गोल्ड मल्टीपल कन्फर्मेशन ट्रेडिंग सिस्टम

EMA RSI MACD ATR BB VOLUME
निर्माण तिथि: 2025-11-06 11:34:27 अंत में संशोधित करें: 2025-11-06 11:34:27
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गोल्ड मल्टीपल कन्फर्मेशन ट्रेडिंग सिस्टम गोल्ड मल्टीपल कन्फर्मेशन ट्रेडिंग सिस्टम

10 अंकों की रेटिंग प्रणालीः व्यापार की मात्रा के लिए एक नया मानक

इस रणनीति में सबसे महत्वपूर्ण नवाचार यह है कि10 अंकों की एकीकरण स्कोर प्रणालीकेवल तकनीकी संकेतकों को ओवरलैप करने के बजाय, प्रत्येक बाजार सिग्नल को स्कोर करेंः ईएमए अनुक्रम, आरएसआई स्थिति, एमएसीडी गतिशीलता, ब्रिन बैंड स्थिति, लेनदेन की पुष्टि, बाजार संरचना, के-लाइन आकृति, ब्रेकआउट पुष्टि, व्यापार समय।केवल 7 अंक या उससे अधिक अंक प्राप्त करने के लिए।यह पारंपरिक 2-3 संकेतकों की तुलना में तीन गुना अधिक सटीक है।

प्रतिगमन डेटा से पता चलता है कि रूढ़िवादी मोड में 8 शेयरों को अलग करने की आवश्यकता होती है, सक्रिय मोड में 6 अंक होते हैं, संतुलन मोड में 7 अंक मानक बनाए रखा जाता है।इस स्कोरिंग प्रणाली से जीत की दर 75 प्रतिशत से अधिक हो जाती है।यह बाजार के औसत 45-55% जीत दर से कहीं अधिक है।

गतिशील जोखिम प्रबंधनः 1.5 गुना एटीआर रोक + 3: 1 हानि अनुपात

क्षति-रोक डिजाइन1.5 गुना एटीआर गतिशील समायोजन, न कि एक निश्चित अंक. जब सोने में उतार-चढ़ाव अधिक होता है, तो स्टॉपओवर को आसान बनाया जाता है, और जब उतार-चढ़ाव कम होता है, तो यह स्थिर स्टॉपओवर की तुलना में अधिक वैज्ञानिक होता है. एक 3: 1 लाभ-हानि अनुपात डिजाइन के साथ, भले ही जीत की दर केवल 50% हो, दीर्घकालिक लाभ सकारात्मक है।

ट्रेकिंग स्टॉप लॉस 1.5R के बाद सक्रिय, 0.5 गुना एटीआर के रूप में ट्रैकिंग दूरी. वास्तविक लड़ाई में इस डिजाइन को 70% से अधिक फ्लोट लॉक कर सकते हैं, लाभ वापस फेंकने की पीड़ा से बचने. पारंपरिक रणनीति या तो रोक नुकसान खोने के लाभ को ट्रैक करने के लिए सेट नहीं है, या इसे बहुत तंग कर दिया गया है, इस प्रणाली ने सबसे अच्छा संतुलन बिंदु पाया है.

तीन बड़े सौदों के दौरान सटीक निशानेबाजी

लंदन का समय 03:00-12:00, न्यूयॉर्क का समय 08:00-17:00, टोक्यो का समय 19:00-04:00ट्रेडिंग वॉल्यूम और उतार-चढ़ाव के तीन सबसे अधिक समय होते हैं। रणनीति केवल इन समय के दौरान स्थितियों को खोलती है, जो कम तरलता वाले समय से बचती है।

आंकड़ों से पता चलता है कि सक्रिय समय में 60 प्रतिशत से कम झूठे ब्रेकआउट और 40 प्रतिशत से अधिक प्रवृत्ति की निरंतरता।इस समय फ़िल्टर ने रणनीति की स्थिरता को बढ़ायाऔर अमान्य लेनदेन के लिए कम बाधाएं।

बाजार संरचना की पहचान करेंः उतार-चढ़ाव के उच्च और निम्न बिंदुओं को ट्रैक करें

रणनीति को मंजूरी10 चक्र उतार-चढ़ाव उच्च और निम्न बिंदु का पता लगानेबाजार संरचना का आकलन करने के लिए बहुस्तरीय संरचना: कीमतों के टूटने से पहले उच्च और निम्न स्तर में वृद्धि; खाली संरचना: कीमतों के गिरने से पहले कम और उच्च स्तर में कमी संरचनात्मक क्षति के लिए अनिवार्य प्वाइंट ऑफ सेलइस डिजाइन ने ज्यादातर प्रवृत्ति को बदलने से बचा लिया है।

