कर्नेल स्मूथ्ड मल्टीपल मूविंग एवरेज पर आधारित अनुकूली प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली

MA RSI ATR MAs NW 趋势追踪 核平滑 滑动止损
निर्माण तिथि: 2025-03-28 15:13:28 अंत में संशोधित करें: 2025-03-28 15:13:28
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कर्नेल स्मूथ्ड मल्टीपल मूविंग एवरेज पर आधारित अनुकूली प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली कर्नेल स्मूथ्ड मल्टीपल मूविंग एवरेज पर आधारित अनुकूली प्रवृत्ति ट्रैकिंग प्रणाली

अवलोकन

यह कोर स्लीविंग मल्टीपल एवरेज पर आधारित अनुकूलन ट्रेंड ट्रैकिंग सिस्टम एक उन्नत मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है, जो पांच कस्टम मूविंग एवरेज, बहु-स्तरित फिल्टर और पुष्टि तंत्र को एकीकृत करती है, ताकि निरंतर बाजार के रुझानों की पहचान और उपयोग किया जा सके। यह रणनीति पारंपरिक मूविंग एवरेज के बजाय कोर स्लीविंग तकनीक का उपयोग करती है, जो विभिन्न बाजार स्थितियों और समय सीमाओं के लिए अधिक लचीला स्लीविंग प्रभाव और अनुकूलन क्षमता प्रदान करती है।

मुख्य कार्यक्षमताओं में शामिल हैंः वर्तमान बाजार की प्रवृत्ति को दर्शाने के लिए पांच चलती औसतों के एक “समान-रेखा बैंड” का उपयोग करना; आरएसआई फिल्टर, प्रवृत्ति की ताकत फिल्टर और प्रवृत्ति की पुष्टि अवधि के माध्यम से शोर और झूठे संकेतों को कम करना; केवल विशिष्ट शर्तों को पूरा करने पर प्रवेश संकेतों को ट्रिगर करना; और जोखिम प्रबंधन और मुनाफे की रक्षा के लिए कई बाहर निकलने के विकल्पों (जैसे प्रतिशत ट्रैक स्टॉप, एटीआर ट्रैक स्टॉप, एटीआर लाभ लक्ष्य और हार्डनेस स्टॉप) को अपनाना।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति का मुख्य तर्क निम्नलिखित प्रमुख घटकों पर आधारित हैः

  1. नाभिक स्लाइडिंग औसतरणनीतियाँः स्टैंडर्ड मूविंग एवरेज को बदलने के लिए कोर स्मूथिंग तकनीक का उपयोग करें, जो पारंपरिक एमए की तुलना में अधिक लचीला और अनुकूलनीय स्मूथिंग प्रदान करता है। तीन प्रकार के कोर का समर्थन करता हैः

    • बीटा न्यूक्लियरः सबसे शक्तिशाली विकल्प, अनुमति देता हैalphaऔरbetaमापदंडों को स्वतंत्र रूप से नियंत्रित किया जाता है, जिससे एमए कीमतों में वृद्धि और गिरावट के लिए अलग-अलग प्रतिक्रिया करता है।
    • गोसक्रू: घंटों के भार को बनाने के लिए।bandwidthपैरामीटर बेलन की चौड़ाई को नियंत्रित करता है.
    • Epanechnikov कोरः गोस कोर के समान लेकिन आकार में थोड़ा अलग, समान उपयोगbandwidthपैरामीटर
  2. समान्य रेखा रेखा: पांच एमए चार्ट पर “समान रेखा बैंड” बनाते हैं, और उनकी व्यवस्था और सापेक्ष स्थिति प्रवृत्ति की ताकत और दिशा का एक दृश्य संकेत प्रदान करती है।

  3. क्रॉस टेस्टिंग: रणनीति मॉनिटरिंग एकसमान बैंड में लगातार एमए के बीच क्रॉसिंग, उपयोगकर्ता निर्दिष्ट कर सकते हैं कि संभावित संकेत उत्पन्न करने के लिए आवश्यक क्रॉसिंग की संख्या।

  4. आरएसआई फ़िल्टरआरएसआई को ओवरसोल्ड से नीचे रखा जाना चाहिए जब बाजार में ओवरटेंशन हो। आरएसआई को ओवरबॉट से ऊपर रखा जाना चाहिए जब बाजार में ओवरटेंशन हो। आरएसआई को ओवरसोल्ड से नीचे रखा जाना चाहिए जब बाजार में ओवरटेंशन हो।

  5. प्रवृत्ति तीव्रता फ़िल्टरट्रेडों को मजबूत, स्थापित रुझानों की दिशा में व्यापार करने के लिए ट्रेंड की ताकत को मापने के लिए RSI का उपयोग करें

