मल्टी-टाइम फ़्रेम ज़ीरो लेटेंसी ट्रेंड सिग्नल ट्रेडिंग रणनीति: ZLEMA पर आधारित डायनेमिक एंट्री और एग्ज़िट सिस्टम

ZLEMA ATR EMA MTF RR TP SL
निर्माण तिथि: 2025-05-20 14:45:41 अंत में संशोधित करें: 2025-05-20 14:45:41
कॉपी: 0 क्लिक्स: 592
2
ध्यान केंद्रित करना
319
समर्थक

मल्टी-टाइम फ़्रेम ज़ीरो लेटेंसी ट्रेंड सिग्नल ट्रेडिंग रणनीति: ZLEMA पर आधारित डायनेमिक एंट्री और एग्ज़िट सिस्टम मल्टी-टाइम फ़्रेम ज़ीरो लेटेंसी ट्रेंड सिग्नल ट्रेडिंग रणनीति: ZLEMA पर आधारित डायनेमिक एंट्री और एग्ज़िट सिस्टम

अवलोकन

मल्टीपल टाइम फ्रेम शून्य-विलंबता ट्रेंड सिग्नल ट्रेडिंग रणनीति एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो शून्य-विलंबता सूचकांक चलती औसत ((ZLEMA) पर आधारित है, जिसका उद्देश्य पारंपरिक चलती औसत की देरी को कम करना और तेजी से और सटीक प्रवृत्ति पहचानने के संकेत प्रदान करना है। यह रणनीति न केवल प्रवृत्ति में परिवर्तन की पहचान करने के लिए अस्थिरता चैनल को जोड़ती है, बल्कि इसमें कई प्रकार के लचीले आउटपुट तंत्र भी शामिल हैं, जिसमें जोखिम रिटर्न, आउटपुट लाभ लक्ष्य आउटपुट, एटीआर-आधारित स्टॉप एंड स्टॉप लॉस, गतिशील ट्रैकिंग स्टॉप लॉस और लाइनों के माध्यम से आउटपुट आदि शामिल हैं। यह रणनीति विशेष रूप से मध्यम या लंबी अवधि के व्यापार के लिए उपयुक्त है। रणनीति को केवल बहु या द्वि-दिशात्मक व्यापार करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, और शून्य-लाइन री-इनपुट विकल्प प्रदान करता है, जो ट्रेडिंग सिस्टम की लचीलापन और जोखिम प्रबंधन क्षमता में काफी सुधार करता है।

रणनीति सिद्धांत

इस रणनीति का मूल सिद्धांत शून्य-विलंबता सूचकांक चलती औसत (ZLEMA) पर आधारित है, जो एक तकनीकी सूचक है जो कीमत डेटा विलंबता को समाप्त या कम करके चलती औसत प्रतिक्रिया की गति को बढ़ाता है। इसके कार्यान्वयन के लिए कदम इस प्रकार हैंः

  1. शून्य विलंब गणनारणनीतिः पहले ZLEMA की गणना करें, सूत्र के माध्यम सेzlema = ta.ema(src + (src - src[lag]), length)इस प्रकार,lagयह विधि पारंपरिक ईएमए में पिछड़ेपन को कम करने के लिए प्रभावी है।

  2. रुझान पहचान तंत्र

    • ZLEMA के आधार पर एक अस्थिर चैनल जोड़ें (जैसे कि ब्रींथ बैंड), चैनल की चौड़ाई एटीआर के उच्चतम मान से गुणा गुणा से निर्धारित होती है
    • जब कीमतें ऊपर की ओर जाती हैं, तो रुझान ऊपर की ओर होता है।
    • जब कीमत नीचे की ओर जाती है, तो यह नीचे की ओर जाता है (-1)
    • प्रणाली भी 5 लगातार K लाइनों ZLEMA दिशा में एक साथ की पुष्टि की सुविधा प्रदान करता है, के माध्यम सेzlemaUpTrendऔरzlemaDownTrendचर को लागू करना
  3. विविध प्रवेश शर्तें