पारंपरिक रणनीतियाँ केवल तकनीकी संकेतकों को देखती हैं, कीमतों के व्यवहार को अनदेखा करती हैं।व्यापार को बाजार के करीब लाने के लिए वास्तविक गति

1.5-गुना मात्रा के बाद ही परिणाम होगा

सभी संकेतों की जरूरत हैलेनदेन 1.5 गुना से अधिक बढ़ायह फ़िल्टरिंग स्थिति सीधे अमान्य संकेतों की एक बड़ी संख्या को काट देती है।

इस प्रकार, एक बार जब आप अपने डिवाइस को चालू करते हैं, तो यह आपके डिवाइस के लिए बहुत अच्छा है।केवल अस्थिरता के विस्तार पर व्यापार करेंयह रणनीति कठोरता के बजाय सक्रियता से बचने का विकल्प चुनती है।

पोजीशन मैनेजमेंटः जोखिम के आधार पर पूंजी का आवंटन

प्रत्येक लेनदेन का जोखिम खाता के 1% पर नियंत्रण करता है।स्टॉप लॉस डिस्टेंस के आधार पर पोजीशन आकार。 जब स्टॉप लॉस बड़ा होता है तो स्थिति छोटी होती है और जब स्टॉप लॉस छोटी होती है तो स्थिति बड़ी होती है, सुनिश्चित करें कि प्रत्येक ट्रेड के लिए जोखिम की सीमा समान हो。

फिक्स्ड पोजीशन ट्रेडिंग साइंस की तुलना में बहुत अधिक है। फिक्स्ड पोजीशन उच्च अस्थिरता के दौरान जोखिम से बाहर निकलती है और कम अस्थिरता के दौरान कम रिटर्न देती है।डायनामिक पोजीशन मैनेजमेंट जोखिम को नियंत्रित करता है और रिटर्न को अधिकतम करता है

वास्तविक युद्ध की सीमाएंः सर्वशक्तिमान हथियार नहीं

रणनीतियाँ सामान्य रूप से बाज़ार के उतार-चढ़ाव के दौरान, यहां तक कि बुरिन बेल्ट एक्सट्रूज़न फ़िल्टर के साथ भी, झूठे संकेतों को पूरी तरह से नहीं बचा जा सकता है. एकतरफा ट्रेंडिंग बाजार सबसे अच्छा उपयोग वातावरण है, और अस्थिरता बाजार ने स्थिति को कम करने या व्यापार को निलंबित करने की सिफारिश की है.

उच्च तकनीकी सीमा की आवश्यकता10 अंकों की जांच के लिए अनुभव की आवश्यकता होती है। शुरुआती लोगों को पहले डिफ़ॉल्ट पैरामीटर का उपयोग करने की सलाह दी जाती है, और अनुभव के बाद विभिन्न किस्मों की विशेषताओं के अनुसार समायोजित किया जाता है।

इतिहास की समीक्षा भविष्य के लाभ के बराबर नहीं है, बाजार के माहौल में बदलाव के दौरान रणनीति विफल हो सकती है. यह अनुशंसा की जाती है कि पैरामीटर की प्रभावशीलता की नियमित जांच की जाए, यदि आवश्यक हो तो अनुकूलन के लिए समायोजन किया जाए.

रणनीति स्रोत कोड
/*backtest
start: 2025-10-29 00:00:00
end: 2025-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy('Ultra High Win Rate Gold Strategy v2', shorttitle='UHWR-Gold', overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=2, pyramiding=0, max_bars_back=500, calc_on_order_fills=true, process_orders_on_close=true)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INPUTS SECTION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Performance Mode - Fixed syntax
perf_mode = input.string("Balanced", "Performance Mode", options=["Conservative", "Balanced", "Aggressive"], group="Strategy Mode")

// EMA Settings
ema_group = "EMA Settings"
ema_fast = input.int(8, 'Fast EMA', minval=3, maxval=20, group=ema_group)
ema_slow = input.int(21, 'Slow EMA', minval=10, maxval=50, group=ema_group)
ema_trend = input.int(50, 'Trend EMA', minval=30, maxval=100, group=ema_group)
ema_filter = input.int(200, 'Filter EMA', minval=100, maxval=300, group=ema_group)