  6. प्रवृत्ति की पुष्टि: झूठे संकेतों को और कम करने के लिए, प्रवेश की शर्तों की आवश्यकता है (एमए क्रॉसिंग, आरएसआई और प्रवृत्ति की ताकत) व्यापार को वास्तव में ट्रिगर करने से पहले K लाइनों की एक निर्दिष्ट संख्या को लगातार पूरा करना होगा।

  7. तर्क से बाहर निकलें: रणनीति निम्नलिखित क्रम में बाहर निकलने को प्राथमिकता देती हैः हार्ड स्टॉप लॉस, ट्रैकिंग स्टॉप लॉस (प्रतिशत या एटीआर आधारित) और लाभ (एटीआर आधारित) । यह सुनिश्चित करता है कि नुकसान को कम से कम किया जाए और लाभ को संरक्षित किया जाए।

रणनीतिक लाभ

  1. ऊंचाई अनुकूलित कोर चिकनाई(विशेष रूप से बीटा कोर) का उपयोग करना एमए के प्रति संवेदनशीलता के लिए नियंत्रण स्तर प्रदान करता है, जो मानक एमए में अनुपलब्ध है। यह प्रवृत्ति ट्रैकिंग के लिए अधिक अनुकूलन और सूक्ष्म दृष्टिकोण की अनुमति देता है।

  2. प्रवृत्ति की ताकत और पुष्टि के साथरुझान शक्ति फ़िल्टर (MA का उपयोग करने वाला RSI) और रुझान की पुष्टि की अवधि का संयोजन एक शक्तिशाली फ़िल्टरिंग तंत्र प्रदान करता है, जो सरल MA क्रॉसिंग या RSI रीडिंग से परे है। यह कमजोर रुझान और अस्थिरता को फ़िल्टर करने में मदद करता है।

  3. बहु-प्राथमिकता विकल्प: रणनीति का बाहर निकलने का तर्क बहुत जटिल है, जो निश्चित और गतिशील रोक और लाभ के स्तर का एक संयोजन प्रदान करता है। प्राथमिकता यह सुनिश्चित करने के लिए कि सबसे अधिक संरक्षित बाहर निकलें (कठोरता रोक) पहले ट्रिगर किया जाता है, फिर रोक को ट्रैक किया जाता है, और अंत में लाभ के लिए लक्ष्य।

  4. इनपुट को समूहीकृत करें: सभी इनपुट को नियंत्रण नीति के विशिष्ट पहलुओं के समूहों में वर्गीकृत किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता इनपुट को आसानी से और जल्दी से देख और समायोजित कर सकता है।

  5. ट्रेडिंग दिशा नियंत्रणयह कई रणनीतियों के विपरीत है, जो स्वतंत्र रूप से मल्टीहेड और खाली हेड ट्रेडिंग को सक्षम या अक्षम करने की अनुमति देता है।

  6. समग्र प्रवृत्ति प्रणालीयह सूचक व्यापार के लिए आवश्यक कई पहलुओं को जोड़ता हैः प्रवेश संकेत, स्टॉप-लॉस गणना, लाभ गणना।

रणनीतिक जोखिम

  1. पैरामीटर अनुकूलन चुनौतीरणनीति में बहुत सारे पैरामीटर होने के कारण अति-फिट होने का जोखिम हो सकता है। पैरामीटर को बहुत बारीकी से समायोजित करने से रणनीति को प्रतिक्रिया में अच्छा प्रदर्शन हो सकता है, लेकिन वास्तविक लेनदेन में विफल हो सकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि पैरामीटर सेटिंग्स सार्वभौमिक हैं, ठोस क्रॉस-वैलिडेशन और आउट-ऑफ-नमूना परीक्षण की सिफारिश की जाती है।

  2. रुझान में बदलाव के लिए प्रतिक्रिया में देरी: हालांकि रणनीति निरंतर रुझानों की पहचान करने के लिए बनाई गई है, लेकिन बाजार में तेज उलटफेर होने पर प्रतिक्रिया पर्याप्त रूप से तेज नहीं हो सकती है, जिसके कारण आंशिक वापसी होती है। रुझान में परिवर्तन के लिए संवेदनशीलता और शोर को फ़िल्टर करने की क्षमता को संतुलित करने के लिए एमए लंबाई और कोर पैरामीटर को समायोजित किया जा सकता है।

  3. MA क्रॉस फ़ॉक्स: यहां तक कि बहु-स्तरित फ़िल्टरिंग के साथ, झूठे संकेतों को अस्थिर बाजारों में उत्पन्न किया जा सकता है। इस रणनीति का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है, या झूठे संकेतों को कम करने के लिए प्रवृत्ति की पुष्टि की अवधि को बढ़ाने के लिए।

