ianzeng123
Gambaran keseluruhan
Strategi DCA Breakthrough Dynamic Stop (DCA) adalah sistem perdagangan garis pendek yang tinggi yang menggabungkan analisis teknikal dengan purata kos dolar (DCA). Strategi ini menggunakan pelbagai petunjuk teknikal seperti EMA 48, RSI 14, MACD dan Brin Belt untuk mengesahkan titik masuk yang berpotensi, sambil melaksanakan kaedah pengurusan kedudukan yang berstruktur dan mekanisme kawalan risiko yang telah ditetapkan.
Prinsip Strategi
Prinsip strategi ini adalah berdasarkan pengesahan gabungan pelbagai indikator teknikal, terutamanya komponen utama berikut:
Sistem syarat kemasukan：
- Harga mesti melalui 48 kitaran EMA, naik jika bermulut, turun jika kosong
- RSI mesti mengesahkan kekuatan arah (<60 pada multicore dan <40 pada kosong)
- Garis MACD mesti melalui garis isyarat untuk mengesahkan arah momentum
- Harga mestilah mendekati zon sokongan / rintangan sebelumnya
- RSI menunjukkan isyarat berpatah balik di puncak/lembah ke-5
- High timeframe mengesahkan ini adalah kedudukan kedua
Pengurusan kedudukan dinamik：
- Risiko awal terhad kepada 1-3% akaun
- Saiz kedudukan mengikut perkadaran DCA 1-2-6 untuk menambah kedudukan
- Stop loss pertama ditetapkan pada kedudukan 1-3% dari titik masuk, dengan jumlah mata wang
- Pembaruan Stop Loss ke Posisi 1.3 peratus selepas semua DCA telah digunakan
Mekanisme Keuntungan Cerdas：
- Tutup 25% kedudukan apabila harga mencapai 0.5% keuntungan
- Tutup 50% kedudukan apabila harga mencapai 1% keuntungan
- Selepas keuntungan kedua, stop loss berpindah ke kedudukan perlindungan
Analisis kedalaman kod menunjukkan bahawa strategi ini juga merangkumi sistem pengenalan lembah puncak pintar untuk mengesan ketidakseimbangan dengan mengesan harga dan 5 titik pergerakan RSI terkini. Sistem pengesahan bingkai masa tinggi dengan menganalisis kedudukan sokongan dan rintangan pada carta garis matahari untuk mengelakkan isyarat palsu pada bingkai masa rendah.
Kelebihan Strategik
Dengan mengkaji lebih mendalam kod strategi ini, kita dapat menyimpulkan kelebihan yang ketara:
Sistem pengesahan bertingkat: Kemungkinan untuk memberi isyarat palsu dikurangkan dengan ketara melalui kerja sama pelbagai petunjuk teknikal, meningkatkan kadar kemenangan perdagangan. Penggunaan gabungan EMA, RSI, MACD dan Brin Belt memastikan kualiti tinggi titik masuk.
Pengurusan Wang PintarKaedah dengan nisbah 1-2-6 DCA memanfaatkan kos purata turun naik pasaran dan mengehadkan risiko keseluruhan. Risiko awal terhad kepada 1-3% akaun, memastikan bahawa walaupun dalam keadaan terburuk, tidak akan menyebabkan kerugian yang dahsyat.
Perlindungan Hentikan Kerosakan DinamikMekanisme Hentikan Kerosakan: Mekanisme Hentikan Kerosakan menyesuaikan diri dengan perkembangan perdagangan, terutamanya apabila Hentikan Kerosakan dipindahkan ke kedudukan perlindungan selepas mengambil sebahagian keuntungan, yang secara berkesan mengimbangi keperluan untuk melindungi keuntungan dan membenarkan ruang untuk berdagang.
Strategi keuntungan secara beransur-ansurDengan menutup 25% dan 50% kedudukan masing-masing pada titik keuntungan 0.5% dan 1%, strategi ini dapat mengunci sebahagian daripada keuntungan, sambil mengekalkan kedudukan untuk menangkap pergerakan pasaran yang lebih besar dan mencapai keseimbangan risiko dan pulangan.
