Adaptive Moving Average Crossover Volatiliti Tracking Quantitative Trading Strategy

MA交叉 ATR EMA SMA WMA HMA VWMA 趋势过滤 波动率过滤 跟踪止损 双重止盈
Tarikh penciptaan: 2025-05-14 10:49:04 Akhirnya diubah suai: 2025-05-14 10:49:04
Salin: 0 Bilangan klik: 317
2
fokus pada
319
Pengikut

Adaptive Moving Average Crossover Volatiliti Tracking Quantitative Trading Strategy Adaptive Moving Average Crossover Volatiliti Tracking Quantitative Trading Strategy

Gambaran Keseluruhan Strategi

Strategi perdagangan kuantitatif yang mengesan kadar pergerakan rata-rata rata-rata adalah strategi sistematik yang direka khusus untuk perdagangan frekuensi tinggi dan operasi garis pendek. Inti strategi ini menggunakan persimpangan rata-rata bergerak cepat (MA) dengan rata-rata bergerak perlahan sebagai titik pemicu isyarat utama, sambil menggabungkan pelbagai penapis utama dan alat pengurusan risiko yang tepat untuk menangkap pergerakan harga yang kecil tetapi cepat. Strategi ini sangat boleh dikonfigurasi, membolehkan pengguna untuk memilih jenis garis rata-rata (EMA, SMA, WMA, HMA, VWMA) dan parameter kitarannya secara fleksibel untuk memenuhi keperluan perdagangan pada kadar pasaran yang berbeza.

Prinsip Strategi

Logik utama strategi ini terdiri daripada beberapa bahagian utama:

  1. Isyarat masuk: terutamanya melalui persilangan / melintasi garis rata-rata cepat dan garis rata-rata perlahan sebagai syarat pencetus. Pengguna boleh menyesuaikan jenis garis rata-rata (EMA, SMA, WMA, HMA, VWMA) dan panjang kitaran dengan fleksibel untuk menyesuaikan kepekaan isyarat untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza.

  2. Penapis trendStrategi: menggunakan garis rata-rata bergerak jangka panjang secara pilihan sebagai penapis trend besar, memastikan perdagangan hanya dilakukan di arah trend besar, dan mengelakkan perdagangan garis pendek berlawanan dalam pasaran yang kuat.

  3. Kenali penapis

    • Penapis kadar ATR: direka untuk penundaan masuk dalam pasaran yang sangat rata atau “mati”, di mana kadar turun naiknya adalah di bawah paras paras dinamik (berdasarkan ATR purata), membantu mencegah goyah dalam keadaan tanpa trend dan tenaga rendah.
    • Penapis kuantitiUntuk mengesahkan isyarat kemasukan dengan meminta penyertaan pasaran minimum (berbandingkan jumlah transaksi dengan purata bergerak), dan mengelakkan kemasukan berdasarkan pergerakan yang rendah atau tindakan harga yang tidak penting.
  4. Pakej pengurusan risiko

    • Hentikan kadar turun naik awal: Hentian awal berdasarkan ATR menyediakan titik permulaan objektif untuk definisi risiko setiap perdagangan, menyesuaikan dengan turun naik baru-baru ini.
    • ATR Tracking Stop Loss: Penting untuk pasaran yang dinamik, pengesanan garisan berhenti akan disesuaikan dengan pergerakan harga yang menguntungkan, bertujuan untuk melindungi keuntungan dari perdagangan pendek yang berjaya, sambil mengurangkan kerugian dengan cepat apabila trend berbalik.
    • Stop loss (pilihan): Setelah mencapai TP1 atau harga bergerak pada jarak ATR tertentu, hentian kerugian boleh dipindahkan secara automatik ke harga masuk (dengan perlindungan) untuk risiko perdagangan yang cepat dan sederhana yang telah menunjukkan kejayaan awal.
    • Tahap keuntungan bergandaTP1 direka untuk mendapatkan keuntungan yang cepat (misalnya 50%) dan TP2 untuk mendapatkan lebih banyak ruang untuk baki kedudukan.
  5. Pengurusan kedudukan: Menggunakan saiz kedudukan bilangan tetap untuk mengawal saiz kedudukan setiap transaksi dengan tepat, sangat penting untuk aplikasi risiko yang konsisten dan penjanaan perintah API dalam persekitaran frekuensi tinggi.

Kelebihan Strategik

Dengan analisis kod yang mendalam, strategi ini mempunyai kelebihan yang jelas:

  1. Kebolehkonfigurasi yang tinggiPengguna boleh menyesuaikan pelbagai parameter, termasuk jenis garis rata dan kitaran, tetapan penapis, dan parameter pengurusan risiko, supaya strategi dapat disesuaikan dengan pelbagai keadaan pasaran dan gaya perdagangan.

  2. Mekanisme penapisan bertingkatGabungan trend, turun naik dan penapis kuantiti, berkesan mengurangkan isyarat salah dan bunyi pasaran, meningkatkan kualiti perdagangan.

  3. Pengurusan risiko yang baikStrategi ini merangkumi pelbagai mekanisme stop-loss (permulaan, pengesanan, dan imbangan kerugian) dan sasaran keuntungan berganda, untuk mengawal risiko dan melindungi keuntungan.