  4. नुकसान को रोकना: बड़े अस्थिर बाजारों में, स्टॉप को समय से पहले ट्रिगर किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप बाद के मूल्य सुधार और प्रवृत्ति की बहाली को याद किया जा सकता है। एटीआर-आधारित स्टॉप को ध्यान में रखा जा सकता है और बाजार की अस्थिरता के लिए उपयुक्त समायोजन किया जा सकता है।

  5. जटिलता जोखिम: नीतियों की जटिलता समस्या निवारण और वास्तविक समय की निगरानी को मुश्किल बना सकती है। सरल कॉन्फ़िगरेशन के साथ शुरू करने की सिफारिश की जाती है, धीरे-धीरे जटिल कार्यक्षमता जोड़ने के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रत्येक घटक की भूमिका को पूरी तरह से समझा जाए।

रणनीति अनुकूलन दिशा

  1. समय सीमा अनुकूलनशीलताउदाहरण के लिए, समय सीमा के आधार पर स्वचालित पैरामीटर समायोजन को जोड़ा जा सकता है, ताकि रणनीति दिन, घंटे या मिनट रेखा पर प्रभावी ढंग से काम कर सके।

  2. बाजार परिवेश का परीक्षण: बाजार की स्थिति के लिए स्वचालित जांच तंत्र जोड़ें (प्रवृत्ति, अंतराल या उच्च अस्थिरता) और जांच के परिणामों के आधार पर व्यापार मापदंडों को समायोजित करें। उदाहरण के लिए, अंतराल बाजार में फ़िल्टरिंग की तीव्रता बढ़ाएं या लाभप्रदता लक्ष्य को समायोजित करें, ट्रेंडिंग बाजार में फ़िल्टरिंग की शर्तों को आसान बनाएं।

  3. गतिशील आरएसआईआरएसआई के ओवरबॉय ओवरसोल थ्रेशोल्ड को गतिशील के बजाय स्थिर के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो हाल के बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर स्वचालित रूप से समायोजित होता है। इससे विभिन्न बाजार स्थितियों में रणनीति की अनुकूलता में सुधार हो सकता है।

  4. एकीकृत मात्रात्मक उतार-चढ़ाव सूचक: रणनीति को अस्थिरता के संकेतकों (जैसे बोलिंगर बैंडविड्थ) के साथ एकीकृत करें ताकि उच्च अस्थिरता वाले वातावरण में स्टॉप-लॉस और रिटर्न लक्ष्य को समायोजित किया जा सके, जिससे प्रभावी प्रवृत्ति के जोखिम को कम किया जा सके।

  5. बहु-समय फ़्रेम पुष्टि: ट्रेड कन्फर्मेशन जोड़ें जो उच्च समय सीमा के लिए ट्रेड की दिशा को एक बड़ी प्रवृत्ति के अनुरूप बनाता है। उदाहरण के लिए, ट्रेड केवल तभी करें जब दिन की रेखा की प्रवृत्ति दिन की रेखा की दिशा के अनुरूप हो।

  6. प्रदर्शन निगरानी और अनुकूलन: रणनीति के प्रदर्शन की वास्तविक समय की निगरानी प्रणाली, जीत दर, जीत-हार अनुपात और अधिकतम निकासी जैसे संकेतकों को ट्रैक करना, जब प्रदर्शन संकेतक पूर्वनिर्धारित थ्रेशोल्ड से नीचे गिर जाते हैं तो स्वचालित रूप से पैरामीटर को समायोजित करना या व्यापार को रोकना।

  7. मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को पैरामीटर अनुकूलन प्रक्रिया में एकीकृत करने का अन्वेषण करें, ताकि रणनीति ऐतिहासिक डेटा से सर्वोत्तम पैरामीटर संयोजन सीख सके और नए डेटा के संचय के साथ सुधार कर सके।

संक्षेप

कोर स्लीव मल्टीपल एवरेज पर आधारित एक अनुकूलन ट्रेंड ट्रैकिंग सिस्टम एक शक्तिशाली और लचीला ट्रेंड ट्रैकिंग टूल है, जो कि मूविंग एवरेज बैंड की दृश्य स्पष्टता को कोर स्लीव, आरएसआई, ट्रेंड की ताकत और कई ऑप्ट-आउट विकल्पों के लिए उन्नत फ़िल्टरिंग और जोखिम प्रबंधन क्षमताओं के साथ जोड़ती है। यह उन व्यापारियों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो लगातार बाजार की प्रवृत्तियों की पहचान और व्यापार करने के लिए अनुकूलन योग्य और शक्तिशाली उपकरण चाहते हैं।

