ianzeng123
अवलोकन
बहु-सूचक प्रवृत्ति की पुष्टि और अस्थिरता तोड़ने वाली ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो कई तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करती है, मुख्य रूप से ब्रुनेई बैंड ((BB), मोबाइल औसत समापन विखंडनता सूचक ((MACD), सरल मोबाइल औसत ((SMA), अपेक्षाकृत मजबूत सूचकांक ((RSI) और वॉल्यूम भारित औसत मूल्य ((VWAP) के संयोजन के साथ ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए। इस रणनीति का मुख्य विचार यह है कि बाजार की प्रवृत्ति को कई संकेतकों के माध्यम से क्रॉस-सत्यापित किया जाए, जब कीमत ब्रुनेई बैंड की सीमा तक पहुंचती है, तो उच्च संभावना वाले व्यापार के अवसरों को पकड़ने के लिए MACD सिग्नल और SMA प्रवृत्ति की पुष्टि को मिलाएं, जबकि एक पूर्ण जोखिम प्रबंधन तंत्र शामिल है जिसमें स्टॉप, स्टॉप और लॉस ट्रैकिंग शामिल है, प्रत्येक लेनदेन के लिए एक प्रभावी जोखिम नियंत्रण सेट है।
रणनीति सिद्धांत
इस रणनीति का लेन-देन तर्क निम्नलिखित मुख्य सिद्धांतों पर आधारित हैः
संकेतक संयोजन और सिग्नल उत्पादन:
- बुलिन बैंड ((BB) का उपयोग करके मूल्य उतार-चढ़ाव की सीमाओं की पहचान करें, जब कीमत नीचे की पटरी को छूती है तो मल्टी सिग्नल पर विचार करें, और जब यह ऊपर की पटरी को छूती है तो एक रिक्त सिग्नल पर विचार करें
- MACD सूचक का उपयोग करके गति की दिशा की पुष्टि करें, जब अधिक सिग्नल की आवश्यकता हो तो MACD लाइन सिग्नल लाइन के ऊपर है ((macdLine > signalLine), जब खाली हो तो MACD लाइन सिग्नल लाइन के नीचे है
- 50 चक्र एसएमए के माध्यम से समग्र बाजार की प्रवृत्ति की पुष्टि करें, बहु-हेड सिग्नल के लिए एसएमए के ऊपर मूल्य और शून्य-हेड सिग्नल के लिए एसएमए के नीचे मूल्य की आवश्यकता है
- प्रवृत्ति समेकित निर्णय (isBullish/isBearish) अतिरिक्त रूप से मांग करता है कि कीमतें ब्लिंक बैंड के मध्य ट्रैक के सापेक्ष स्थान के अनुरूप हैं
प्रवेश की शर्तें:
- मल्टीहेड एंट्री कंडीशनः कीमतें ब्रीनिंग बैंड से कम हैं && MACD लाइन सिग्नल लाइन से अधिक है && समग्र पूर्वाग्रह शर्तों को पूरा करता है
- शून्य प्रवेश की शर्तेंः कीमतें ब्लिंड से अधिक हैं और एमएसीडी लाइन सिग्नल लाइन से नीचे है और समग्र गिरावट की शर्तों को पूरा करती है
जोखिम प्रबंधन प्रणाली:
- स्टॉप लॉस सेटिंगः डिफ़ॉल्ट प्रवेश मूल्य का 1%
- रोकथाम लक्ष्यः डिफ़ॉल्ट प्रवेश मूल्य का 2%
- ट्रैक स्टॉपः 0.5% डिफ़ॉल्ट, ट्रेंडिंग में संरक्षित किए गए लाभ की अनुमति देता है
दृश्यता और निर्णय सहायता:
- ब्रिनबैंड, वीडब्ल्यूपी और एसएमए लाइनों के माध्यम से एक सहज मूल्य स्थान संदर्भ प्रदान करना
- वास्तविक समय में कई तकनीकी संकेतकों के मूल्य और उनकी सिग्नल स्थिति प्रदर्शित करें
- पृष्ठभूमि रंग का उपयोग कर वर्तमान बाजार प्रवृत्ति की स्थिति
कोड विश्लेषण के अनुसार, यह रणनीति आरएसआई और वीडब्ल्यूएपी संकेतकों की गणना पर विचार करती है, लेकिन वास्तविक प्रवेश संकेत निर्णय में मुख्य रूप से बीबी, एमएसीडी और एसएमए, तीन मुख्य संकेतकों पर निर्भर करती है, संभवतः ओवरफिट से बचने और रणनीति की स्थिरता को बढ़ाने के लिए।
रणनीतिक लाभ
इस बहु-सूचक प्रवृत्ति की पुष्टि और उतार-चढ़ाव के साथ ट्रेडिंग रणनीति के निम्नलिखित प्रमुख फायदे हैंः
बहुआयामी संकेत की पुष्टि: एक ही समय में कई संकेतकों को विशिष्ट शर्तों को पूरा करने की आवश्यकता के माध्यम से, झूठे संकेतों की संभावना को प्रभावी ढंग से कम कर दिया गया। यह “सहमति तंत्र” यह सुनिश्चित करता है कि ट्रेडिंग सिग्नल केवल तभी ट्रिगर किया जाता है जब तीन आयामों मूल्य उतार-चढ़ाव (बीबी), गति (एमएसीडी) और रुझान (एसएमए) एक ही दिशा में इंगित करते हैं।
