
मल्टी-मॉड्यूलर शॉक मार्केट ट्रेडिंग सिस्टम एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जिसे विशेष रूप से शॉक की स्थितियों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक उच्च अनुकूलनशील ट्रेडिंग सिस्टम बनाने के लिए बुलिंगर बैंड्स, अपेक्षाकृत मजबूत संकेतकों (आरएसआई), चलती औसत समापन और फैलाव संकेतकों (एमएसीडी) और औसत दिशा सूचकांक (एडीएक्स) जैसे कई तकनीकी संकेतकों को जोड़ती है। यह रणनीति मॉड्यूलर डिजाइन विचारधारा का उपयोग करती है, जिसमें दो और एक-दूसरे से स्वतंत्र ट्रेडिंग तर्क शामिल हैंः गतिशीलता की पुष्टि करने वाला औसत मूल्य वापसी मॉड्यूल और बुलिंगर चरम सीमा रिवर्स मॉड्यूल, जो शॉक बाजार की स्थितियों में मूल्य प्रतिक्रिया अवसरों को पकड़ने में सक्षम है, और दो-दिशात्मक मल्टी-ऑपरेटिंग सिस्टम की सबसे बड़ी विशेषता इसकी बुद्धिमान स्टॉक प्रबंधन प्रणाली है, जो एक ही तर्क के तहत संचालन की अनुमति देती है, जबकि विभिन्न तर्कों के बीच स्थिति को सुनिश्चित करती है, प्रभावी सिग्नल टकराव से बचती है, और पूंजी का उपयोग करने में दक्षमता में सुधार करती है।
कोड विश्लेषण से, रणनीति का मुख्य सिद्धांत अस्थिर बाजार विशेषताओं की सटीक पहचान और समझ पर आधारित है। सबसे पहले, रणनीति एडीएक्स संकेतक का उपयोग करती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि बाजार अस्थिर स्थिति में है या नहीं, केवल ट्रेडिंग सिग्नल को ध्यान में रखते हुए जब एडीएक्स मूल्य सेट थ्रॉटल से कम हो, यह डिजाइन ट्रेंडिंग बाजार में संभावित नुकसान के लिए झूठे संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर करता है।
दो स्वतंत्र लॉजिक मॉड्यूल के माध्यम से रणनीति ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करती है।
गतिशीलता पुष्टि औसत वापसी मॉड्यूल ((तर्क 1): जब कीमत ब्लीन बैंड के मध्य ट्रैक से विचलित हो जाती है, तो MACD गोल्डफोर्क / डेडफोर्क और RSI संकेतकों के संयोजन से गतिज ऊर्जा की दिशा की पुष्टि होती है, जो एक अधिक या कम संकेत देता है। यह मॉड्यूल कीमतों में गतिज ऊर्जा परिवर्तन पर ध्यान देता है, जब गतिज ऊर्जा संकेतक दिखाता है कि यह औसत स्तर पर वापस आ सकता है।
ब्रिन बेल्ट सीमा उलटा मॉड्यूल ((तर्क 2): जब कीमत बुरीन बैंड को नीचे की ओर टच करती है और रिबाउंड के संकेत दिखाई देते हैं, तो आरएसआई ओवरबॉय ओवरसोल स्तर के निर्णय के साथ मिलकर एक रिवर्सल ट्रेडिंग सिग्नल बनाता है। यह मॉड्यूल चरम क्षेत्रों में कीमतों के पलटाव के अवसरों को पकड़ता है।
ट्रेडिंग प्रबंधन के लिए, रणनीति में गतिशील एटीआर स्टॉपलॉस का उपयोग किया गया है, जो जोखिम नियंत्रण प्रदान करता है; साथ ही, कई स्टॉपलॉस डिज़ाइन किए गए हैं, जिनमें बुलिन बैंड मध्य-रेल/दो-रेल स्टॉप और आरएसआई रेफरल रिवर्स शामिल हैं। सबसे महत्वपूर्ण डिजाइन है कि स्थिति को एक ही तर्क के साथ पारस्परिक रूप से धक्का दिया जाता है, जो प्रत्येक ट्रेड के स्रोत तर्क को सटीक रूप से ट्रैक करके विभिन्न तर्क के बीच स्थिति को सुनिश्चित करता है, जबकि एक ही तार्किक ढांचे के तहत स्मार्ट धक्का देने की अनुमति देता है, जो जोखिम और लाभ को प्रभावी रूप से संतुलित करता है।
मॉड्यूलर डिजाइन: रणनीति मॉड्यूलर संरचना को अपनाती है, जो विभिन्न व्यापारिक तर्क को अलग करती है, जिससे सिस्टम को अधिक लचीला बनाया जा सकता है, विशेष मॉड्यूल को बाजार की स्थिति के आधार पर अलग से चालू या बंद किया जा सकता है, जो रणनीति की अनुकूलन क्षमता को बढ़ाता है।