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ इसकी अत्यधिक अनुकूलनशीलता और अनुकूलनशीलता है, जो इसे विभिन्न प्रकार की बाजार स्थितियों के लिए अनुकूलित करने की अनुमति देता है। यह पारंपरिक चलती औसत की तुलना में अधिक बारीक नियंत्रण प्रदान करता है, और बहु-स्तरित फ़िल्टरिंग और पुष्टिकरण तंत्र झूठे संकेतों को कम करने में मदद करते हैं। इसके अलावा, एक एकीकृत जोखिम प्रबंधन प्रणाली कई प्रकार की बाहर निकलने की रणनीतियों की पेशकश करती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि नुकसान को कम किया जाए और मुनाफे को संरक्षित किया जाए।

हालांकि, उपयोगकर्ताओं को पैरामीटर के अनुकूलन की चुनौतियों पर ध्यान देना चाहिए, ओवरफिट से बचना चाहिए, और रणनीति को विशिष्ट बाजार स्थितियों के अनुसार समायोजित करना चाहिए। पर्याप्त बैक-टैक और फॉरवर्ड-टेस्टिंग की सिफारिश की जाती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छी तरह से काम कर सकती है। नियमित रूप से मूल्यांकन और अनुकूलन के साथ, रणनीति में सफल ट्रेंड ट्रेडर टूलकिट में एक मूल्यवान संपत्ति बनने की क्षमता है।

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2024-03-28 00:00:00
end: 2025-03-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("B4100 - NW Trend Ribbon Strategy", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.02)

// === Optimized Functions ===
f_calculate_beta_kernel(length, alpha, beta) =>
    kernel = array.new_float(length, 0)
    sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        x = i / (length - 1)
        w = math.pow(x, alpha - 1) * math.pow(1 - x, beta - 1)
        array.set(kernel, i, w)
        sum += w
    for i = 0 to length - 1
        array.set(kernel, i, array.get(kernel, i) / sum)
    kernel

f_calculate_gaussian_kernel(length, bandwidth) =>
    kernel = array.new_float(length, 0)
    sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        x = i / (length - 1)
        w = math.exp(-0.5 * math.pow((x - 0.5) / bandwidth, 2))
        array.set(kernel, i, w)
        sum += w
    for i = 0 to length - 1
        array.set(kernel, i, array.get(kernel, i) / sum)
    kernel

f_calculate_epanechnikov_kernel(length, bandwidth) =>
    kernel = array.new_float(length, 0)
    sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        x = i / (length - 1)
        w = math.max(0.0, 1 - math.pow((x - 0.5) / bandwidth, 2))
        array.set(kernel, i, w)
        sum += w
    for i = 0 to length - 1
        array.set(kernel, i, array.get(kernel, i) / sum)
    kernel

f_apply_kernel_ma(src, kernel, length) =>
    sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        sum += src[i] * array.get(kernel, i)
    sum

f_trend_strength(ma, length) =>
    ts = ta.rsi(ma, length) / 100
    ts

// === Inputs ===
src = input.source(close, title="Price Source", tooltip="Select the price data used for calculations.  'Close' is the most common, but you can also use 'Open', 'High', 'Low', 'HL2' (typical price), etc.")

// MA Parameters
maGroup = "Moving Average Settings"
maCrossoverGroup = "Moving Average Crossover Settings"
rsiFilterGroup = "RSI Filter Settings"
trendStrengthGroup = "Trend Strength Filter Settings"
trendConfirmGroup = "Trend Confirmation Settings"
trailingStopGroup = "Trailing Stop Settings"
atrTrailingStopGroup = "ATR Trailing Stop Settings"
atrTakeProfitGroup = "ATR Take Profit Settings"
hardStopGroup = "Hard Stop Loss Settings"
tradeDirectionGroup = "Trade Direction Control"

length1 = input.int(20, title="MA1 Length", minval=1, tooltip="Number of bars used to calculate the first Moving Average.", group=maGroup)
kernelType1 = input.string(title="MA1 Kernel Type", defval="Beta", options=["Beta", "Gaussian", "Epanechnikov"], tooltip="Select the type of smoothing kernel for MA1.  'Beta' allows for lag adjustment. 'Gaussian' and 'Epanechnikov' use a bandwidth.", group=maGroup)
alpha1  = input.float(3.0, title="MA1 Beta Kernel +Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="For Beta kernel only: Higher values increase *positive* lag (MA reacts *slower* to price increases).", group=maGroup)
beta1   = input.float(3.0, title="MA1 Beta Kernel -Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="For Beta kernel only: Higher values increase *negative* lag (MA reacts *slower* to price decreases).", group=maGroup)
bandwidth1 = input.float(0.3, title="MA1 Bandwidth", minval=0.1, maxval=10.0, tooltip="For Gaussian/Epanechnikov kernels:  Smaller values create a *tighter* fit to the price (more sensitive). Larger values create a *smoother*, less sensitive MA.", group=maGroup)