बाजार की परिस्थितियों के अनुकूलएक मुख्य संकेत के रूप में, ब्रींग बैंड स्वचालित रूप से उतार-चढ़ाव की चौड़ाई को बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर समायोजित करता है, जिससे रणनीति को विभिन्न बाजार में उतार-चढ़ाव के वातावरण के अनुकूल बनाया जा सकता है, जिससे कम उतार-चढ़ाव के दौरान बहुत अधिक संकेत या उच्च उतार-चढ़ाव के दौरान महत्वपूर्ण अवसरों को याद करने से बचा जा सकता है।
पूर्ण जोखिम प्रबंधन ढांचाट्रिपल प्रोटेक्शन मैकेनिज्म (फिक्स्ड स्टॉप, स्टॉप टारगेट और ट्रैक स्टॉप) जो न केवल पूंजी को बड़े नुकसान से बचाता है, बल्कि ट्रेंडिंग स्थितियों में मुनाफे को भी लॉक करता है। यह संतुलित रिस्क-रिटर्न सेटिंग (जोखिम का 1% रिटर्न 2% रिटर्न) पेशेवर व्यापार के जोखिम प्रबंधन सिद्धांतों के अनुरूप है।
दृश्य लेन-देन: एक व्यापक ग्राफिकल इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जिसमें ब्रिनबैंड भराव क्षेत्र, प्रवृत्ति पृष्ठभूमि रंग, प्रवेश संकेत चिह्न और स्टॉप और लक्ष्य मूल्य रेखा शामिल हैं। इसके अलावा, तकनीकी संकेतक तालिकाएं वास्तविक समय में संकेतक की स्थिति प्रदान करती हैं, जिससे व्यापारियों को वर्तमान बाजार की स्थिति का त्वरित मूल्यांकन करने में मदद मिलती है।
उच्च अनुकूलन: सभी महत्वपूर्ण पैरामीटर इनपुट चर के माध्यम से उपयोगकर्ता के लिए खुले हैं, जिसमें प्रत्येक सूचक के लिए चक्र की लंबाई और जोखिम प्रबंधन पैरामीटर शामिल हैं, जिससे व्यापारियों को व्यक्तिगत वरीयताओं, व्यापार प्रकार और समय सीमा के आधार पर अनुकूलित समायोजन की अनुमति मिलती है।
अलार्म को एकीकृत करें: अंतर्निहित खरीद और बिक्री संकेतों के लिए अलार्म की स्थिति, जो व्यापारियों को बाजार की निरंतर निगरानी के बिना वास्तविक समय में व्यापार के अवसरों की सूचनाएं प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
रणनीतिक जोखिम
हालांकि इस रणनीति को व्यापक रूप से तैयार किया गया है, इसके कुछ संभावित जोखिम और सीमाएं हैंः
बाज़ार में गिरावट: स्पष्ट रुझान के अभाव में अस्थिर बाजारों में, इस रणनीति से बार-बार झूठे संकेत मिल सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप लगातार स्टॉपलॉस होते हैं। यह विशेष रूप से तब होता है जब कीमतें बुरिन बैंड के ऊपर और नीचे के बीच उतार-चढ़ाव करती हैं, लेकिन एक निरंतर प्रवृत्ति नहीं बनाती हैं।
निश्चित प्रतिशत जोखिम नियंत्रण की सीमाएंनिश्चित प्रतिशत के साथ स्टॉप और स्टॉप का उपयोग करना सभी बाजार स्थितियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। अत्यधिक अस्थिरता वाले बाजारों में, 1% स्टॉप बहुत तंग हो सकता है और अक्सर ट्रिगर किया जा सकता है, जबकि कम अस्थिरता वाले बाजारों में, 2% स्टॉप का लक्ष्य बहुत दूर तक पहुंचना मुश्किल हो सकता है।
पैरामीटर संवेदनशीलता: रणनीति कई तकनीकी संकेतकों पर निर्भर करती है, जिनमें से प्रत्येक के अपने विशिष्ट पैरामीटर होते हैं। पैरामीटर की गलत सेटिंग से रणनीति की प्रदर्शन में उल्लेखनीय गिरावट आ सकती है। उदाहरण के लिए, SMA चक्र (डिफ़ॉल्ट 50) यदि गलत सेटिंग वर्तमान बाजार की प्रवृत्ति को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं कर सकती है।
ऐतिहासिक प्रासंगिकता पर अत्यधिक निर्भरताइस रणनीति का अनुमान है कि MACD, BB और SMA के बीच ऐतिहासिक संबंध भविष्य में भी प्रभावी रहेंगे। हालांकि, बाजार की स्थिति में बदलाव से ये संबंध कमजोर या अमान्य हो सकते हैं, खासकर जब बाजार संरचना में महत्वपूर्ण परिवर्तन होते हैं।