Pengesahan jangka masa tinggi: Menggunakan tahap sokongan dan rintangan pada jangka masa yang lebih tinggi untuk menapis isyarat perdagangan, mengurangkan kesan bunyi bising dan pecah palsu yang biasa berlaku pada jangka masa yang lebih rendah.
Risiko Strategik
Walaupun strategi ini direka dengan baik, terdapat beberapa faktor risiko yang perlu diperhatikan:
Kepekaan ParameterPrestasi strategi sangat bergantung kepada pelbagai parameter yang ditetapkan, termasuk kitaran EMA, paras paras RSI, dan paras DCA. Perubahan kecil dalam parameter ini boleh menyebabkan perbezaan yang ketara dalam hasil perdagangan, yang memerlukan pengoptimuman dan pengukuran yang teliti.
Risiko Ketidaktentuan BesarWalaupun terdapat mekanisme DCA, harga boleh melebihi semua titik berhenti yang ditetapkan dengan cepat dalam keadaan pasaran yang bergelombang, menyebabkan kerugian sebenar melebihi jangkaan. Untuk risiko ini, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan saiz kedudukan awal yang lebih ketat atau menghentikan perdagangan semasa turun naik yang tinggi.
Kesan tambah kerugian berturut-turutWalaupun risiko perdagangan individu adalah terhad, kerugian berturut-turut boleh menyebabkan penurunan yang ketara pada kurva modal. Ia disyorkan untuk melaksanakan kawalan risiko keseluruhan tambahan, seperti had kerugian maksimum harian atau mingguan.
Kompleksiti untuk mengenal pasti RSIPengesanan RSI deviasi dalam kod bergantung kepada ketepatan data sejarah, yang mungkin tidak cukup dipercayai dalam keadaan pasaran tertentu. Penggunaan kaedah statistik yang lebih maju boleh dipertimbangkan untuk mengesahkan isyarat deviasi.
Bergantung kepada kecairan pasaranDalam pasaran yang kurang cair, sejumlah besar pesanan DCA mungkin menghadapi masalah slippage yang menjejaskan keberkesanan keseluruhan strategi. Penggunaan strategi ini harus dibatasi dalam pasaran yang tinggi cair.
Arah pengoptimuman strategi
Berdasarkan analisis mendalam kod, berikut adalah beberapa arah di mana strategi ini boleh dioptimumkan:
Pengaturan parameter dinamikMekanisme penyesuaian parameter dinamik yang berdasarkan pada turun naik pasaran boleh diperkenalkan. Sebagai contoh, secara automatik meningkatkan keperluan nilai rendah RSI semasa turun naik yang tinggi, atau menyesuaikan panjang EMA untuk menyesuaikan diri dengan kitaran pasaran yang berbeza.
Penguatan pengesananPengesanan RSI semasa adalah agak mudah dan boleh dipertingkatkan dengan memperkenalkan algoritma yang lebih rumit, seperti menggunakan RSI Fisher atau menambah pengesahan kuantiti. Ini akan mengurangkan isyarat salah faham dan meningkatkan ketepatan strategi.
Pengoptimuman Keuntungan PintarKelebihan: Kelebihan tetap yang sedia ada boleh diubah menjadi keuntungan dinamik berdasarkan turun naik pasaran. Sebagai contoh, menetapkan sasaran keuntungan yang lebih tinggi semasa turun naik tinggi dan sasaran yang lebih rendah semasa turun naik rendah untuk menyesuaikan diri dengan perubahan keadaan pasaran.
Pengurusan kewangan yang lebih baik: Rasio dan titik pemicu DCA dapat dioptimumkan, menyesuaikan secara dinamik mengikut struktur pasaran dan kekuatan trend semasa. Sebagai contoh, kadar DCA yang lebih agresif digunakan dalam trend yang kuat, dan lebih konservatif dalam trend yang lemah.