length2 = input.int(100, title="MA2 Length", minval=1, tooltip="Number of bars for the second Moving Average.", group=maGroup)
kernelType2 = input.string(title="MA2 Kernel Type", defval="Gaussian", options=["Beta", "Gaussian", "Epanechnikov"], tooltip="Kernel type for MA2 (see MA1 Kernel Type for details).", group=maGroup)
alpha2  = input.float(3.0, title="MA2 Beta Kernel +Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel positive lag for MA2 (see MA1 Beta Kernel +Lag for details).", group=maGroup)
beta2   = input.float(3.0, title="MA2 Beta Kernel -Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel negative lag for MA2 (see MA1 Beta Kernel -Lag for details).", group=maGroup)
bandwidth2 = input.float(0.3, title="MA2 Bandwidth", minval=0.1, maxval=10.0, tooltip="Bandwidth for MA2 (see MA1 Bandwidth for details).", group=maGroup)

length3 = input.int(150, title="MA3 Length", minval=1, tooltip="Number of bars for the third Moving Average.", group=maGroup)
kernelType3 = input.string(title="MA3 Kernel Type", defval="Epanechnikov", options=["Beta", "Gaussian", "Epanechnikov"], tooltip="Kernel type for MA3.", group=maGroup)
alpha3  = input.float(3.0, title="MA3 Beta Kernel +Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel positive lag for MA3.", group=maGroup)
beta3   = input.float(3.0, title="MA3 Beta Kernel -Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel negative lag for MA3.", group=maGroup)
bandwidth3 = input.float(0.3, title="MA3 Bandwidth", minval=0.1, maxval=10.0, tooltip="Bandwidth for MA3.", group=maGroup)

length4 = input.int(200, title="MA4 Length", minval=1, tooltip="Number of bars for the fourth Moving Average.", group=maGroup)
kernelType4 = input.string(title="MA4 Kernel Type", defval="Beta", options=["Beta", "Gaussian", "Epanechnikov"], tooltip="Kernel type for MA4.", group=maGroup)
alpha4  = input.float(3.0, title="MA4 Beta Kernel +Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel positive lag for MA4.", group=maGroup)
beta4   = input.float(3.0, title="MA4 Beta Kernel -Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel negative lag for MA4.", group=maGroup)
bandwidth4 = input.float(0.3, title="MA4 Bandwidth", minval=0.1, maxval=10.0, tooltip="Bandwidth for MA4.", group=maGroup)

length5 = input.int(250, title="MA5 Length", minval=1, tooltip="Number of bars for the fifth Moving Average.", group=maGroup)
kernelType5 = input.string(title="MA5 Kernel Type", defval="Gaussian", options=["Beta", "Gaussian", "Epanechnikov"], tooltip="Kernel type for MA5.", group=maGroup)
alpha5  = input.float(3.0, title="MA5 Beta Kernel +Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel positive lag for MA5.", group=maGroup)
beta5   = input.float(3.0, title="MA5 Beta Kernel -Lag", minval=1, maxval=10, tooltip="Beta kernel negative lag for MA5.", group=maGroup)
bandwidth5 = input.float(0.3, title="MA5 Bandwidth", minval=0.1, maxval=10.0, tooltip="Bandwidth for MA5.", group=maGroup)

// Entry Logic
maCrossoversRequired = input.int(3, title="MA Crossovers Required", minval=1, maxval=5, tooltip="How many moving averages must cross each other to generate a potential trade signal.  A higher number means a stronger (but potentially later) signal.", group=maCrossoverGroup)
useRsiFilter         = input.bool(true, title="Use RSI Filter", tooltip="If enabled, the RSI must also be in overbought/oversold territory for a signal to be valid.", group=rsiFilterGroup)
rsiLength           = input.int(7, title="RSI Length", minval=2, tooltip="Number of bars used to calculate the RSI.", group=rsiFilterGroup)
rsiOverbought       = input.int(60, title="RSI Overbought", minval=50, maxval=100, tooltip="RSI level considered overbought (for short entries).", group=rsiFilterGroup)
rsiOversold         = input.int(40, title="RSI Oversold", minval=0, maxval=50, tooltip="RSI level considered oversold (for long entries).", group=rsiFilterGroup)

// Trend Strength Filter
useTrendStrengthFilter = input.bool(true, title="Use Trend Strength Filter", tooltip="If enabled, the trend strength (measured by the RSI of a selected MA) must be above/below a threshold.", group=trendStrengthGroup)
trendStrengthLength   = input.int(7, title="Trend Strength Length", minval=1, tooltip="Number of bars for the trend strength calculation (RSI of the selected MA).", group=trendStrengthGroup)
trendStrengthMa       = input.int(1, title="Trend Strength MA", minval=1, maxval=5, tooltip="Which moving average (1-5) to use for calculating trend strength. 1 = MA1, 2 = MA2, etc.", group=trendStrengthGroup)
minTrendStrength     = input.float(0.5, title="Min Trend Strength (Longs)", minval=0.0, maxval=1.0, step=0.01, tooltip="Minimum trend strength (0.0 - 1.0) required for long entries. 0.5 means the selected MA's RSI must be above 50.", group=trendStrengthGroup)
maxTrendStrength     = input.float(0.5, title="Max Trend Strength (Shorts)", minval=0.0, maxval=1.0, step=0.01, tooltip="Maximum trend strength (0.0 - 1.0) required for short entries. 0.5 means the selected MA's RSI must be below 50.", group=trendStrengthGroup)