बाजार की स्थिति की सटीक पहचान: ADX सूचकांक के माध्यम से अस्थिर बाजारों की प्रभावी पहचान करें, ट्रेंडिंग बाजारों में अनावश्यक ट्रेडिंग से बचें और झूठे संकेतों को कम करें।
मल्टी सिग्नल पुष्टिकरण तंत्र: प्रत्येक व्यापारिक संकेत को कई संकेतकों की संयुक्त पुष्टि की आवश्यकता होती है, जैसे कि मूल्य स्थिति, गतिशीलता संकेतक और आघात संकेतक का संयोजन निर्णय, जो गलत निर्णय की संभावना को काफी कम करता है।
बुद्धिमान गोदाम प्रबंधनइस रणनीति का मुख्य लाभ यह है कि यह एक अभिनव स्थिति प्रबंधन प्रणाली है, जो एक ही तर्क के तहत एक बुद्धिमान वृद्धि और विभिन्न तर्क के बीच स्थिति के प्रतिरोध को लागू करती है, जो लाभप्रद स्थिति का लाभ उठाती है और सिग्नल संघर्ष से बचती है।
बहुस्तरीय जोखिम नियंत्रणगतिशील एटीआर रोक, कई स्टॉप रणनीतियाँ (बुलिन बैंड स्टॉप, आरएसआई रिवर्स स्टॉप) और आरएसआई रिवर्स ऑउट-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ-ऑफ) ।
समापन मूल्य पुष्टि तंत्रपारित किया गयाःbarstate.isconfirmedनियंत्रण, के-लाइन बंद नहीं होने पर झूठे संकेतों से बचने के लिए, लेनदेन की गुणवत्ता में सुधार।
दृश्य समर्थनरणनीतियाँ बुरीन बैंड चैनल, एटीआर गतिशील स्टॉप-लॉस लाइन और अन्य दृश्य तत्व प्रदान करती हैं, जिससे व्यापारियों को बाजार की स्थिति और रणनीतियों के संचालन के बारे में जानकारी मिलती है।
भूकंपीय झटके से गलतफहमी का खतरा: हालांकि ADX सूचक का उपयोग कर बाजार के उतार-चढ़ाव की पहचान की जाती है, फिर भी बाजार की स्थिति का आकलन करने में त्रुटि हो सकती है, विशेष रूप से उतार-चढ़ाव के रुझान के संक्रमण के दौरान, जो अनुचित व्यापारिक संकेतों का कारण बन सकता है। समाधान ADX थ्रेशोल्ड को समायोजित करना या अन्य प्रवृत्ति-पुष्टि संकेतकों को जोड़ना है, जैसे कि प्रवृत्ति की ताकत सूचकांक।
पैरामीटर अनुकूलन निर्भरता: रणनीति का प्रदर्शन अत्यधिक निर्भर करता है परमिट सेटिंग्स, जिसमें ब्रुइंग बैंड चक्र, आरएसआई थ्रेसहोल्ड, एमएसीडी पैरामीटर आदि शामिल हैं। विभिन्न बाजार स्थितियों में पैरामीटर के विभिन्न संयोजनों की आवश्यकता हो सकती है। यह ऐतिहासिक डेटा के माध्यम से इष्टतम पैरामीटर संयोजन खोजने और नियमित रूप से पैरामीटर की प्रभावशीलता की जांच करने की सिफारिश की जाती है।
जमा जोखिम संचय: हालांकि रणनीति तर्क के अनुसार स्थिति को बढ़ाने की अनुमति देती है, लेकिन चरम बाजार की स्थिति में स्थिति को अत्यधिक केंद्रित करने और नुकसान को बढ़ाने का जोखिम हो सकता है। इस जोखिम को नियंत्रण में रखने के लिए अधिकतम संख्या और एक बार में पूंजी के अनुपात की सीमा निर्धारित की जा सकती है।
भूकंपीय झटके: जब बाजार में रुझान के रूप में झटके से टूट जाता है, तो रणनीति को बड़े नुकसान का सामना करना पड़ सकता है। रुझान तोड़ने के लिए फ़िल्टर शर्तों को बढ़ाने या रुझान की पुष्टि के बाद सभी झटके वाले तार्किक पदों को स्वचालित रूप से बंद करने की सिफारिश की जाती है।
सूचकांक में पिछड़ेपन का जोखिम: तकनीकी संकेतक स्वयं में कुछ पिछड़ापन है, जिससे प्रवेश या प्रस्थान का समय आदर्श नहीं हो सकता है। अधिक संवेदनशील संकेतक या मौजूदा संकेतक मापदंडों को अनुकूलित करने, संवेदनशीलता और विश्वसनीयता को संतुलित करने का प्रयास किया जा सकता है।