बुनियादी बातों को नजरअंदाज करनाविशुद्ध रूप से तकनीकी विश्लेषण रणनीति के रूप में, मौलिक कारकों को पूरी तरह से नजरअंदाज कर दिया गया है जो कीमतों को प्रभावित कर सकते हैं, जैसे कि आर्थिक आंकड़े, नीतिगत परिवर्तन या विशेष घटनाएं, जो कुछ बाजार स्थितियों में महत्वपूर्ण नुकसान का कारण बन सकती हैं।
लेन-देन की पुष्टि की कमी: हालांकि VWAP की गणना की गई है, वास्तविक ट्रेडिंग सिग्नल में ट्रेड वॉल्यूम जानकारी को पुष्टिकरण कारक के रूप में पर्याप्त रूप से उपयोग नहीं किया गया है, जो कम तरलता की स्थिति में भ्रामक संकेत दे सकता है।
रणनीति अनुकूलन दिशा
रणनीतिक तर्क के गहन विश्लेषण के आधार पर, निम्नलिखित अनुकूलन दिशाओं पर विचार किया जा सकता हैः
गतिशील पैरामीटर समायोजन तंत्र: एक अनुकूलन पैरामीटर प्रणाली को पेश करना, जो बाजार की अस्थिरता के आधार पर स्वचालित रूप से रोक और रोक के स्तर को समायोजित करता है। उदाहरण के लिए, उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में रोक की सीमा का विस्तार करना, कम अस्थिरता वाले बाजारों में रोक के लक्ष्य को कड़ा करना, विभिन्न बाजार स्थितियों में रणनीति की अनुकूलनशीलता को बढ़ा सकता है।
बाजार की स्थिति में शामिल होना: बाजार के माहौल की पहचान करने के लिए मॉड्यूल विकसित करें, जो ट्रेंडिंग और अस्थिर बाजारों के बीच अंतर करने में सक्षम हो, और विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुसार रणनीति पैरामीटर को समायोजित करें या यहां तक कि विभिन्न व्यापारिक तर्क को स्विच करें। यह इस समस्या को हल कर सकता है कि रणनीति क्रॉसओवर बाजार में खराब प्रदर्शन करती है।
समेकित लेनदेन की मात्रा विश्लेषण: वीडब्ल्यूपी और ट्रेड वॉल्यूम परिवर्तन को सिग्नल पुष्टिकरण तंत्र में शामिल करना, महत्वपूर्ण ब्रेकआउट सिग्नल को संबंधित ट्रेड वॉल्यूम द्वारा समर्थित करने की आवश्यकता है, जो कुछ कम गुणवत्ता वाले मूल्य ब्रेकआउट को फ़िल्टर करेगा।
सिग्नल फ़िल्टर अनुकूलित करें: अतिरिक्त सिग्नल गुणवत्ता फ़िल्टरिंग शर्तें जोड़ें, जैसे कि ब्रेकआउट सिग्नल को कई समय चक्रों तक चलने की आवश्यकता, या झूठे ब्रेकआउट के प्रभाव को कम करने के लिए ब्रेकआउट आयाम की न्यूनतम थ्रेशोल्ड आवश्यकताओं को बढ़ाना।
समय फ़िल्टर जोड़ें: कम या कम से कम समय के दौरान व्यापार से बचें जब व्यापार गतिविधि कम होती है (जैसे कि एशियाई स्टॉक शुरुआती या यूरो-अमेरिकी एक्सचेंज समय) कम तरलता के समय में स्लिप और खराब निष्पादन के जोखिम को कम करता है।
बहु-समय-सीमा विश्लेषण: ट्रेडिंग दिशा फिल्टर के रूप में उच्च समय अवधि की प्रवृत्ति जानकारी को एकीकृत करना, जैसे कि केवल सूर्य रेखा प्रवृत्ति दिशा में छोटे समय अवधि के लिए ट्रेड करना, जो समग्र रणनीति की जीत की दर को बढ़ा सकता है।
मशीन सीखने के तत्वों को शामिल करना: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से विभिन्न संकेतकों के वजन का गतिशील रूप से आकलन करें, हाल के बाजार व्यवहार के आधार पर निर्णय लेने में प्रत्येक संकेतक के महत्व को स्वचालित रूप से समायोजित करें, ताकि रणनीति बाजार की विकासशील विशेषताओं के लिए बेहतर रूप से अनुकूल हो सके।
संक्षेप