Optimumkan masa dagangan: Memperkenalkan penapis masa berdasarkan jumlah dagangan dan turun naik, mengelakkan dagangan pada masa yang kurang aktif. Ini boleh dilakukan dengan menganalisis data sejarah dan menentukan jendela masa perdagangan yang terbaik.
ringkaskan
Strategi DCA Dynamic Stop Break adalah sistem perdagangan garis pendek yang direka dengan baik yang menggabungkan pelbagai alat analisis teknikal dengan teknologi pengurusan wang yang canggih. Dengan bekerjasama dengan indikator seperti EMA, RSI, MACD dan Brin Belt, strategi ini dapat mengenal pasti titik masuk dengan kebarangkalian tinggi, sambil menggunakan kaedah DCA yang terstruktur dan mekanisme stop loss / stop loss untuk menguruskan risiko dan mengunci keuntungan.
Walaupun strategi ini mempunyai kelebihan yang jelas, termasuk kawalan risiko yang ketat, sistem pengesahan bertingkat dan mekanisme keuntungan pintar, pengguna masih perlu berjaga-jaga terhadap risiko yang disebabkan oleh sensitiviti parameter dan turun naik pasaran yang kuat.
Bagi peniaga, strategi ini paling sesuai untuk digunakan di pasaran yang mempunyai kecairan yang mencukupi, dan pengulangan sejarah yang mencukupi dan pengoptimuman parameter harus dilakukan sebelum digunakan. Dengan pelaksanaan yang teliti dan penyesuaian pemantauan yang berterusan, sistem perdagangan bertingkat ini boleh menjadi senjata yang kuat dalam kotak alat peniaga garis pendek.
/*backtest
start: 2024-04-11 00:00:00
end: 2025-04-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Scalping Strategy with DCA - V2", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
// Input parameters
emaLength = input.int(48, title="EMA Length", minval=1, group="Main Indicators")
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length", minval=1, group="Main Indicators")
macdShortLength = input.int(12, title="MACD Short Length", minval=1, group="Main Indicators")
macdLongLength = input.int(30, title="MACD Long Length", minval=1, group="Main Indicators")
macdSignalLength = input.int(9, title="MACD Signal Length", minval=1, group="Main Indicators")
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length", group="Main Indicators")
bbMult = input.float(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier", group="Main Indicators")
// Risk management parameters
initialRiskPercent = input.float(1.0, title="Initial Risk % of Account", minval=0.1, maxval=3.0, step=0.1, group="Risk Management")
stopLossPercent = input.float(1.5, title="Stop Loss % (Unboosted)", minval=0.5, maxval=3.0, step=0.1, group="Risk Management")
fixedSLPercent = input.float(1.3, title="Fixed SL % after full DCA", minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1, group="Risk Management")
takeProfitPercent1 = input.float(0.5, title="First Take Profit % (25% Volume)", minval=0.1, group="Risk Management")
takeProfitPercent2 = input.float(1.0, title="Second Take Profit % (50% Volume)", minval=0.1, group="Risk Management")
// DCA parameters
enableDCA = input.bool(true, title="Enable DCA", group="DCA Settings")
dcaLevel1 = input.float(1.0, title="DCA Level 1 % Drop", minval=0.1, group="DCA Settings")
dcaLevel2 = input.float(2.0, title="DCA Level 2 % Drop", minval=0.1, group="DCA Settings")
// Higher Timeframe parameters
higherTF = input.timeframe("D", title="Higher Timeframe for Confirmation", group="Advanced Settings")
useHTFConfirmation = input.bool(true, title="Use Higher Timeframe Confirmation", group="Advanced Settings")
// Debug parameters
showLabels = input.bool(true, title="Show Entry/Exit Labels", group="Visual")
showSL = input.bool(true, title="Show Stop Loss Lines", group="Visual")
showTP = input.bool(true, title="Show Take Profit Lines", group="Visual")
// Calculate indicators
ema = ta.ema(close, emaLength)
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, macdShortLength, macdLongLength, macdSignalLength)
[middle, upper, lower] = ta.bb(close, bbLength, bbMult)
// Variables for tracking peaks and troughs