गतिशील पैरामीटर अनुकूलितवर्तमान में, रणनीति में स्थिर पैरामीटर का उपयोग किया जाता है। बाजार में उतार-चढ़ाव की गतिशीलता के आधार पर ब्रीनिंग बैंड मानक विचलन, एटीआर गुणांक और अन्य पैरामीटर को समायोजित करने के लिए एक अस्थिरता दर अनुकूलन तंत्र की शुरूआत पर विचार किया जा सकता है, ताकि रणनीति विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए बेहतर रूप से अनुकूल हो सके।
बाजार परिवेश को वर्गीकृत करना: एक साधारण झटके / प्रवृत्ति द्विआधारी के अलावा, बाजार की स्थिति को और अधिक खंडित किया जा सकता है, जैसे कि कमजोर झटके, मजबूत झटके, प्रारंभिक प्रवृत्ति, आदि, प्रत्येक बाजार की स्थिति के लिए इष्टतम ट्रेडिंग पैरामीटर और तर्क को कॉन्फ़िगर करना।
धन प्रबंधन में सुधार: वर्तमान रणनीति में एक निश्चित प्रतिशत धन प्रबंधन का उपयोग किया जाता है, जो कि कम अस्थिरता वाले वातावरण में पदों को बढ़ाने और उच्च अस्थिरता वाले वातावरण में पदों को कम करने के लिए जोखिम-समायोजित रिटर्न को अनुकूलित करने के लिए अस्थिरता-आधारित स्थिति आकार देने के तरीके को पेश करने पर विचार कर सकता है।
सिग्नल गुणवत्ता ग्रेडिंगट्रेडिंग सिग्नल के लिए एक गुणवत्ता रेटिंग सिस्टम स्थापित किया जा सकता है, जो कई कारकों के आधार पर संकेतों को रेट करता है (जैसे कि सूचक एकरूपता, मूल्य स्थान आदि), केवल उच्च गुणवत्ता वाले संकेतों के साथ बढ़े हुए हैं, जबकि कम गुणवत्ता वाले सिग्नल कम निवेश करते हैं।
रोकथाम रणनीति का अनुकूलनवर्तमान में, रोकथाम रणनीतियाँ अपेक्षाकृत सरल हैं, और गतिशील रोकथाम को लागू करने पर विचार किया जा सकता है, जैसे कि एटीआर-आधारित मोबाइल रोकथाम या ब्रीनिंग बैंडविड्थ-अनुकूली रोकथाम लक्ष्य, जो रोकथाम को अधिक लचीला बनाता है।
मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे कि रैंडम फॉरेस्ट या सपोर्ट वेक्टर मशीन को पेश किया जा सकता है, जो ऐतिहासिक डेटा प्रशिक्षण मॉडल के माध्यम से बाजार की स्थिति की पहचान और सिग्नल जनरेशन की सटीकता में सुधार कर सकता है।
समय फ़िल्टर जोड़ें: विभिन्न बाजारों के लिए सक्रिय समय विशेषता के लिए, ट्रेडिंग समय फ़िल्टर को कम तरलता या उच्च अस्थिरता के समय में व्यापार करने से बचने, स्लिप पॉइंट और निष्पादन जोखिम को कम करने के लिए जोड़ा जा सकता है।
मल्टी-मॉड्यूलर शॉक मार्केट ट्रेडिंग सिस्टम एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है, जो कई क्लासिक तकनीकी संकेतकों को मिलाकर और मॉड्यूलर डिजाइन विचार को अपनाकर, शॉक मार्केट में व्यापार के अवसरों को प्रभावी ढंग से पकड़ती है। इसकी सबसे बड़ी नवीनता यह है कि यह एक ही तर्क के तहत एक बुद्धिमान बढ़ोतरी और विभिन्न तर्क के बीच स्थितियों के प्रतिस्थापन तंत्र को लागू करती है, जो रिटर्न की क्षमता और जोखिम नियंत्रण को संतुलित करती है। रणनीति में परिष्कृत पैरामीटर अनुकूलन विकल्प और बहुस्तरीय जोखिम प्रबंधन उपाय हैं, जो विभिन्न समय अवधि के शॉक मार्केट वातावरण के लिए उपयुक्त हैं।
हालांकि, पैरामीटर निर्भरता और बाजार की स्थिति के बारे में गलतफहमी जैसे संभावित जोखिम हैं, लेकिन उचित पैरामीटर अनुकूलन, गतिशील अनुकूलन तंत्र और अधिक परिष्कृत बाजार की स्थिति वर्गीकरण के माध्यम से इन जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित किया जा सकता है। भविष्य के अनुकूलन दिशा मुख्य रूप से गतिशील पैरामीटर समायोजन, अधिक परिष्कृत धन प्रबंधन और मशीन सीखने की शुरूआत जैसी उन्नत तकनीकों पर केंद्रित है, जो रणनीति की स्थिरता और अनुकूलनशीलता को और बढ़ाने की उम्मीद है।
