन तंत्र के माध्यम से ट्रेडिंग फंड की सुरक्षा करती है।
इस रणनीति की मुख्य विशेषता यह है कि यह पारंपरिक पतन विश्लेषण को गणितीय और व्यवस्थित करता है, सटीक आकृति पहचान और स्वचालित ट्रेड निष्पादन को प्राप्त करता है, जबकि उच्च अनुकूलनशीलता को बनाए रखता है। सिस्टम में निर्मित चार्ट लेबलिंग सुविधा ने ट्रेडिंग प्रक्रिया की दृश्यता को बढ़ाया है, जिससे विश्लेषण और निगरानी में आसानी होती है। पारंपरिक एकल तकनीकी संकेतक प्रणाली की तुलना में, इस रणनीति ने कई पुष्टि तंत्रों के माध्यम से ट्रेडिंग सिग्नल की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार किया है।
हालांकि, किसी भी ट्रेडिंग रणनीति की सीमाएं हैं, जो कि मुख्य चुनौतियों में शामिल हैं। इसमें रिवर्स विफलता का जोखिम, पैरामीटर अनुकूलन की कठिनाई, सिग्नल जाम की समस्या आदि शामिल हैं। बहु-समय चक्र विश्लेषण, सूचक पैरामीटर के अनुकूलन और जोखिम प्रबंधन तंत्र में सुधार जैसे उपायों को पेश करके रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को और बढ़ाया जा सकता है।
कुल मिलाकर, यह रणनीति उन निवेशकों के लिए उपयुक्त है जो तकनीकी विश्लेषण से परिचित हैं और व्यापार निष्पादन को व्यवस्थित करना चाहते हैं। उचित पैरामीटर समायोजन और आवश्यक अनुकूलन के साथ, यह रणनीति बाजार में पलटाव के अवसरों को प्रभावी ढंग से पकड़ने के लिए एक व्यावहारिक उपकरण बन सकती है।
/*backtest
start: 2025-02-23 00:00:00
end: 2025-02-25 07:00:00
period: 2m
basePeriod: 2m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tradingbauhaus
//@version=6
strategy("Bauhaus Reversal Master", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// Yo! Let's set some user controls
atrLen = input.int(14, title="ATR Period for Risk")
profitTarget = input.float(1.5, title="Profit Target (ATR x)")
stopLoss = input.float(1.0, title="Stop Loss (ATR x)")
trendLen = input.int(14, "Trend Lookback", minval=2)
thresh = input.float(80, "Reversal Threshold", minval=0, maxval=100)
smoothPeriod = input.float(20, "Smoothing Warmup", minval=1)
// Candlestick toggles because we love options
bullStuff = "Bullish Vibes"
bearStuff = "Bearish Blues"
hammerOn = input.bool(true, "Hammer Time", group=bullStuff, inline="b1")
invHammerOn = input.bool(true, "Upside-Down Hammer", group=bullStuff, inline="b2")
bullEngulfOn = input.bool(true, "Bullish Munch", group=bullStuff, inline="b3")
tweezerBotOn = input.bool(true, "Bottom Tweezers", group=bullStuff, inline="b4")
hangManOn = input.bool(true, "Hanging Dude", group=bearStuff, inline="r1")
shootStarOn = input.bool(true, "Falling Star", group=bearStuff, inline="r2")
bearEngulfOn = input.bool(true, "Bearish Gobble", group=bearStuff, inline="r3")
tweezerTopOn = input.bool(true, "Top Tweezers", group=bearStuff, inline="r4")
// Trend magic
var float smoothK = 0.0
alphaSmooth = 2 / (smoothPeriod + 1)
kTrend = ta.stoch(close, close, close, trendLen)
smoothK := kTrend > 50 ? smoothK + (100 - smoothK) * alphaSmooth : kTrend < 50 ? smoothK + (0 - smoothK) * alphaSmooth : kTrend
bullZone = kTrend >= thresh and smoothK >= thresh
bearZone = kTrend <= (100 - thresh) and smoothK <= (100 - thresh)
// Candle math because we’re nerds
redCandle = close < open
greenCandle = close > open
candleTop = math.max(open, close)
candleBot = math.min(open, close)
fullRange = high - low