var priceHighs = array.new_float(0)
var priceLows = array.new_float(0)
var rsiHighs = array.new_float(0)
var rsiLows = array.new_float(0)
// Track last 5 peaks and troughs for both price and RSI
pivot_high = ta.pivothigh(high, 2, 2)
if not na(pivot_high)
array.push(priceHighs, pivot_high)
if array.size(priceHighs) > 5
array.shift(priceHighs)
pivot_low = ta.pivotlow(low, 2, 2)
if not na(pivot_low)
array.push(priceLows, pivot_low)
if array.size(priceLows) > 5
array.shift(priceLows)
rsi_pivot_high = ta.pivothigh(rsi, 2, 2)
if not na(rsi_pivot_high)
array.push(rsiHighs, rsi_pivot_high)
if array.size(rsiHighs) > 5
array.shift(rsiHighs)
rsi_pivot_low = ta.pivotlow(rsi, 2, 2)
if not na(rsi_pivot_low)
array.push(rsiLows, rsi_pivot_low)
if array.size(rsiLows) > 5
array.shift(rsiLows)
// Check for RSI divergence
rsiDivergenceBullish = array.size(priceLows) >= 5 and array.size(rsiLows) >= 5 and array.get(priceLows, array.size(priceLows) - 1) < array.get(priceLows, array.size(priceLows) - 5) and array.get(rsiLows, array.size(rsiLows) - 1) > array.get(rsiLows, array.size(rsiLows) - 5)
rsiDivergenceBearish = array.size(priceHighs) >= 5 and array.size(rsiHighs) >= 5 and array.get(priceHighs, array.size(priceHighs) - 1) > array.get(priceHighs, array.size(priceHighs) - 5) and array.get(rsiHighs, array.size(rsiHighs) - 1) < array.get(rsiHighs, array.size(rsiHighs) - 5)
// Check if price is near previous high/low (Rule #4)
isNearPrevHigh = array.size(priceHighs) >= 2 and math.abs(high - array.get(priceHighs, array.size(priceHighs) - 2)) / array.get(priceHighs, array.size(priceHighs) - 2) < 0.01
isNearPrevLow = array.size(priceLows) >= 2 and math.abs(low - array.get(priceLows, array.size(priceLows) - 2)) / array.get(priceLows, array.size(priceLows) - 2) < 0.01
// Higher timeframe confirmation (Rule #10)
// Get pivot points from higher timeframe
htf_is_pivot_low = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, not na(ta.pivotlow(low, 2, 2)), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)
htf_is_pivot_high = request.security(syminfo.tickerid, higherTF, not na(ta.pivothigh(high, 2, 2)), barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_off)
// Count pivots in higher timeframe to check if this is the 2nd pivot
var htf_pivot_low_count = 0
var htf_pivot_high_count = 0
if htf_is_pivot_low
htf_pivot_low_count := htf_pivot_low_count + 1
htf_pivot_low_count := math.min(htf_pivot_low_count, 10) // Prevent unlimited counting
if htf_is_pivot_high
htf_pivot_high_count := htf_pivot_high_count + 1
htf_pivot_high_count := math.min(htf_pivot_high_count, 10) // Prevent unlimited counting
// Reset counts after a while to maintain relevance
if not htf_is_pivot_low and not htf_is_pivot_high and bar_index % 100 == 0
htf_pivot_low_count := 0
htf_pivot_high_count := 0
// Check if this is the 2nd pivot in higher timeframe
isHTFSecondPivotLow = htf_is_pivot_low and htf_pivot_low_count == 2
isHTFSecondPivotHigh = htf_is_pivot_high and htf_pivot_high_count == 2
// Check crossing of Bollinger Bands
crossUpperBand = ta.crossover(close, upper)
crossLowerBand = ta.crossunder(close, lower)
// Entry conditions refined with higher timeframe confirmation
longCondition = close > ema and close[1] <= ema[1] and rsi > 60 and macdLine > signalLine and isNearPrevLow and rsiDivergenceBullish and (not useHTFConfirmation or isHTFSecondPivotLow)
shortCondition = close < ema and close[1] >= ema[1] and rsi < 40 and macdLine < signalLine and isNearPrevHigh and rsiDivergenceBearish and (not useHTFConfirmation or isHTFSecondPivotHigh)
// Additional entry conditions when price crosses Bollinger Bands (Rule #11)
longBBCondition = crossLowerBand and rsi < 30
shortBBCondition = crossUpperBand and rsi > 70
// Calculate position sizes for DCA
initialSize = strategy.equity * initialRiskPercent / 100 / 9 // Initial sizing according to the 1-2-6 rule
dca1Size = initialSize * 2
dca2Size = initialSize * 6
// Calculate SL in money terms (Rule #3)