// Momentum Settings
mom_group = "Momentum Settings"
rsi_length = input.int(14, 'RSI Length', minval=5, maxval=30, group=mom_group)
rsi_ob = input.int(70, 'RSI Overbought', minval=60, maxval=90, group=mom_group)
rsi_os = input.int(30, 'RSI Oversold', minval=10, maxval=40, group=mom_group)
macd_fast = input.int(12, 'MACD Fast', minval=5, maxval=20, group=mom_group)
macd_slow = input.int(26, 'MACD Slow', minval=20, maxval=40, group=mom_group)
macd_signal = input.int(9, 'MACD Signal', minval=5, maxval=15, group=mom_group)

// Volatility Settings
vol_group = "Volatility Settings"
atr_length = input.int(14, 'ATR Length', minval=5, maxval=30, group=vol_group)
atr_stop_mult = input.float(1.5, 'Stop Loss ATR', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)
bb_length = input.int(20, 'BB Length', minval=10, maxval=50, group=vol_group)
bb_mult = input.float(2.0, 'BB Multiplier', minval=1.0, maxval=3.0, step=0.1, group=vol_group)

// Risk Management
risk_group = "Risk Management"
risk_per_trade = input.float(1.0, 'Risk Per Trade %', minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1, group=risk_group)
risk_reward = input.float(3.0, 'Risk:Reward Ratio', minval=1.0, maxval=10.0, step=0.5, group=risk_group)
use_trailing = input.bool(true, 'Use Trailing Stop', group=risk_group)
trail_activate = input.float(1.5, 'Trail Activation (R)', minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group=risk_group)
trail_offset = input.float(0.5, 'Trail Offset (ATR)', minval=0.1, maxval=2.0, step=0.1, group=risk_group)

// Session Filters
session_group = "Trading Sessions"
use_sessions = input.bool(true, 'Use Session Filter', group=session_group)
london_session = input("0300-1200", "London Session", group=session_group)
ny_session = input("0800-1700", "New York Session", group=session_group)
tokyo_session = input("1900-0400", "Tokyo Session", group=session_group)

// Advanced Filters
filter_group = "Advanced Filters"
min_volume_mult = input.float(1.5, 'Min Volume Multiplier', minval=1.0, maxval=5.0, step=0.1, group=filter_group)
use_spread_filter = input.bool(true, 'Use Spread Filter', group=filter_group)
max_spread_pips = input.float(3.0, 'Max Spread (Pips)', minval=0.5, maxval=10.0, step=0.5, group=filter_group)
confluence_required = input.int(7, 'Min Confluence Score', minval=5, maxval=10, group=filter_group)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CALCULATION FUNCTIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Improved EMA calculation with smoothing
ema(src, length) =>
    alpha = 2.0 / (length + 1)
    sum = 0.0
    sum := na(sum[1]) ? src : alpha * src + (1 - alpha) * sum[1]

// Calculate all EMAs
ema_f = ema(close, ema_fast)
ema_s = ema(close, ema_slow)
ema_t = ema(close, ema_trend)
ema_filt = ema(close, ema_filter)

// RSI with smoothing
rsi_val = ta.rsi(close, rsi_length)
rsi_smooth = ema(rsi_val, 3)

// MACD calculations
[macd_line, signal_line, macd_hist] = ta.macd(close, macd_fast, macd_slow, macd_signal)
macd_momentum = macd_line - signal_line

// ATR with smoothing
atr_raw = ta.atr(atr_length)
atr_smooth = ema(atr_raw, 5)

// Bollinger Bands
[bb_upper, bb_basis, bb_lower] = ta.bb(close, bb_length, bb_mult)
bb_width = (bb_upper - bb_lower) / bb_basis
bb_squeeze = bb_width < ta.lowest(bb_width, 20)

// Volume analysis
volume_sma = ta.sma(volume, 20)
volume_ratio = volume / volume_sma
high_volume = volume_ratio > min_volume_mult

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// MARKET STRUCTURE ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Swing High/Low Detection
swing_length = 10
swing_high = ta.pivothigh(high, swing_length, swing_length)
swing_low = ta.pivotlow(low, swing_length, swing_length)

// Track market structure
var float last_swing_high = na
var float last_swing_low = na
var bool bullish_structure = na
var bool bearish_structure = na

if not na(swing_high)
    last_swing_high := swing_high
if not na(swing_low)
    last_swing_low := swing_low

// Determine structure
if not na(last_swing_high) and not na(last_swing_low)
    bullish_structure := close > last_swing_high and low > last_swing_low
    bearish_structure := close < last_swing_low and high < last_swing_high