bodySize = candleTop - candleBot
upperWickP = ((high - candleTop) / fullRange) * 100
lowerWickP = ((candleBot - low) / fullRange) * 100
bodyP = (bodySize / fullRange) * 100
isDoji = math.round_to_mintick(close) == math.round_to_mintick(open)
// Bullish signals, let’s catch that bounce
hammerSig = hammerOn and (lowerWickP > (bodyP * 2) and bodyP < 50 and upperWickP < 2 and not isDoji) and bearZone
invHammerSig = invHammerOn and (upperWickP > (bodyP * 2) and bodyP < 50 and lowerWickP < 2 and not isDoji) and bearZone
bullEngulfSig = bullEngulfOn and redCandle[1] and greenCandle and (bodySize > (bodySize[1] / 2)) and (open < close[1]) and candleTop > candleTop[1] and bearZone[1]
tweezerBotSig = tweezerBotOn and (math.round_to_mintick(low) - math.round_to_mintick(low[1]) == 0) and greenCandle and redCandle[1] and bearZone[1]
// Bearish signals, time to drop
shootStarSig = shootStarOn and (upperWickP > (bodyP * 2) and bodyP < 50 and lowerWickP < 2 and not isDoji) and bullZone
hangManSig = hangManOn and (lowerWickP > (bodyP * 2) and bodyP < 50 and upperWickP < 2 and not isDoji) and bullZone
bearEngulfSig = bearEngulfOn and greenCandle[1] and redCandle and (bodySize > (bodySize[1] / 2)) and (open > close[1]) and candleBot < candleBot[1] and bullZone[1]
tweezerTopSig = tweezerTopOn and (math.round_to_mintick(high) - math.round_to_mintick(high[1]) == 0) and redCandle and greenCandle[1] and bullZone[1]
// Risk management, keep the cash safe
atrVal = ta.atr(atrLen)
longProfit = close + atrVal * profitTarget
longStop = close - atrVal * stopLoss
shortProfit = close - atrVal * profitTarget
shortStop = close + atrVal * stopLoss
// Let’s trade, baby!
if hammerSig or invHammerSig or bullEngulfSig or tweezerBotSig
strategy.entry("GoLong", strategy.long)
strategy.exit("LongExit", "GoLong", limit=longProfit, stop=longStop)
if shootStarSig or hangManSig or bearEngulfSig or tweezerTopSig
strategy.entry("GoShort", strategy.short)
strategy.exit("ShortExit", "GoShort", limit=shortProfit, stop=shortStop)
// Slap some labels on this chart
if hammerSig
label.new(bar_index, low, "HAM", color=color(na), textcolor=color.green, style=label.style_label_up, size=size.tiny)
if invHammerSig
label.new(bar_index, low, "INV", color=color(na), textcolor=color.green, style=label.style_label_up, size=size.tiny)
if bullEngulfSig
label.new(bar_index, low, "BULL", color=color(na), textcolor=color.green, style=label.style_label_up, size=size.tiny)
if tweezerBotSig
label.new(bar_index, low, "TWZB", color=color(na), textcolor=color.green, style=label.style_label_up, size=size.tiny)
if shootStarSig
label.new(bar_index, high, "STAR", color=color(na), textcolor=color.red, style=label.style_label_down, size=size.tiny)
if hangManSig
label.new(bar_index, high, "HANG", color=color(na), textcolor=color.red, style=label.style_label_down, size=size.tiny)
if bearEngulfSig
label.new(bar_index, high, "BEAR", color=color(na), textcolor=color.red, style=label.style_label_down, size=size.tiny)
if tweezerTopSig
label.new(bar_index, high, "TWZT", color=color(na), textcolor=color.red, style=label.style_label_down, size=size.tiny)