    • मूल रूप से बहु प्रवेशः कीमतों पर और तारीखों के भीतर
    • कई प्रविष्टियों के लिए अग्रिमः ZLEMA की 5 K लाइनों की निरंतर वृद्धि की पुष्टि के साथ बुनियादी शर्तें
    • हवाई प्रवेशः कीमतों के नीचे और तारीखों के भीतर (वैकल्पिक सुविधा)
    • ज़ेडएलईएमए जीरो लाइन में फिर से प्रवेशः कीमतों में थोड़ी देर के सुधार के बाद, ज़ेडएलईएमए के ऊपर वापस आ गया है, और यह अभी भी अधिक प्रवृत्ति में है
  4. एकीकृत गतिशील आउटपुट सिस्टम

    • रिस्क-रिटर्न-प्रिमिट लक्ष्यः प्रवेश मूल्य और स्टॉप-लॉस के आधार पर एक विशिष्ट रिस्क-रिटर्न अनुपात के लिए लक्ष्य मूल्य
    • एटीआर बेस स्टॉप और स्टॉपः एटीआर गुणन गतिशीलता का उपयोग करके स्टॉप और स्टॉप की स्थिति की गणना करें
    • एटीआर ट्रैकिंग स्टॉप लॉसः कीमतों के साथ स्टॉप लॉस को स्वचालित रूप से स्थानांतरित करता है
    • लाभ-हानि संतुलन हानिः जब लाभ एक निश्चित जोखिम-लाभ अनुपात तक पहुंचता है, तो हानि को प्रवेश मूल्य पर ले जाया जाता है
    • रुझान उलटा आउटः जब रुझान सूचक बदल जाता है तो स्वचालित रूप से बाहर निकलता है
    • ईएमए आउटः जब कीमत एक विशिष्ट ईएमए से अधिक हो जाती है तो बाहर निकलें

रणनीतिक लाभ

मल्टीपल टाइमफ्रेम शून्य-विलंबता प्रवृत्ति सिग्नल ट्रेडिंग रणनीतियों में महत्वपूर्ण फायदे हैंः

  1. सिग्नल विलंबता को कम करना: ZLEMA तकनीक के माध्यम से, पारंपरिक चलती औसत में देरी को कम किया गया है, जिससे रुझानों की पहचान अधिक समय पर की जा सकती है और रुझानों की शुरुआत को जल्दी पकड़ने में सक्षम है।

  2. पूर्ण जोखिम प्रबंधन प्रणाली: एक बहुस्तरीय जोखिम नियंत्रण तंत्र को एकीकृत करता है, जो विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए पूर्ण सुरक्षा प्रदान करने के लिए फिक्स्ड स्टॉप, एटीआर डायनामिक स्टॉप, ट्रैक स्टॉप से लेकर घाटे के संतुलन स्टॉप तक है।

  3. लचीला ट्रेडिंग विकल्प: विभिन्न बाजार वरीयताओं और विनियामक वातावरणों के लिए बहु-नीति या द्वि-दिशात्मक ट्रेडिंग रणनीति के रूप में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

  4. पुनर्प्राप्ति तंत्र: ZLEMA शून्य रेखा पुनः प्रवेश फ़ंक्शन के माध्यम से, मजबूत रुझानों में अल्पकालिक रिवर्स के बाद फिर से प्रवेश की अनुमति, रुझान लाभ को अधिकतम करना।

  5. विविधीकरण से बाहर निकलने की रणनीति: विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए कई प्रकार के निकास विकल्प प्रदान करता है, जो लाभ लक्ष्य के माध्यम से लाभ को लॉक कर सकता है, या स्टॉप लॉस को ट्रैक करके लाभ को चला सकता है।

  6. दृश्य सहायता: ट्रेडिंग सिग्नल और जोखिम प्रबंधन की स्थिति को ट्रेंड शैडो, स्टॉप लॉस लाइन, स्टॉप ब्रेक लाइन और ट्रेंड इंडिकेटर जैसे दृश्य तत्वों के माध्यम से प्रदर्शित करता है।

  7. विस्तृत प्रदर्शन आँकड़े: एक एकीकृत व्यापार सांख्यिकीय तालिका जो जीत दर, शुद्ध लाभ, अधिकतम निकासी और अन्य महत्वपूर्ण संकेतकों को प्रदर्शित करती है ताकि रणनीति का आकलन और अनुकूलन किया जा सके।