// Trend Confirmation
trendConfirmationPeriod = input.int(4, title="Trend Confirmation Period", minval=1, tooltip="Number of consecutive bars the entry conditions must be met before a trade is taken. This helps filter out false signals.", group=trendConfirmGroup)


// Exit Logic
useTrailingStop = input.bool(true, title="Use Percentage Trailing Stop", tooltip="Enable a percentage-based trailing stop loss.", group=trailingStopGroup)
trailingStopActivationPercent = input.float(2.0, title="Activation (%)", minval=0.1, step=0.1, tooltip="Percentage above/below the entry price at which the trailing stop activates.", group=trailingStopGroup) / 100
trailingStopOffsetPercent     = input.float(1.0, title="Offset (%)", minval=0.1, step=0.1, tooltip="Percentage offset from the highest/lowest price reached since entry. This determines how tightly the stop trails the price.", group=trailingStopGroup) / 100

useAtrTrailingStop    = input.bool(true, title="Use ATR Trailing Stop", tooltip="Enable a trailing stop based on the Average True Range (ATR).", group=atrTrailingStopGroup)
atrTrailingStopLength = input.int(1, title="ATR Length", minval=1, tooltip="Number of bars used to calculate the ATR.", group=atrTrailingStopGroup)
atrTrailingStopMult   = input.float(200.0, title="ATR Multiplier", minval=0.1, tooltip="Multiplier for the ATR value.  A larger multiplier creates a wider stop.", group=atrTrailingStopGroup)

useAtrTakeProfit              = input.bool(false, title="Use ATR Take Profit", tooltip="Enable a take profit level based on the Average True Range (ATR).", group=atrTakeProfitGroup)
atrTakeProfitLength           = input.int(14, title="ATR Length", minval=1, tooltip="Number of bars used to calculate the ATR for take profit.", group=atrTakeProfitGroup)
atrTakeProfitMultiplier       = input.float(3.0, title="ATR Multiplier", minval=0.1, tooltip="Multiplier for the ATR value. A larger multiplier sets a further take profit target.", group=atrTakeProfitGroup)

useHardStopLoss     = input.bool(false, title="Use Hard Stop Loss", tooltip="Enable a fixed stop loss.", group=hardStopGroup)
hardStopLossPercent = input.float(0.0, title="Hard Stop Loss (%)", minval=0.0, step=0.1, tooltip="Percentage below (long) or above (short) the entry price for the hard stop loss.", group=hardStopGroup) / 100
useAtrHardStopLoss  = input.bool(false, title="Use ATR Hard Stop Loss", tooltip="Use ATR to calculate hard stop loss", group=hardStopGroup)
atrHardStopLossLength = input.int(14, title="ATR Hard Stop Loss Length", minval=1, tooltip="Length of the ATR for the hard stop loss", group=hardStopGroup)
atrHardStopLossMult   = input.float(1.5, title="ATR Hard Stop Loss Multiplier", minval=0.1, tooltip="Multiplier of ATR for the hard stop loss", group=hardStopGroup)

// *** Trade Direction Control ***
enableLongs  = input.bool(true, title="Enable Long Trades", group=tradeDirectionGroup)
enableShorts = input.bool(true, title="Enable Short Trades", group=tradeDirectionGroup)

// === Pre-calculate kernels (do this only once) ===
var kernel1 = array.new_float(length1, 0.0)
var kernel2 = array.new_float(length2, 0.0)
var kernel3 = array.new_float(length3, 0.0)
var kernel4 = array.new_float(length4, 0.0)
var kernel5 = array.new_float(length5, 0.0)

if barstate.isfirst
    if kernelType1 == "Beta"
        kernel1 := f_calculate_beta_kernel(length1, alpha1, beta1)
    else if kernelType1 == "Gaussian"
        kernel1 := f_calculate_gaussian_kernel(length1, bandwidth1)
    else // Epanechnikov
        kernel1 := f_calculate_epanechnikov_kernel(length1, bandwidth1)

    if kernelType2 == "Beta"
        kernel2 := f_calculate_beta_kernel(length2, alpha2, beta2)
    else if kernelType2 == "Gaussian"
        kernel2 := f_calculate_gaussian_kernel(length2, bandwidth2)
    else // Epanechnikov
        kernel2 := f_calculate_epanechnikov_kernel(length2, bandwidth2)