कुल मिलाकर, यह एक अच्छी तरह से सिद्ध और व्यावहारिक रूप से अच्छी तरह से अनुकूलित अस्थिरता बाजार रणनीति है, जो मध्यम और दीर्घकालिक मात्रात्मक ट्रेडिंग सिस्टम के एक घटक के रूप में उपयुक्त है, या अस्थिरता के स्पष्ट बाजार चरणों में अलग से लागू होती है। यह रणनीति एक अच्छा आधारभूत ढांचा प्रदान करती है, जो व्यक्तिगत ट्रेडिंग शैली और बाजार विशेषताओं के आधार पर आगे अनुकूलित और अनुकूलित की जा सकती है।
/*backtest
start: 2025-04-01 00:00:00
end: 2025-07-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BNB_USDT"}]
args: [["v_input_bool_1",false],["RunMode",1,358374]]
*/
strategy("Modular Oscillation Strategy", overlay=true, default_qty_value=10)
// =================================================================================
// Universal Indicator Parameters
// =================================================================================
bb_len = input.int(20, title="BB Period", group="Universal Indicators")//BB period
bb_stddev = input.float(2.0, title="BB Std Dev", group="Universal Indicators")//BB std dev multiplier
rsi_len = input.int(14, title="RSI Period", group="Universal Indicators")//RSI period
rsi_ma_len = input.int(14, title="RSI MA Period", group="Universal Indicators")//RSI MA period
macd_fast = input.int(12, title="MACD Fast", group="Universal Indicators")//MACD fast period
macd_slow = input.int(26, title="MACD Slow", group="Universal Indicators")//MACD slow period
macd_signal = input.int(9, title="MACD Signal", group="Universal Indicators")//MACD signal period
atr_len = input.int(14, title="ATR Period", group="Universal Indicators")//ATR period
adx_len = input.int(14, title="ADX Period", group="Universal Indicators")//ADX period
// =================================================================================
// Logic 1: Momentum Confirmed Mean Reversion
// =================================================================================
use_logic1 = input.bool(true, title="Enable Logic 1", group="Logic 1")//Enable Logic 1
adx_threshold_logic1 = input.float(40.0, "ADX Oscillation Threshold", group="Logic 1")//ADX threshold
atr_multiplier_logic1 = input.float(1.8, "ATR Stop Multiplier", group="Logic 1", step=0.1)//ATR stop multiplier
use_bb_exit_logic1 = input.bool(true, "BB Upper/Lower Exit", group="Logic 1")//Use BB exit
use_rsi_exit_logic1 = input.bool(true, "RSI MA Reversal Exit", group="Logic 1")//Use RSI exit
// =================================================================================
// Logic 2: Bollinger Band Extreme Reversal
// =================================================================================
use_logic2 = input.bool(true, title="Enable Logic 2", group="Logic 2")//Enable Logic 2
rsi_ob_logic2 = input.int(70, "RSI Overbought", group="Logic 2")//RSI overbought
rsi_os_logic2 = input.int(30, "RSI Oversold", group="Logic 2")//RSI oversold