रणनीतिक जोखिम

हालांकि इस रणनीति का डिजाइन तर्कसंगत है, फिर भी कुछ संभावित जोखिमों के बारे में पता होना चाहिएः

  1. पैरामीटर संवेदनशीलताZLEMA लंबाई और एटीआर गुणांक जैसे मुख्य पैरामीटर रणनीति के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं, और गलत सेटिंग से बहुत अधिक या बहुत कम संकेत हो सकते हैं।

  2. बाज़ारों में गिरावट के झूठे संकेत: बिना किसी स्पष्ट प्रवृत्ति के अस्थिर बाजारों में, लगातार घाटे के कारण अक्सर झूठे संकेत उत्पन्न हो सकते हैं।

  3. प्रवृत्ति उलट जोखिमहालांकि रणनीति में कई प्रकार के बाहर निकलने के तंत्र हैं, लेकिन एक तीव्र प्रवृत्ति में बदलाव के साथ, यह संभव है कि बाहर निकलने के लिए समय नहीं होगा और अधिक नुकसान होगा।

  4. अति-अनुरूपता का जोखिम: कई मापदंडों के संयोजन से ऐतिहासिक आंकड़ों पर अधिक अनुकूलन हो सकता है, जो भविष्य के बाजार की स्थिति में खराब प्रदर्शन करेगा।

  5. लंबे समय तक चलने वाला सिग्नल दुर्लभ: जब लंबे ZLEMA लंबाई का उपयोग किया जाता है, तो रणनीति कम ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न कर सकती है, जिससे फंड उपयोगिता प्रभावित होती है।

  6. चौड़ाई को रोकने की चुनौतीएटीआर-आधारित रोक उच्च अस्थिरता वाले बाजारों में बहुत चौड़ी हो सकती है, जिससे एकल हानि बहुत अधिक हो सकती है; और कम अस्थिरता वाले बाजारों में बहुत संकीर्ण हो सकती है, जिससे अक्सर ट्रिगर किया जाता है।

इन जोखिमों को कम करने के तरीकों में शामिल हैंः सख्त पैरामीटर रीट्रेसिंग और फॉरवर्ड वेरिफिकेशन, बाजार की स्थिति के संकेतकों के साथ संयोजन, अस्थिर बाजारों में व्यापार से बचने, सख्त धन प्रबंधन नियमों को लागू करना, और बाजार में बदलाव के लिए रणनीति पैरामीटर को नियमित रूप से फिर से अनुकूलित करना।

रणनीति अनुकूलन दिशा

इस रणनीति में कई प्रकार के अनुकूलन हैं, जो निम्नलिखित दिशाओं में प्रदर्शन को और बेहतर बना सकते हैंः

  1. गतिशील पैरामीटर अनुकूलित: बाजार में उतार-चढ़ाव के आधार पर ZLEMA लंबाई और ATR गुणांक को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए अनुकूलन तंत्र विकसित करना, विभिन्न बाजार स्थितियों में रणनीति की अनुकूलनशीलता में सुधार करना।

  2. बाजार स्थिति फ़िल्टर: बाजार स्थिति संकेतक (जैसे एडीएक्स, अस्थिरता संकेतक) का परिचय दें, केवल अनुकूल बाजार स्थितियों में व्यापार करें, अक्षम अस्थिर बाजारों में अक्सर व्यापार करने से बचें।

  3. बहु-समय फ़्रेम पुष्टि: उच्च समय सीमा के साथ प्रवृत्ति की दिशा के संयोजन में, सफलता की दर में वृद्धि केवल तभी होती है जब प्रवृत्ति की दिशा बड़ी होती है।

  4. लेन-देन की पुष्टि: एकीकरण लेन-देन मात्रा संकेतक एक सहायक पुष्टि के रूप में, उदाहरण के लिए, केवल लेन-देन की मात्रा में वृद्धि के साथ एक प्रवृत्ति परिवर्तन संकेत की पुष्टि करें।

  5. मशीन लर्निंग अनुकूलन: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके इष्टतम पैरामीटर संयोजन और प्रवेश समय खोजने के लिए, विशेष रूप से मॉडल को यह अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है कि कौन से सिग्नल अधिक सफल होने की संभावना है।