slMoneyAmount = strategy.equity * initialRiskPercent / 100 * stopLossPercent / 100
// Variables to track DCA levels
var float longEntryPrice = 0.0
var float shortEntryPrice = 0.0
var int longDCACount = 0
var int shortDCACount = 0
var float stopLossLevel = 0.0
var float takeProfit1Level = 0.0
var float takeProfit2Level = 0.0
var float slMoneyValue = 0.0
// Close partial positions at take profit levels
if strategy.position_size > 0
if close >= takeProfit1Level and takeProfit1Level > 0 and strategy.position_size == initialSize + (longDCACount > 0 ? dca1Size : 0) + (longDCACount > 1 ? dca2Size : 0)
strategy.order("Long TP1", strategy.short, qty=strategy.position_size * 0.25)
if showLabels
label.new(bar_index, high, "TP1 (25%)", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
if close >= takeProfit2Level and takeProfit2Level > 0 and strategy.position_size > initialSize * 0.25
strategy.order("Long TP2", strategy.short, qty=strategy.position_size * 0.5)
stopLossLevel := longEntryPrice // Move SL to breakeven after TP2
if showLabels
label.new(bar_index, high, "TP2 (50%) & SL→BE", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
if strategy.position_size < 0
if close <= takeProfit1Level and takeProfit1Level > 0 and math.abs(strategy.position_size) == initialSize + (shortDCACount > 0 ? dca1Size : 0) + (shortDCACount > 1 ? dca2Size : 0)
strategy.order("Short TP1", strategy.long, qty=math.abs(strategy.position_size) * 0.25)
if showLabels
label.new(bar_index, low, "TP1 (25%)", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
if close <= takeProfit2Level and takeProfit2Level > 0 and math.abs(strategy.position_size) > initialSize * 0.25
strategy.order("Short TP2", strategy.long, qty=math.abs(strategy.position_size) * 0.5)
stopLossLevel := shortEntryPrice // Move SL to breakeven after TP2
if showLabels
label.new(bar_index, low, "TP2 (50%) & SL→BE", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
// DCA Logic
if enableDCA and strategy.position_size > 0 and longDCACount < 2
if close < longEntryPrice * (1 - dcaLevel1/100) and longDCACount == 0
strategy.entry("Long DCA1", strategy.long, qty=dca1Size)
longDCACount := 1
if showLabels
label.new(bar_index, low, "DCA1", color=color.blue, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
if close < longEntryPrice * (1 - dcaLevel2/100) and longDCACount == 1
strategy.entry("Long DCA2", strategy.long, qty=dca2Size)
longDCACount := 2
// Update SL to fixed percentage after full DCA (Rule #6)
stopLossLevel := longEntryPrice * (1 - fixedSLPercent/100)
if showLabels
label.new(bar_index, low, "DCA2 & SL Update", color=color.blue, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
if enableDCA and strategy.position_size < 0 and shortDCACount < 2
if close > shortEntryPrice * (1 + dcaLevel1/100) and shortDCACount == 0
strategy.entry("Short DCA1", strategy.short, qty=dca1Size)
shortDCACount := 1
if showLabels
label.new(bar_index, high, "DCA1", color=color.purple, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
if close > shortEntryPrice * (1 + dcaLevel2/100) and shortDCACount == 1
strategy.entry("Short DCA2", strategy.short, qty=dca2Size)
shortDCACount := 2
// Update SL to fixed percentage after full DCA (Rule #6)
stopLossLevel := shortEntryPrice * (1 + fixedSLPercent/100)
if showLabels
label.new(bar_index, high, "DCA2 & SL Update", color=color.purple, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
// Entry with initial position
if longCondition or longBBCondition
strategy.close("Short")
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=initialSize)
longEntryPrice := close
longDCACount := 0
shortDCACount := 0
// Set SL based on money value (not percentage)
slMoneyValue := slMoneyAmount
// Convert to price level - simplified version
stopLossLevel := close * (1 - stopLossPercent/100)
takeProfit1Level := close * (1 + takeProfitPercent1/100)
takeProfit2Level := close * (1 + takeProfitPercent2/100)
if showLabels