adx_threshold_logic2 = input.float(30, "ADX Oscillation Threshold", group="Logic 2")//ADX threshold
atr_multiplier_logic2 = input.float(1.8, "ATR Stop Multiplier", group="Logic 2", step=0.1)//ATR stop multiplier
use_bb_exit_logic2 = input.bool(true, "BB Middle Exit", group="Logic 2")//Use BB middle exit
use_rsi_exit_logic2 = input.bool(true, "RSI MA Reversal Exit", group="Logic 2")//Use RSI exit
// =================================================================================
// Indicator Calculations
// =================================================================================
[bb_middle, bb_upper, bb_lower] = ta.bb(close, bb_len, bb_stddev)//Calculate BB lines
rsi = ta.rsi(close, rsi_len)//Calculate RSI
rsi_ma = ta.sma(rsi, rsi_ma_len)//Calculate RSI MA
[macd_line, signal_line, _] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)//Calculate MACD
atr = ta.atr(atr_len)//Calculate ATR
[_, _, adx_value] = ta.dmi(adx_len, adx_len)//Calculate ADX
// Market State Judgment
is_ranging_market_logic1 = adx_value < adx_threshold_logic1//Check L1 oscillation
is_ranging_market_logic2 = adx_value < adx_threshold_logic2//Check L2 oscillation
// Price and Indicator Events
price_below_bb_middle = close < bb_middle//Price below BB middle
price_above_bb_middle = close > bb_middle//Price above BB middle
price_crosses_back_above_lower = ta.crossover(close, bb_lower)//Price cross up BB lower
price_crosses_back_below_upper = ta.crossunder(close, bb_upper)//Price cross down BB upper
macd_golden_cross = ta.crossover(macd_line, signal_line)//MACD golden cross
macd_death_cross = ta.crossunder(macd_line, signal_line)//MACD death cross
rsi_above_ma = rsi > rsi_ma//RSI above MA
rsi_below_ma = rsi < rsi_ma//RSI below MA
// Exit Events
exit_long_bb_upper_target = ta.crossover(close, bb_upper)//Price cross up BB upper
exit_short_bb_lower_target = ta.crossunder(close, bb_lower)//Price cross down BB lower
exit_long_bb_middle_target = ta.crossover(close, bb_middle)//Price cross up BB middle
exit_short_bb_middle_target = ta.crossunder(close, bb_middle)//Price cross down BB middle
exit_long_rsi_reversal = ta.crossunder(rsi, rsi_ma)//RSI cross down MA
exit_short_rsi_reversal = ta.crossover(rsi, rsi_ma)//RSI cross up MA
// =================================================================================
// Position State Management
// =================================================================================
var bool is_logic1_active = false//Init L1 state
var bool is_logic2_active = false//Init L2 state
is_logic1_active := false//Reset L1 state
is_logic2_active := false//Reset L2 state
//Check open trades for active logic
if strategy.opentrades > 0
for i = 0 to strategy.opentrades - 1
trade_id = strategy.opentrades.entry_id(i)
if str.contains(trade_id, "Logic1")
is_logic1_active := true//Mark L1 active
if str.contains(trade_id, "Logic2")
is_logic2_active := true//Mark L2 active