  6. मौसमी और समय फ़िल्टर: कम कुशल या उच्च जोखिम वाले ट्रेडिंग समय से बचने के लिए ट्रेडिंग समय और कैलेंडर फ़िल्टर जोड़ें

  7. सम्बद्ध परिसंपत्ति संबंध विश्लेषण: सम्बंधित परिसंपत्तियों के संबंधिता विश्लेषण को शामिल करना, बहु-संपत्ति समोच्च पुष्टि के दौरान सिग्नल विश्वसनीयता को बढ़ाना।

ये अनुकूलन दिशाएं न केवल रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ाती हैं, बल्कि जोखिम को भी कम करती हैं, जिससे यह विभिन्न बाजार स्थितियों और व्यक्तिगत जोखिम वरीयताओं के लिए अधिक उपयुक्त हो जाता है।

संक्षेप

मल्टीपल टाइम फ्रेम शून्य-विलंबता ट्रेंड सिग्नल ट्रेडिंग रणनीति एक व्यापक और लचीली मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली है जो शून्य-विलंबता सूचकांक चलती औसत (ZLEMA) तकनीक और अस्थिरता चैनल के माध्यम से तेजी से और सटीक प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए, और एक बहु-स्तरीय गतिशील जोखिम प्रबंधन तंत्र के साथ धन की सुरक्षा के लिए है। यह रणनीति न केवल प्रवृत्ति के शुरुआती अवसरों को पकड़ सकती है, बल्कि प्रवृत्ति के विकास में पुनः प्रवेश तंत्र के माध्यम से राजस्व को अधिकतम कर सकती है, जबकि विभिन्न बाजार स्थितियों के अनुकूल कई निकास रणनीतियों की पेशकश करती है।

रणनीति का मुख्य लाभ संकेत विलंबता को कम करना है, एक व्यापक जोखिम प्रबंधन प्रणाली और लचीले व्यापार विन्यास विकल्प प्रदान करना है। हालांकि, उपयोगकर्ताओं को संभावित जोखिमों जैसे कि पैरामीटर संवेदनशीलता, बाजार में झूठे संकेतों और अति-अनुरूपता के बारे में सावधान रहना होगा। रणनीति के प्रदर्शन को बाजार की स्थिति फ़िल्टरिंग, बहु-समय फ़्रेम पुष्टि और गतिशील पैरामीटर अनुकूलन जैसे अनुकूलन दिशाओं के माध्यम से और बढ़ाया जा सकता है।

तकनीकी संकेतकों पर आधारित एक मात्रात्मक ट्रेडिंग प्रणाली के रूप में, यह रणनीति विशेष रूप से मध्यम और दीर्घकालिक रुझान ट्रेडिंग के लिए उपयुक्त है, जो विभिन्न वित्तीय बाजारों में लागू होती है। हालांकि, किसी भी रणनीति को व्यक्तिगत ट्रेडिंग लक्ष्यों, जोखिम सहनशीलता और बाजार की वरीयताओं के आधार पर व्यक्तिगत रूप से समायोजित करने की आवश्यकता होती है, और सख्त धन प्रबंधन सिद्धांतों के साथ वास्तविक लेनदेन में लागू होती है।

रणनीति स्रोत कोड
//@version=6
// Quant Trading Pro www.quanttradingpro.com
// #1 Strategy Optimizer on the chrome extension store Quant Trading Strategy Optimizer


strategy(title="Quant Trading Zero Lag Trend Signals (MTF) Strategy", shorttitle="QT0️⃣Zero Lag Signals Strategy", overlay=true, 
     commission_type=strategy.commission.percent, 
     commission_value=0.1, 
     slippage=3, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=100, 
     initial_capital=1000, 
     margin_long=0, 
     margin_short=0)

// === INPUT PARAMETERS ===

// 📌 1️⃣ Main Calculations
length = input.int(70, title="Length", minval=70, maxval=7000)
mult   = input.float(1.2, "Band Multiplier", group="Main Calculations")

// === 📊 Trade Data Toggles ===
showFloatingTable = input.bool(true, "Show Floating Stats Table?", group="Trade Data")
showTradeLog      = input.bool(false, "Show Trade Log Labels on Chart?", group="Trade Data")
enableCSVExport = input.bool(false, "Enable CSV Export", group="Trade Data")