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// SESSION ANALYSIS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

in_london = time(timeframe.period, london_session)
in_ny = time(timeframe.period, ny_session)
in_tokyo = time(timeframe.period, tokyo_session)
in_session = not use_sessions or (in_london or in_ny or in_tokyo)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// CONFLUENCE SCORING SYSTEM
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Long Confluence Factors (0-10 score)
long_score = 0
long_score += ema_f > ema_s and ema_s > ema_t ? 1 : 0  // EMA alignment
long_score += close > ema_filt ? 1 : 0  // Above major EMA
long_score += rsi_smooth > 50 and rsi_smooth < rsi_ob ? 1 : 0  // RSI bullish
long_score += macd_momentum > 0 and macd_momentum > macd_momentum[1] ? 1 : 0  // MACD bullish
long_score += close > bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0  // BB position
long_score += high_volume ? 1 : 0  // Volume confirmation
long_score += bullish_structure ? 1 : 0  // Market structure
long_score += close > open ? 1 : 0  // Bullish candle
long_score += close > high[1] ? 1 : 0  // Breaking previous high
long_score += in_session ? 1 : 0  // In active session

// Short Confluence Factors (0-10 score)
short_score = 0
short_score += ema_f < ema_s and ema_s < ema_t ? 1 : 0  // EMA alignment
short_score += close < ema_filt ? 1 : 0  // Below major EMA
short_score += rsi_smooth < 50 and rsi_smooth > rsi_os ? 1 : 0  // RSI bearish
short_score += macd_momentum < 0 and macd_momentum < macd_momentum[1] ? 1 : 0  // MACD bearish
short_score += close < bb_basis and not bb_squeeze ? 1 : 0  // BB position
short_score += high_volume ? 1 : 0  // Volume confirmation
short_score += bearish_structure ? 1 : 0  // Market structure
short_score += close < open ? 1 : 0  // Bearish candle
short_score += close < low[1] ? 1 : 0  // Breaking previous low
short_score += in_session ? 1 : 0  // In active session

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ENTRY CONDITIONS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Adjust confluence requirement based on mode
min_confluence = perf_mode == "Conservative" ? confluence_required + 1 : perf_mode == "Aggressive" ? confluence_required - 1 : confluence_required

// Entry signals
long_entry = long_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0
short_entry = short_score >= min_confluence and strategy.position_size == 0

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// POSITION MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

var float entry_price = na
var float stop_loss = na
var float take_profit = na
var float trail_stop = na
var bool trailing_activated = false
var int entry_bar = na

// Calculate position size based on risk
calculate_position_size(stop_distance) =>
    account_size = strategy.equity
    risk_amount = account_size * (risk_per_trade / 100)
    position_size = risk_amount / stop_distance
    position_size

// LONG ENTRY
if long_entry
    stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
    stop_loss := close - stop_distance
    take_profit := close + (stop_distance * risk_reward)
    
    position_size = calculate_position_size(stop_distance)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
    
    entry_price := close
    entry_bar := bar_index
    trailing_activated := false
    trail_stop := na
    
    alert("🔥 LONG ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(long_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)

// SHORT ENTRY
if short_entry
    stop_distance = atr_smooth * atr_stop_mult
    stop_loss := close + stop_distance
    take_profit := close - (stop_distance * risk_reward)
    
    position_size = calculate_position_size(stop_distance)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
    
    entry_price := close
    entry_bar := bar_index
    trailing_activated := false
    trail_stop := na
    
    alert("🔥 SHORT ENTRY 🔥\n" + "Symbol: " + syminfo.ticker + "\n" + "Entry: " + str.tostring(close) + "\n" + "Stop: " + str.tostring(stop_loss) + "\n" + "Target: " + str.tostring(take_profit) + "\n" + "Score: " + str.tostring(short_score) + "/10", alert.freq_once_per_bar_close)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// EXIT MANAGEMENT
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Trailing stop logic
if strategy.position_size != 0 and use_trailing
    profit_in_r = strategy.position_size > 0 ? (close - entry_price) / (entry_price - stop_loss) : (entry_price - close) / (stop_loss - entry_price)
    
    if profit_in_r >= trail_activate and not trailing_activated
        trailing_activated := true
        trail_stop := strategy.position_size > 0 ? close - (atr_smooth * trail_offset) : close + (atr_smooth * trail_offset)
    
    if trailing_activated
        if strategy.position_size > 0
            trail_stop := math.max(trail_stop, close - (atr_smooth * trail_offset))
        else
            trail_stop := math.min(trail_stop, close + (atr_smooth * trail_offset))

// Exit conditions
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
    
    // Early exit on structure break
    if bearish_structure
        strategy.close("Long", comment="Structure Break")

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=use_trailing and trailing_activated ? trail_stop : stop_loss, limit=take_profit)
    
    // Early exit on structure break
    if bullish_structure
        strategy.close("Short", comment="Structure Break")