बहु-सूचक प्रवृत्ति की पुष्टि और अस्थिरता तोड़ने वाली ट्रेडिंग रणनीति एक अच्छी तरह से संरचित मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो उच्च गुणवत्ता वाले ट्रेडिंग अवसरों को पहचानने के लिए बहु-आयामी तकनीकी संकेतक पोर्टेबल (बीबी, एमएसीडी, एसएमए आदि) का उपयोग करती है, जबकि एक पेशेवर जोखिम प्रबंधन तंत्र में एकीकृत होती है। इस रणनीति का मुख्य लाभ सिग्नल की पुष्टि की सख्त शर्तों और व्यापक दृश्यता निर्णय समर्थन में है, जो इसे व्यवस्थित व्यापारिक दृष्टिकोण की तलाश करने वाले निवेशकों के लिए उपयुक्त बनाता है।
हालांकि कुछ अंतर्निहित जोखिम हैं, जैसे कि क्षैतिज बाजारों में खराब प्रदर्शन और पैरामीटर सेटिंग के प्रति संवेदनशीलता, इन सीमाओं को प्रस्तावित अनुकूलन दिशाओं जैसे कि गतिशील पैरामीटर समायोजन, बाजार की स्थिति वर्गीकरण और बहु-समय फ्रेम विश्लेषण के माध्यम से काफी सुधार की उम्मीद है। विशेष रूप से, मशीन सीखने के तत्वों को पेश करने की सिफारिश, जो रणनीति को बाजार में बदलाव के लिए अनुकूलन क्षमता प्रदान करेगी, कोटिबद्ध लेनदेन के अग्रणी विकास की दिशा का प्रतिनिधित्व करती है।
संक्षेप में, यह रणनीति एक संतुलित और व्यापक तकनीकी विश्लेषण व्यापार पद्धति का प्रतिनिधित्व करती है, जो कि तकनीकी विश्लेषण के आधार पर व्यापारियों के लिए उपयुक्त है। उचित पैरामीटर अनुकूलन और सुझाए गए सुधारों के साथ, यह एक मजबूत और विश्वसनीय व्यापार उपकरण बनने की क्षमता रखता है, जो व्यापारियों को जटिल और परिवर्तनीय बाजार वातावरण में एक सुसंगत व्यापारिक लाभ प्राप्त करने में मदद करता है।
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-05-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
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/
// © vivekm8955
//@version=5
strategy("RSI/BB/MACD/VWAP/SMA Strategy [vivekm8955]", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
// Inputs with improved ranges
rsiLength = input.int(14, "RSI Length", minval=5, maxval=50)
rsiOverbought = input.int(70, "RSI Overbought", minval=60, maxval=90)
rsiOversold = input.int(30, "RSI Oversold", minval=10, maxval=40)
bbLength = input.int(20, "BB Length", minval=10, maxval=50)
bbStdDev = input.float(2.0, "BB Std Dev", minval=1, maxval=3, step=0.1)
vwapLength = input.int(20, "VWAP Length", minval=10, maxval=50)
smaLength = input.int(50, "SMA Length", minval=20, maxval=200)
// Risk Management Inputs
stopLossPerc = input.float(1.0, "Stop Loss %", minval=0.1, maxval=10, step=0.1) / 100
takeProfitPerc = input.float(2.0, "Take Profit %", minval=0.5, maxval=10, step=0.1) / 100
trailingStopPerc = input.float(0.5, "Trailing Stop %", minval=0.1, maxval=5, step=0.1) / 100
// Calculate Indicators
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
[bbUpper, bbMiddle, bbLower] = ta.bb(close, bbLength, bbStdDev)
macdLine = ta.ema(close, 12) - ta.ema(close, 26)
signalLine = ta.ema(macdLine, 9)
macdHist = macdLine - signalLine
vwap = ta.vwap(hlc3, vwapLength)
sma = ta.sma(close, smaLength)
// Trend Determination (modified to exclude VWAP)
isBullish = close > sma and macdLine > signalLine and close > bbMiddle
isBearish = close < sma and macdLine < signalLine and close < bbMiddle
// Buy/Sell Conditions (removed RSI and VWAP conditions)
buyCondition =
close < bbLower and
macdLine > signalLine and
isBullish
sellCondition =
close > bbUpper and
macdLine < signalLine and
isBearish