// 📌 ZLEMA Trend Confirmation for Entries
useZlemaTrendConfirm = input.bool(false, "Use ZLEMA Trend Confirmation for entry?", group="Entry Conditions")
reEnterOnLongTrend = input.bool(false, "Re-Enter on Long Trend continuation", group="Entry Conditions")

// 📌 2️⃣ Short Trades
allowShortTrades = input.bool(false, "Allow Short Trades?", group="Short Trades")

// 📌 Performance Settings
useProfitTarget  = input.bool(false, "Use Profit Target?", group="Performance Settings")
profitTargetRR   = input.float(2.0, "Profit Target (Risk-Reward Ratio)", group="Performance Settings")


// 📌 4️⃣ Dynamic TP/SL (Each Setting with Its Parameters Directly Below)
useATRStopTP    = input.bool(false, "Use ATR-Based Stop-Loss & Take-Profit?", group="Dynamic TP/SL")
atrLength       = input.int(14, "ATR Length", group="Dynamic TP/SL")
atrMultiplier   = input.float(1.5, "Stop-Loss ATR Multiplier", group="Dynamic TP/SL")
profitATRMultiplier = input.float(2.5, "Profit Target ATR Multiplier", group="Dynamic TP/SL")

useTrailingStop = input.bool(false, "Use ATR Trailing Stop?", group="Dynamic TP/SL")
trailStopMultiplier = input.float(1.5, "Trailing Stop ATR Multiplier", group="Dynamic TP/SL")

useBreakEven    = input.bool(false, "Use Break-Even Stop-Loss?", group="Dynamic TP/SL")
breakEvenRR     = input.float(1.5, "Move SL to Break-Even After RR", group="Dynamic TP/SL")

useTrendExit    = input.bool(false, "Use Trend-Based Take Profit (EMA Exit)?", group="Dynamic TP/SL")
emaExitLength   = input.int(9, "EMA Exit Length", group="Dynamic TP/SL")

// 📌 Debug Options
showZlemaDebug = input.bool(false, "Show ZLEMA Trend Debug?", group="Debug")




// ============================================================
// === 1️⃣ CALCULATIONS (Indicators, Trend, ATR, Stop/TP) ===
// ============================================================
src        = close
lag        = math.floor((length - 1) / 2)
zlema      = ta.ema(src + (src - src[lag]), length)
volatility = ta.highest(ta.atr(length), length * 3) * mult

var trend  = 0
if ta.crossover(close, zlema + volatility)
    trend := 1
if ta.crossunder(close, zlema - volatility)
    trend := -1

atrValue = ta.atr(atrLength)
emaExit  = ta.ema(close, emaExitLength)

var float stopLossLongLevel = na
var float profitTargetLongLevel = na
var float stopLossShortLevel = na
var float profitTargetShortLevel = na

var int lastEntryBarIndex = na
var float lastEntryPrice = na

// ✅ Corrected ZLEMA DownTrend Logic: Ensure ZLEMA has decreased for 5 consecutive bars
// ✅ ZLEMA Increasing for 5 Bars → Bullish Trend (Green Triangle Up at the Bottom)
zlemaUpTrend = zlema > zlema[1] and zlema[1] > zlema[2] and zlema[2] > zlema[3] and zlema[3] > zlema[4]

// ✅ ZLEMA Decreasing for 5 Bars → Bearish Trend (Red Triangle Down at the Top)
zlemaDownTrend = zlema < zlema[1] and zlema[1] < zlema[2] and zlema[2] < zlema[3] and zlema[3] < zlema[4]

if ta.crossover(trend, 0) // Long Entry
    stopLossLongLevel := useATRStopTP ? close - (atrValue * atrMultiplier) : zlema - volatility
    profitTargetLongLevel := useProfitTarget ? (close + ((close - stopLossLongLevel) * profitTargetRR)) : na

if ta.crossunder(trend, 0) // Short Entry
    stopLossShortLevel := useATRStopTP ? close + (atrValue * atrMultiplier) : zlema + volatility
    profitTargetShortLevel := useProfitTarget ? (close - ((stopLossShortLevel - close) * profitTargetRR)) : na