// =================================================================================
// Entry Conditions
// =================================================================================
// Logic 1 Entry Conditions
logic1_long_condition = use_logic1 and not use_logic2 and is_ranging_market_logic1 and macd_golden_cross and rsi_above_ma and price_below_bb_middle
//L1 long: Enable L1, disable L2, oscillating, MACD gold cross, RSI>MA, price<BB middle
logic1_short_condition = use_logic1 and not use_logic2 and is_ranging_market_logic1 and macd_death_cross and rsi_below_ma and price_above_bb_middle
//L1 short: Enable L1, disable L2, oscillating, MACD death cross, RSI<MA, price>BB middle
// Logic 2 Entry Conditions
logic2_long_condition = use_logic2 and not use_logic1 and is_ranging_market_logic2 and price_crosses_back_above_lower and rsi <= rsi_os_logic2
//L2 long: Enable L2, disable L1, oscillating, price cross up BB lower, RSI oversold
logic2_short_condition = use_logic2 and not use_logic1 and is_ranging_market_logic2 and price_crosses_back_below_upper and rsi >= rsi_ob_logic2
//L2 short: Enable L2, disable L1, oscillating, price cross down BB upper, RSI overbought
// =================================================================================
// Strategy Execution - Long Trades
// =================================================================================
// Logic 1 Long Execution
if use_logic1
if logic1_long_condition
strategy.entry("Logic1Long", strategy.long, comment="Logic1-Long")//Enter L1 long
strategy.exit("StopLoss1Long", from_entry="Logic1Long", stop=close - atr * atr_multiplier_logic1)
//Set L1 long stop loss
// Logic 1 Long BB Profit Taking
if use_bb_exit_logic1
if exit_long_bb_upper_target
strategy.close("Logic1Long", comment="Logic1-Upper Exit")//L1 upper exit
// Logic 1 Long RSI Reversal Profit Taking
if use_rsi_exit_logic1
if strategy.position_size > 0 and exit_long_rsi_reversal and price_above_bb_middle
float total_profit_L1_long = 0.0
for i = 0 to strategy.opentrades - 1
if str.contains(strategy.opentrades.entry_id(i), "Logic1Long")
total_profit_L1_long += strategy.opentrades.profit(i)
//Calculate L1 long profit
if total_profit_L1_long > 0
strategy.close("Logic1Long", comment="Logic1-Profit&RSI Reversal")
//Close L1 long on profit & RSI reversal
// Logic 2 Long Execution
if use_logic2
if logic2_long_condition
strategy.entry("Logic2Long", strategy.long, comment="Logic2-Long")//Enter L2 long
strategy.exit("StopLoss2Long", from_entry="Logic2Long", stop=close - atr * atr_multiplier_logic2)
//Set L2 long stop loss
// Logic 2 Long BB Profit Taking
if use_bb_exit_logic2
if exit_long_bb_middle_target
strategy.close("Logic2Long", comment="Logic2-Middle Exit")//L2 middle exit
// Logic 2 Long RSI Reversal Profit Taking
if use_rsi_exit_logic2
if is_logic2_active and strategy.position_size > 0 and exit_long_rsi_reversal and price_above_bb_middle
float total_profit_L2_long = 0.0