    if kernelType3 == "Beta"
        kernel3 := f_calculate_beta_kernel(length3, alpha3, beta3)
    else if kernelType3 == "Gaussian"
        kernel3 := f_calculate_gaussian_kernel(length3, bandwidth3)
    else // Epanechnikov
        kernel3 := f_calculate_epanechnikov_kernel(length3, bandwidth3)

    if kernelType4 == "Beta"
        kernel4 := f_calculate_beta_kernel(length4, alpha4, beta4)
    else if kernelType4 == "Gaussian"
        kernel4 := f_calculate_gaussian_kernel(length4, bandwidth4)
    else // Epanechnikov
        kernel4 := f_calculate_epanechnikov_kernel(length4, bandwidth4)

    if kernelType5 == "Beta"
        kernel5 := f_calculate_beta_kernel(length5, alpha5, beta5)
    else if kernelType5 == "Gaussian"
        kernel5 := f_calculate_gaussian_kernel(length5, bandwidth5)
    else // Epanechnikov
        kernel5 := f_calculate_epanechnikov_kernel(length5, bandwidth5)

// === Apply pre-calculated kernels to data ===
nw_ma1 = f_apply_kernel_ma(src, kernel1, length1)
nw_ma2 = f_apply_kernel_ma(src, kernel2, length2)
nw_ma3 = f_apply_kernel_ma(src, kernel3, length3)
nw_ma4 = f_apply_kernel_ma(src, kernel4, length4)
nw_ma5 = f_apply_kernel_ma(src, kernel5, length5)

// MA Array for easier iteration
ma_array = array.new_float(5)
array.set(ma_array, 0, nw_ma1)
array.set(ma_array, 1, nw_ma2)
array.set(ma_array, 2, nw_ma3)
array.set(ma_array, 3, nw_ma4)
array.set(ma_array, 4, nw_ma5)

// Calculate ATR values *unconditionally*
atrTrailingValue = ta.atr(atrTrailingStopLength)
atrTakeProfitValue = ta.atr(atrTakeProfitLength)
atrHardStopLossValue = ta.atr(atrHardStopLossLength)

// Calculate Trend Strength *unconditionally* (and only once)
trendStrengthValue = useTrendStrengthFilter ? f_trend_strength(array.get(ma_array, trendStrengthMa - 1), trendStrengthLength) : 0.0

// === Entry Logic ===

// MA Crossovers
longMaCrossovers  = 0
shortMaCrossovers = 0

for i = 0 to 3
    if array.get(ma_array, i) > array.get(ma_array, i + 1)
        longMaCrossovers  := longMaCrossovers  + 1
    if array.get(ma_array, i) < array.get(ma_array, i + 1)
        shortMaCrossovers := shortMaCrossovers + 1

longCrossoverCondition  = longMaCrossovers  >= maCrossoversRequired
shortCrossoverCondition = shortMaCrossovers >= maCrossoversRequired

// RSI Filter
rsiValue = ta.rsi(src, rsiLength)
longRsiCondition  = not useRsiFilter or (rsiValue < rsiOversold)
shortRsiCondition = not useRsiFilter or (rsiValue > rsiOverbought)

// Trend Strength Filter - Simplified Logic
longTrendStrengthCondition  = not useTrendStrengthFilter or trendStrengthValue >= minTrendStrength
shortTrendStrengthCondition = not useTrendStrengthFilter or trendStrengthValue <= maxTrendStrength


// --- Trend Confirmation Logic ---
var int long_confirm_count = 0
var int short_confirm_count = 0
var bool confirmedLong = false
var bool confirmedShort = false

// Update confirmation counters
if longCrossoverCondition and longRsiCondition and longTrendStrengthCondition
    long_confirm_count := long_confirm_count + 1
    short_confirm_count := 0  // Reset opposite counter
else
    long_confirm_count := 0

if shortCrossoverCondition and shortRsiCondition and shortTrendStrengthCondition
    short_confirm_count := short_confirm_count + 1
    long_confirm_count := 0 // Reset opposite counter
else
    short_confirm_count := 0

// Check for confirmed trend
confirmedLong := long_confirm_count >= trendConfirmationPeriod
confirmedShort := short_confirm_count >= trendConfirmationPeriod

// Combined Entry Conditions (using confirmed trend)
longCondition = confirmedLong  and enableLongs // Added trade direction check
shortCondition = confirmedShort and enableShorts // Added trade direction check

// === Exit Logic ===
var float longTrail = na
var float shortTrail = na
var float longTakeProfitPrice = na
var float shortTakeProfitPrice = na
var float longHardStopLossPrice = na
var float shortHardStopLossPrice = na