// ATR-Based Stop-Loss Levels for Trade Exits
var float atrStopLossLong = na
var float atrStopLossShort = na

if useATRStopTP
    if strategy.position_size > 0  // Long Position
        atrStopLossLong := na(atrStopLossLong) or strategy.position_size[1] == 0 ? close - (atrValue * atrMultiplier) : math.max(nz(atrStopLossLong[1]), close - (atrValue * atrMultiplier))  // Prevents SL from decreasing

    if strategy.position_size < 0  // Short Position
        atrStopLossShort := na(atrStopLossShort) or strategy.position_size[1] == 0 ? close + (atrValue * atrMultiplier) : math.min(nz(atrStopLossShort[1]), close + (atrValue * atrMultiplier))  // Prevents SL from increasing

// ATR-Based Take-Profit Levels
var float atrTakeProfitLong = na
var float atrTakeProfitShort = na

if useATRStopTP
    if strategy.position_size > 0  // Long Position
        atrTakeProfitLong := strategy.position_avg_price + (atrValue * profitATRMultiplier)  // Dynamic TP Based on ATR

    if strategy.position_size < 0  // Short Position
        atrTakeProfitShort := strategy.position_avg_price - (atrValue * profitATRMultiplier)  // Dynamic TP Based on ATR


// ATR Trailing Stop Levels for Trade Exits and Visualization
var float trailStopLongLine = na
var float trailStopShortLine = na

if useTrailingStop
    if strategy.position_size > 0  // Long Position
        trailStopLongLine := na(trailStopLongLine) or strategy.position_size[1] == 0 ? close - (atrValue * trailStopMultiplier) : 
                               math.max(nz(trailStopLongLine[1]), close - (atrValue * trailStopMultiplier))

    if strategy.position_size < 0  // Short Position
        trailStopShortLine := na(trailStopShortLine) or strategy.position_size[1] == 0 ? close + (atrValue * trailStopMultiplier) : 
                               math.min(nz(trailStopShortLine[1]), close + (atrValue * trailStopMultiplier))

// ============================================================
// === 2️⃣ ENTRY & EXIT LOGIC (Conditions for Trading) ===
// ============================================================


// ✅ Entry Conditions for Long Trades
longCondition = ta.crossover(trend, 0) and close > zlema + volatility 
canEnterLong = strategy.position_size == 0 or strategy.position_size[1] < 0  // Allows long entry right after short exit

if useZlemaTrendConfirm
    longCondition := longCondition and zlemaUpTrend  // Ensure ZLEMA Uptrend is true for long entries

// 🔥 Enforce that `longCondition` CANNOT be true if `zlemaUpTrend` is false
if useZlemaTrendConfirm and not zlemaUpTrend
    longCondition := false

// ✅ Entry Conditions for Short Trades
shortCondition = allowShortTrades and ta.crossunder(trend, 0) and close < zlema - volatility
canEnterShort = strategy.position_size == 0 or strategy.position_size[1] > 0  // Allows short entry right after long exit

if useZlemaTrendConfirm
    shortCondition := shortCondition and zlemaDownTrend  // Ensure ZLEMA Downtrend is true for short entries

// ✅ Long Re-Entry Condition: ZLEMA is green, position is flat, price closed below and now above ZLEMA
reEntryLongCondition = reEnterOnLongTrend and
     trend == 1 and
     trend[1] == 1 and  // ✅ Previous bar must also be in bullish trend (prevents triggering on trend change)
     strategy.position_size == 0 and
     close[1] < zlema[1] and
     close > zlema 


// ✅ Debugging: Display `longCondition` and `zlemaUpTrend` values only if the checkbox is checked
if showZlemaDebug and ta.crossover(trend, 0)
    label.new(x=bar_index, y=low, 
              text="LongCondition: " + str.tostring(longCondition) + 
                   "\nZLEMA UpTrend: " + str.tostring(zlemaUpTrend),
              color=color.white, textcolor=color.black, size=size.small, style=label.style_label_down)



// ============================================================
// === 3️⃣ TRADE EXECUTIONS (Entries, ATR SL/TP, Trailing Stop, Trend Exit) ===
// ============================================================

// 📌 Entry Conditions
if (canEnterLong and longCondition) or reEntryLongCondition
    lastEntryBarIndex := bar_index
    lastEntryPrice := close
    