for i = 0 to strategy.opentrades - 1
if str.contains(strategy.opentrades.entry_id(i), "Logic2Long")
total_profit_L2_long += strategy.opentrades.profit(i)
//Calculate L2 long profit
if total_profit_L2_long > 0
strategy.close("Logic2Long", comment="Logic2-Profit&RSI Reversal")
//Close L2 long on profit & RSI reversal
// =================================================================================
// Strategy Execution - Short Trades
// =================================================================================
// Logic 1 Short Execution
if use_logic1
if logic1_short_condition
strategy.entry("Logic1Short", strategy.short, comment="Logic1-Short")//Enter L1 short
strategy.exit("StopLoss1Short", from_entry="Logic1Short", stop=close + atr * atr_multiplier_logic1)
//Set L1 short stop loss
// Logic 1 Short BB Profit Taking
if use_bb_exit_logic1
if exit_short_bb_lower_target
strategy.close("Logic1Short", comment="Logic1-Lower Exit")//L1 lower exit
// Logic 1 Short RSI Reversal Profit Taking
if use_rsi_exit_logic1
if strategy.position_size < 0 and exit_short_rsi_reversal and price_below_bb_middle
float total_profit_L1_short = 0.0
for i = 0 to strategy.opentrades - 1
if str.contains(strategy.opentrades.entry_id(i), "Logic1Short")
total_profit_L1_short += strategy.opentrades.profit(i)
//Calculate L1 short profit
if total_profit_L1_short > 0
strategy.close("Logic1Short", comment="Logic1-Profit&RSI Reversal")
//Close L1 short on profit & RSI reversal
// Logic 2 Short Execution
if use_logic2
if logic2_short_condition
strategy.entry("Logic2Short", strategy.short, comment="Logic2-Short")//Enter L2 short
strategy.exit("StopLoss2Short", from_entry="Logic2Short", stop=close + atr * atr_multiplier_logic2)
//Set L2 short stop loss
// Logic 2 Short BB Profit Taking
if use_bb_exit_logic2
if exit_short_bb_middle_target
strategy.close("Logic2Short", comment="Logic2-Middle Exit")//L2 middle exit
// Logic 2 Short RSI Reversal Profit Taking
if use_rsi_exit_logic2
if is_logic2_active and strategy.position_size < 0 and exit_short_rsi_reversal and price_below_bb_middle
float total_profit_L2_short = 0.0
for i = 0 to strategy.opentrades - 1
if str.contains(strategy.opentrades.entry_id(i), "Logic2Short")
total_profit_L2_short += strategy.opentrades.profit(i)
//Calculate L2 short profit
if total_profit_L2_short > 0
strategy.close("Logic2Short", comment="Logic2-Profit&RSI Reversal")
//Close L2 short on profit & RSI reversal
// =================================================================================
// Visualization
// =================================================================================
// Plotting
plot(bb_upper, title="Upper Track", color=color.new(color.teal, 50))//Plot BB upper
plot(bb_middle, title="Middle Track", color=color.new(color.gray, 70))//Plot BB middle
plot(bb_lower, title="Lower Track", color=color.new(color.teal, 50))//Plot BB lower