// Hard Stop Loss and Take Profit calculation on entry
if longCondition or shortCondition
    // Calculate Hard Stop Loss
    if useHardStopLoss
        if useAtrHardStopLoss
            longHardStopLossPrice  := close - (atrHardStopLossValue * atrHardStopLossMult)
            shortHardStopLossPrice := close + (atrHardStopLossValue * atrHardStopLossMult)
        else
            longHardStopLossPrice  := close * (1 - hardStopLossPercent)
            shortHardStopLossPrice := close * (1 + hardStopLossPercent)
    else
        longHardStopLossPrice := na
        shortHardStopLossPrice := na

    // Calculate Take Profit
    if useAtrTakeProfit
        longTakeProfitPrice  := close + (atrTakeProfitValue * atrTakeProfitMultiplier)
        shortTakeProfitPrice := close - (atrTakeProfitValue * atrTakeProfitMultiplier)
    else
        longTakeProfitPrice := na
        shortTakeProfitPrice := na

// Trailing Stop Logic - updated for each bar
if strategy.position_size > 0
    // Calculate trailing stop
    float tempTrail = na

    if useTrailingStop
        if close > strategy.position_avg_price * (1 + trailingStopActivationPercent)
            tempTrail := close * (1 - trailingStopOffsetPercent)
            if na(longTrail) or tempTrail > longTrail
                longTrail := tempTrail

    if useAtrTrailingStop
        float atrTrail = close - (atrTrailingValue * atrTrailingStopMult)
        if na(longTrail) or atrTrail > longTrail
            longTrail := atrTrail

if strategy.position_size < 0
    // Calculate trailing stop
    float tempTrail = na

    if useTrailingStop
        if close < strategy.position_avg_price * (1 - trailingStopActivationPercent)
            tempTrail := close * (1 + trailingStopOffsetPercent)
            if na(shortTrail) or tempTrail < shortTrail
                shortTrail := tempTrail

    if useAtrTrailingStop
        float atrTrail = close + (atrTrailingValue * atrTrailingStopMult)
        if na(shortTrail) or atrTrail < shortTrail
            shortTrail := atrTrail

// === Strategy Execution ===
if longCondition
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    longTrail := na  // Reset on new entry
    shortTrail := na // Reset on new entry

if shortCondition
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    shortTrail := na // Reset on new entry
    longTrail := na  // Reset on new entry

// Unified exit logic with proper ordering
if strategy.position_size > 0
    // Define effective stop level (combining hard stop and trailing stop)
    float effectiveStopLevel = na

    if not na(longHardStopLossPrice) and useHardStopLoss
        effectiveStopLevel := longHardStopLossPrice

    if not na(longTrail) and (useTrailingStop or useAtrTrailingStop)
        if na(effectiveStopLevel) or longTrail > effectiveStopLevel
            effectiveStopLevel := longTrail

    // Combined exit strategy with proper parameters
    strategy.exit("Long Exit", "Long",
                 limit = useAtrTakeProfit ? longTakeProfitPrice : na,
                 stop = effectiveStopLevel)

if strategy.position_size < 0
    // Define effective stop level (combining hard stop and trailing stop)
    float effectiveStopLevel = na

    if not na(shortHardStopLossPrice) and useHardStopLoss
        effectiveStopLevel := shortHardStopLossPrice

    if not na(shortTrail) and (useTrailingStop or useAtrTrailingStop)
        if na(effectiveStopLevel) or shortTrail < effectiveStopLevel
            effectiveStopLevel := shortTrail

    // Combined exit strategy with proper parameters
    strategy.exit("Short Exit", "Short",
                 limit = useAtrTakeProfit ? shortTakeProfitPrice : na,
                 stop = effectiveStopLevel)

// === Plotting ===
plotColorMa1 = nw_ma1 > nw_ma1[1] ? color.rgb(100, 250, 120) : color.rgb(255, 100, 120)
plotColorMa2 = nw_ma2 > nw_ma2[1] ? color.rgb(100, 250, 120) : color.rgb(255, 100, 120)
plotColorMa3 = nw_ma3 > nw_ma3[1] ? color.rgb(100, 250, 120) : color.rgb(255, 100, 120)
plotColorMa4 = nw_ma4 > nw_ma4[1] ? color.rgb(100, 250, 120) : color.rgb(255, 100, 120)
plotColorMa5 = nw_ma5 > nw_ma5[1] ? color.rgb(100, 250, 120) : color.rgb(255, 100, 120)

plot(nw_ma1, title="NW MA 1", color=plotColorMa1, linewidth=2)
plot(nw_ma2, title="NW MA 2", color=plotColorMa2, linewidth=2)
plot(nw_ma3, title="NW MA 3", color=plotColorMa3, linewidth=2)
plot(nw_ma4, title="NW MA 4", color=plotColorMa4, linewidth=2)
plot(nw_ma5, title="NW MA 5", color=plotColorMa5, linewidth=2)