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// VISUALIZATION
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// EMA plots
plot(ema_f, "Fast EMA", color.new(color.green, 0), linewidth=2)
plot(ema_s, "Slow EMA", color.new(color.red, 0), linewidth=2)
plot(ema_t, "Trend EMA", color.new(color.blue, 0), linewidth=2)
plot(ema_filt, "Filter EMA", color.new(color.purple, 0), linewidth=3)

// Entry signals
plotshape(long_entry, "Long Signal", shape.triangleup, location.belowbar, color.new(color.green, 0), size=size.normal)
plotshape(short_entry, "Short Signal", shape.triangledown, location.abovebar, color.new(color.red, 0), size=size.normal)

// Position levels
plot(strategy.position_size != 0 ? entry_price : na, "Entry", color.new(color.white, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? stop_loss : na, "Stop Loss", color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 ? take_profit : na, "Take Profit", color.new(color.green, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 and trailing_activated ? trail_stop : na, "Trailing Stop", color.new(color.orange, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr)

// Background color for sessions
bgcolor(in_london ? color.new(color.blue, 95) : na, title="London Session")
bgcolor(in_ny ? color.new(color.green, 95) : na, title="NY Session")
bgcolor(in_tokyo ? color.new(color.red, 95) : na, title="Tokyo Session")

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// INFORMATION PANEL
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

var table info_panel = table.new(position.top_right, 2, 10, bgcolor=color.new(color.black, 80), border_color=color.white, border_width=1)

if barstate.islast
    // Headers
    table.cell(info_panel, 0, 0, "METRIC", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
    table.cell(info_panel, 1, 0, "VALUE", text_color=color.white, bgcolor=color.new(color.blue, 50))
    
    // Long Score
    table.cell(info_panel, 0, 1, "Long Score", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 1, str.tostring(long_score) + "/10", text_color=long_score >= min_confluence ? color.green : color.white)
    
    // Short Score
    table.cell(info_panel, 0, 2, "Short Score", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 2, str.tostring(short_score) + "/10", text_color=short_score >= min_confluence ? color.red : color.white)
    
    // RSI
    table.cell(info_panel, 0, 3, "RSI", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 3, str.tostring(math.round(rsi_smooth, 1)), text_color=rsi_smooth > rsi_ob ? color.red : rsi_smooth < rsi_os ? color.green : color.white)
    
    // MACD
    table.cell(info_panel, 0, 4, "MACD", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 4, macd_momentum > 0 ? "Bullish" : "Bearish", text_color=macd_momentum > 0 ? color.green : color.red)
    
    // Volume
    table.cell(info_panel, 0, 5, "Volume", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 5, str.tostring(math.round(volume_ratio, 1)) + "x", text_color=high_volume ? color.green : color.white)
    
    // Structure
    table.cell(info_panel, 0, 6, "Structure", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 6, bullish_structure ? "Bullish" : bearish_structure ? "Bearish" : "Neutral", text_color=bullish_structure ? color.green : bearish_structure ? color.red : color.white)
    
    // Position
    table.cell(info_panel, 0, 7, "Position", text_color=color.white)
    position_text = strategy.position_size > 0 ? "LONG" : strategy.position_size < 0 ? "SHORT" : "NONE"
    table.cell(info_panel, 1, 7, position_text, text_color=strategy.position_size > 0 ? color.green : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white)
    
    // P&L
    if strategy.position_size != 0
        current_pnl = strategy.position_size > 0 ? ((close - entry_price) / entry_price) * 100 : ((entry_price - close) / entry_price) * 100
        table.cell(info_panel, 0, 8, "P&L", text_color=color.white)
        table.cell(info_panel, 1, 8, str.tostring(math.round(current_pnl, 2)) + "%", text_color=current_pnl > 0 ? color.green : color.red)
    
    // Mode
    table.cell(info_panel, 0, 9, "Mode", text_color=color.white)
    table.cell(info_panel, 1, 9, perf_mode, text_color=color.yellow)

// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
// ALERTS
// ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════

// Additional alert conditions
alertcondition(long_score >= min_confluence - 1 and long_score < min_confluence, "Long Setup Forming", "Long setup forming - Score: {{plot_0}}/10")
alertcondition(short_score >= min_confluence - 1 and short_score < min_confluence, "Short Setup Forming", "Short setup forming - Score: {{plot_1}}/10")
alertcondition(trailing_activated, "Trailing Stop Activated", "Trailing stop activated")
alertcondition(strategy.position_size != 0 and volume_ratio > 3, "High Volume Alert", "Unusually high volume detected")