// Strategy Execution with stop loss and take profit
if (buyCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=close * (1 - stopLossPerc), limit=close * (1 + takeProfitPerc), trail_points=close * trailingStopPerc, trail_offset=close * trailingStopPerc)
if (sellCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=close * (1 + stopLossPerc), limit=close * (1 - takeProfitPerc), trail_points=close * trailingStopPerc, trail_offset=close * trailingStopPerc)
// Improved Chart Plots with better visuals
bbUpperPlot = plot(bbUpper, "BB Upper", color=color.new(#2962FF, 50), linewidth=2)
bbMiddlePlot = plot(bbMiddle, "BB Middle", color=color.new(#FF6D00, 50), linewidth=2)
bbLowerPlot = plot(bbLower, "BB Lower", color=color.new(#2962FF, 50), linewidth=2)
fill(bbUpperPlot, bbLowerPlot, color=color.new(#2962FF, 90), title="BB Area")
vwapPlot = plot(vwap, "VWAP", color=color.new(#AA00FF, 0), linewidth=3)
smaPlot = plot(sma, "SMA", color=color.new(#FF0000, 0), linewidth=2)
// Buy/Sell Signals with improved visuals
plotshape(buyCondition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar,
color=color.new(#00C853, 0), size=size.normal, text="BUY", textcolor=color.rgb(10, 1, 1))
plotshape(sellCondition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar,
color=color.new(#FF3D00, 0), size=size.normal, text="SELL", textcolor=color.rgb(10, 1, 1))
// Entry price lines and stop/target levels
var float longStopPrice = na
var float longTargetPrice = na
var float shortStopPrice = na
var float shortTargetPrice = na
if buyCondition
longStopPrice := close * (1 - stopLossPerc)
longTargetPrice := close * (1 + takeProfitPerc)
if sellCondition
shortStopPrice := close * (1 + stopLossPerc)
shortTargetPrice := close * (1 - takeProfitPerc)
plot(strategy.position_size > 0 ? longStopPrice : na, "Long Stop", color=color.new(#FF5252, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(strategy.position_size > 0 ? longTargetPrice : na, "Long Target", color=color.new(#64DD17, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(strategy.position_size < 0 ? shortStopPrice : na, "Short Stop", color=color.new(#FF5252, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=2)
plot(strategy.position_size < 0 ? shortTargetPrice : na, "Short Target", color=color.new(#64DD17, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=2)
// Technical Values Table
var table techTable = table.new(position.top_right, 3, 8,
bgcolor=color.new(#263238, 90),
border_width=2,
border_color=color.new(#FFFFFF, 50))
if barstate.islast
// Header
table.cell(techTable, 0, 0, "Indicator",
bgcolor=color.new(#263238, 100),
text_color=color.rgb(10, 1, 1),
text_size=size.small,
width=3)
// Column Headers
table.cell(techTable, 1, 0, "Value",
bgcolor=color.new(#263238, 100),
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 0, "Signal",
bgcolor=color.new(#263238, 100),
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
// RSI Row (kept in table but removed from signals)