    // 🛠️ Reset all SL/TP levels on Long Entry or Re-Entry
    if reEntryLongCondition
        // Trend-Based SL/TP
        stopLossLongLevel := useATRStopTP ? na : zlema - volatility
        profitTargetLongLevel := useProfitTarget and not useATRStopTP ? (close + ((close - stopLossLongLevel) * profitTargetRR)) : na

        // ATR-Based SL/TP
        atrStopLossLong := useATRStopTP ? close - (atrValue * atrMultiplier) : na
        atrTakeProfitLong := useATRStopTP ? close + (atrValue * profitATRMultiplier) : na

        // Trailing Stop
        trailStopLongLine := useTrailingStop ? close - (atrValue * trailStopMultiplier) : na

    strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, comment=reEntryLongCondition ? "Re-Entry Long" : "Bullish Trend Change")


if canEnterShort and shortCondition
    lastEntryBarIndex := bar_index
    lastEntryPrice := close
    strategy.entry(id="Short", direction=strategy.short, comment="Bearish Trend Change")


// 📌 ATR-Based Stop-Loss Exits (Ensures SL Always Triggers Correctly)
if useATRStopTP and strategy.position_size > 0
    if low <= atrStopLossLong
        strategy.close("Long", comment="ATR SL Hit - Long")

if useATRStopTP and strategy.position_size < 0
    if high >= atrStopLossShort
        strategy.close("Short", comment="ATR SL Hit - Short")

// 📌 ATR-Based Stop-Loss & Take-Profit Exits (Ensures TP Always Executes)
if useATRStopTP and strategy.position_size > 0 and high >= atrTakeProfitLong
    strategy.close("Long", comment="ATR TP Hit - Long")

if useATRStopTP and strategy.position_size < 0 and low <= atrTakeProfitShort
    strategy.close("Short", comment="ATR TP Hit - Short")


// 📌 Profit Target Exits (Ensures TP Always Executes Independently)
if useProfitTarget and strategy.position_size > 0 and high >= profitTargetLongLevel
    strategy.close("Long", comment="Profit Target Hit - Long")

if useProfitTarget and strategy.position_size < 0 and low <= profitTargetShortLevel
    strategy.close("Short", comment="Profit Target Hit - Short")

// 📌 Stop-Loss for Profit Target Trades (Ensures Stop-Loss Works with TP)
if useProfitTarget and strategy.position_size > 0 and low <= stopLossLongLevel
    strategy.close("Long", comment="Stop-Loss Hit - Long")

if useProfitTarget and strategy.position_size < 0 and high >= stopLossShortLevel
    strategy.close("Short", comment="Stop-Loss Hit - Short")

// 📌 ATR Trailing Stop Loss (Ensures It Works Alongside Other Exits)
if useTrailingStop and strategy.position_size > 0 and low <= trailStopLongLine
    strategy.close("Long", comment="Trailing Stop Hit - Long")

if useTrailingStop and strategy.position_size < 0 and high >= trailStopShortLine
    strategy.close("Short", comment="Trailing Stop Hit - Short")

// 📌 Trend-Based Exit (Closes Position When Trend Reverses)
if strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(trend, 0)
    strategy.close("Long", comment="Trend Change to Bearish")

if strategy.position_size < 0 and ta.crossover(trend, 0)
    strategy.close("Short", comment="Trend Change to Bullish")

// 📌 Break-Even Stop-Loss (Adjusts Stop to Entry Price at Set Risk-Reward Ratio)
if useBreakEven and strategy.position_size > 0 and high >= strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - atrStopLossLong) * breakEvenRR
    atrStopLossLong := strategy.position_avg_price

if useBreakEven and strategy.position_size < 0 and low <= strategy.position_avg_price - (atrStopLossShort - strategy.position_avg_price) * breakEvenRR
    atrStopLossShort := strategy.position_avg_price

// 📌 EMA Exit (Closes Position if Price Crosses EMA)
if useTrendExit and strategy.position_size > 0 and low < emaExit
    strategy.close("Long", comment="Exit on EMA")

if useTrendExit and strategy.position_size < 0 and high > emaExit
    strategy.close("Short", comment="Exit on EMA")



// ============================================================
// === 4️⃣ VISUALIZATIONS (Trend Shading, Stop-Loss, TP, ATR TS) ===
// ============================================================