label.new(bar_index, low, "LONG", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
if shortCondition or shortBBCondition
strategy.close("Long")
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=initialSize)
shortEntryPrice := close
longDCACount := 0
shortDCACount := 0
// Set SL based on money value (not percentage)
slMoneyValue := slMoneyAmount
// Convert to price level - simplified version
stopLossLevel := close * (1 + stopLossPercent/100)
takeProfit1Level := close * (1 - takeProfitPercent1/100)
takeProfit2Level := close * (1 - takeProfitPercent2/100)
if showLabels
label.new(bar_index, high, "SHORT", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
// Stop Loss
if strategy.position_size > 0 and low <= stopLossLevel
strategy.close("Long")
if showLabels
label.new(bar_index, low, "SL", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
if strategy.position_size < 0 and high >= stopLossLevel
strategy.close("Short")
if showLabels
label.new(bar_index, high, "SL", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
// Market cap and holder % check can't be done directly in TradingView, but we display a reminder
if strategy.position_size != 0 and bar_index % 100 == 0
label.new(bar_index, close, "Remember: Only trade coins with large market cap and >7% holder ratio",
color=color.yellow, textcolor=color.black, style=label.style_label_left)
// Plot indicators - these must be at the global scope in Pine Script v6
plot(ema, color=color.blue, title="48 EMA")
plot(upper, color=color.red, title="Upper BB")
plot(lower, color=color.green, title="Lower BB")
plot(middle, color=color.yellow, title="Middle BB")
// Plot stop loss and take profit levels - conditions need to be part of the plot function in v6
plotSL = showSL and stopLossLevel > 0 ? stopLossLevel : na
plot(plotSL, color=color.red, style=plot.style_circles, linewidth=2, title="Stop Loss")
// TP for long positions
plotTP1Long = showTP and strategy.position_size > 0 and takeProfit1Level > 0 ? takeProfit1Level : na
plot(plotTP1Long, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=1, title="TP1 Long")
plotTP2Long = showTP and strategy.position_size > 0 and takeProfit2Level > 0 ? takeProfit2Level : na
plot(plotTP2Long, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=2, title="TP2 Long")
// TP for short positions
plotTP1Short = showTP and strategy.position_size < 0 and takeProfit1Level > 0 ? takeProfit1Level : na
plot(plotTP1Short, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=1, title="TP1 Short")
plotTP2Short = showTP and strategy.position_size < 0 and takeProfit2Level > 0 ? takeProfit2Level : na
plot(plotTP2Short, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=2, title="TP2 Short")
// Additional table with strategy information
if barstate.islastconfirmedhistory
var table infoTable = table.new(position=position.top_right, columns=2, rows=5, bgcolor=color.new(color.black, 70), frame_width=1)
table.cell(infoTable, 0, 0, "Strategy:", bgcolor=color.new(color.blue, 90), text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 1, 0, "Scalping with DCA", text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 0, 1, "Initial Risk:", bgcolor=color.new(color.blue, 90), text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 1, 1, str.tostring(initialRiskPercent, "#.##") + "% of account", text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 0, 2, "DCA Ratio:", bgcolor=color.new(color.blue, 90), text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 1, 2, "1-2-6", text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 0, 3, "SL After DCA:", bgcolor=color.new(color.blue, 90), text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 1, 3, str.tostring(fixedSLPercent, "#.##") + "%", text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 0, 4, "REMINDERS:", bgcolor=color.new(color.red, 90), text_color=color.white)
table.cell(infoTable, 1, 4, "Only trade coins with market cap and >7% holder ratio", text_color=color.white)