table.cell(techTable, 0, 1, "RSI(14)", text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 1, 1, str.format("{0,number,#.##}", rsi),
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 1, rsi < rsiOversold ? "Oversold" : rsi > rsiOverbought ? "Overbought" : "Neutral", bgcolor=rsi < rsiOversold ? color.new(#00C853, 0) : rsi > rsiOverbought ? color.new(#FF3D00, 0) : color.gray)
// MACD Row
table.cell(techTable, 0, 2, "MACD", text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 1, 2, str.format("{0,number,#.######}", macdHist),
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 2, macdLine > signalLine ? "Bullish" : "Bearish", bgcolor=macdLine > signalLine ? color.new(#00C853, 0) : color.new(#FF3D00, 0))
// BB Row
bbPosition = (close - bbLower)/(bbUpper - bbLower)
table.cell(techTable, 0, 3, "BB Position", text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 1, 3, str.format("{0,number,#.##%}", bbPosition),
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 3, close < bbLower ? "Lower Band" : close > bbUpper ? "Upper Band" : "Middle", bgcolor=close < bbLower ? color.new(#00C853, 0) : close > bbUpper ? color.new(#FF3D00, 0) : color.gray)
// VWAP Row (kept in table but removed from signals)
vwapDiff = (close - vwap)/vwap
table.cell(techTable, 0, 4, "VWAP Diff", text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 1, 4, str.format("{0,number,#.##%}", vwapDiff),
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 4, close > vwap ? "Above" : "Below", bgcolor=close > vwap ? color.new(#00C853, 0) : color.new(#FF3D00, 0))
// SMA Row
smaDiff = (close - sma)/sma
table.cell(techTable, 0, 5, "SMA(50) Diff", text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 1, 5, str.format("{0,number,#.##%}", smaDiff),
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 5, close > sma ? "Above" : "Below", bgcolor=close > sma ? color.new(#00C853, 0) : color.new(#FF3D00, 0))
// Trend Row
table.cell(techTable, 0, 6, "Trend", text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 1, 6, isBullish ? "Bullish" : isBearish ? "Bearish" : "Neutral",
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 6, isBullish ? "Strong Up" : isBearish ? "Strong Down" : "Sideways", bgcolor=isBullish ? color.new(#00C853, 0) : isBearish ? color.new(#FF3D00, 0) : color.gray)
// Signal Status Row
table.cell(techTable, 0, 7, "Signal", text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 1, 7, buyCondition ? "Buy" : sellCondition ? "Sell" : "None",
text_color=color.rgb(10, 1, 1))
table.cell(techTable, 2, 7, buyCondition ? "Long Entry" : sellCondition ? "Short Entry" : "No Trade", bgcolor=buyCondition ? color.new(#00C853, 0) : sellCondition ? color.new(#FF3D00, 0) : color.gray)
// Trend Visualization with better colors
bgcolor(isBullish ? color.new(#00C853, 90) : isBearish ? color.new(#FF3D00, 90) : na, title="Trend Background")
// Add alerts for trading signals
alertcondition(buyCondition, title="Buy Signal", message="Buy Signal Triggered")
alertcondition(sellCondition, title="Sell Signal", message="Sell Signal Triggered")