// 🟢🔴 Restore Bullish/Bearish Trend Shading
zlemaColor = trend == 1 ? color.new(#00ffbb, 70) : color.new(#ff1100, 70)
m = plot(series=zlema, title="Zero Lag Basis", linewidth=2, color=zlemaColor)

upper = plot(zlema + volatility, style=plot.style_linebr, color=color.new(#ff1100, 90), title="Upper Deviation Band")
lower = plot(zlema - volatility, style=plot.style_linebr, color=color.new(#00ffbb, 90), title="Lower Deviation Band")

fill(plot1=m, plot2=upper, color=(trend == -1 ? color.new(#ff1100, 80) : na), title="Bearish Fill")
fill(plot1=m, plot2=lower, color=(trend == 1 ? color.new(#00ffbb, 80) : na), title="Bullish Fill")

// ✅ Plot a lime green TriangleUp at the bottom when ZLEMA has been going UP for 5 bars
plotshape(series=zlemaUpTrend ? low - ta.atr(5) * 0.5 : na, 
          location=location.bottom, style=shape.triangleup, 
          color=color.lime, title="ZLEMA Uptrend Detected")

// ✅ Plot a red TriangleDown at the top when ZLEMA has been going DOWN for 5 bars
plotshape(series=zlemaDownTrend ? high + ta.atr(5) * 0.5 : na, 
          location=location.top, style=shape.triangledown, 
          color=color.red, title="ZLEMA Downtrend Detected")

// 🔴 Default Stop-Loss Lines (Red) - Only Show If ATR SL/TP Is Not Used
plot(series=(not useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? stopLossLongLevel : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=2, title="Trend Stop-Loss - Long")

plot(series=(not useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? stopLossShortLevel : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.red, linewidth=2, title="Trend Stop-Loss - Short")

// 🟠 ATR Trailing Stop Loss Line (Thin Orange Line) - Only Draw When Checkbox is Checked
plot(series=(useTrailingStop and strategy.position_size > 0) ? trailStopLongLine : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.new(color.orange, 70), linewidth=1, title="ATR Trailing Stop - Long")

plot(series=(useTrailingStop and strategy.position_size < 0) ? trailStopShortLine : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.new(color.orange, 70), linewidth=1, title="ATR Trailing Stop - Short")

// ✅ ATR-Based Stop-Loss Visualization (Ensures Line Stays Until Trade Closes)
plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? atrStopLossLong : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Stop-Loss - Long")

plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? atrStopLossShort : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Stop-Loss - Short")

// ✅ ATR-Based Take-Profit Visualization (Ensures Line Stays Until Trade Closes)
plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? atrTakeProfitLong : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Take-Profit - Long")

plot(series=(useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? atrTakeProfitShort : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 50), linewidth=2, title="ATR-Based Take-Profit - Short")

// ✅ Standard Profit Target Visualization (Only Active if ATR SL/TP is NOT Used)
plot(series=(useProfitTarget and not useATRStopTP and strategy.position_size > 0) ? profitTargetLongLevel : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=2, title="Profit Target - Long")

plot(series=(useProfitTarget and not useATRStopTP and strategy.position_size < 0) ? profitTargetShortLevel : na, 
     style=plot.style_linebr, color=color.green, linewidth=2, title="Profit Target - Short")

// === 📋 FLOATING TABLE: STRATEGY PERFORMANCE & SETTINGS ===

// === Track first and last trade times ===
var int firstTradeTime = na
var int lastTradeTime = na

if strategy.opentrades > 0 and na(firstTradeTime)
    firstTradeTime := time

if strategy.closedtrades > 0
    lastTradeTime := time

// === Format trade date strings safely ===
firstDateStr = "N/A"
lastDateStr  = "N/A"

if not na(firstTradeTime)
    firstDateStr := str.tostring(month(firstTradeTime)) + "/" + str.tostring(dayofmonth(firstTradeTime)) + "/" + str.tostring(year(firstTradeTime) % 100)

if not na(lastTradeTime)
    lastDateStr := str.tostring(month(lastTradeTime)) + "/" + str.tostring(dayofmonth(lastTradeTime)) + "/" + str.tostring(year(lastTradeTime) % 100)