  4. Reka bentuk mesra APILogik masuk dan keluar yang jelas dan jelas menghasilkan isyarat yang tidak jelas, memudahkan integrasi dengan sistem perdagangan luaran, untuk melaksanakan perintah yang hampir serta-merta.

  5. Kawalan kedudukan yang tepat: Saiz kedudukan bilangan tetap memudahkan beban tertakluk pada titik akhir API, menjadikan pelaksanaan automasi lebih dipercayai.

  6. Sangat boleh menyesuaikan diriMelalui penyesuaian parameter, strategi boleh berubah dari mod perdagangan frekuensi rendah ke mod trend yang lebih lama, menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza dan pilihan perdagangan individu.

Risiko Strategik

Walaupun strategi ini direka dengan baik, terdapat beberapa risiko dan cabaran yang berpotensi:

  1. Risiko Pengoptimuman ParameterOleh kerana strategi mengandungi banyak parameter yang boleh dikonfigurasi, pengoptimuman berlebihan boleh menyebabkan keputusan yang baik tetapi prestasi yang kurang baik ((terlalu sesuai), pelabur harus mengesahkan data di luar sampel atau mengelakkan risiko ini dengan ujian ke hadapan.

  2. Kesan kos urus niaga: Perdagangan frekuensi tinggi bermaksud banyak perdagangan, komisen yang terkumpul dan slippage yang boleh menjejaskan keuntungan bersih dengan ketara, pastikan kos ini dikira dengan tepat dalam setup dan pengesanan semula sebelum digunakan.

  3. Kelembapan kualiti isyaratReliabiliti isyarat silang linear boleh berubah-ubah dalam keadaan pasaran yang berbeza, terutamanya dalam pasaran yang bergolak atau bergolak tinggi.

  4. Ketergantungan teknologiSebagai strategi siap API, keberkesanannya bergantung pada kelajuan pelaksanaan dan kestabilan teknologi, dan kelewatan atau kegagalan sistem boleh menyebabkan peluang yang hilang atau penyelewengan pelaksanaan.

  5. Sekatan jumlah danaJumlah kedudukan tetap mungkin tidak sesuai untuk semua saiz akaun, akaun kecil mungkin menghadapi risiko yang berlebihan, dan akaun besar mungkin tidak dapat memanfaatkan dana sepenuhnya.

Arah pengoptimuman strategi

Berdasarkan reka bentuk strategi dan potensi risiko, berikut adalah beberapa arah yang mungkin untuk dioptimumkan:

  1. Parameter penyesuaianPerancangan parameter utama (seperti ATR dan kitaran garis rata-rata) untuk menyesuaikan secara automatik berdasarkan keadaan pasaran, meningkatkan kebolehlakuan strategi pada peringkat pasaran yang berbeza.

  2. Penapisan PintarMengintegrasikan penunjuk status pasaran tambahan (seperti struktur pasaran, pengenalan corak turun naik atau relevansi aset yang berkaitan) untuk meningkatkan lagi ketepatan penapis.

  3. Pengurusan kedudukan dinamikPengurusan wang yang lebih bijak: Menggunakan kedudukan dinamik yang dikira berdasarkan saiz akaun, kadar turun naik semasa dan prestasi strategi baru-baru ini sebagai ganti jumlah kedudukan tetap.

  4. Pengesahan pelbagai kerangka masa: Memeriksa isyarat pada bingkai masa yang berbeza, memastikan arah perdagangan selaras dengan struktur pasaran yang lebih besar, mengurangkan perdagangan yang tidak perlu.

  5. Integrasi Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis prestasi isyarat sejarah, meramalkan kebarangkalian kejayaan isyarat masa depan, dan mengutamakan perdagangan berprestasi tinggi.

  6. Pengurusan sesi perdaganganPenambahan penapis masa dagangan, mengelakkan tempoh turun naik atau turun naik yang rendah, dan memberi tumpuan kepada tetingkap dagangan yang paling cekap di pasaran.

  7. Penapisan relevansiUntuk perdagangan pelbagai aset, tambah analisis relevansi dengan pasaran yang berkaitan, dan elakkan pendedahan berlebihan kepada faktor risiko tertentu.

ringkaskan

Strategi perdagangan kuantitatif yang disesuaikan dengan kadar turun naik persilangan rata-rata adalah sistem perdagangan frekuensi tinggi yang lengkap, yang mencetuskan isyarat melalui persilangan rata-rata, digabungkan dengan pelbagai penapis utama dan alat pengurusan risiko yang tepat, yang direka khas untuk menangkap turun naik harga yang kecil tetapi cepat. Kekuatan strategi ini terletak pada kerangka pengurusan risiko yang sangat boleh dikonfigurasi dan disempurnakan, yang membolehkan pedagang menyesuaikan parameter perdagangan berdasarkan toleransi risiko individu dan keadaan pasaran.

Bagi peniaga frekuensi tinggi, strategi ini memberikan logik masuk dan keluar yang jelas, serta keupayaan untuk integrasi lancar dengan platform pelaksanaan luaran, yang penting untuk membuat keputusan dengan cepat dalam pasaran yang berubah-ubah. Walau bagaimanapun, apabila menggunakan strategi ini, perhatian khusus harus diberikan kepada risiko pengumpulan kos perdagangan dan pengoptimuman berlebihan, untuk memastikan strategi ini kekal sihat dan menguntungkan dalam perdagangan sebenar.

Akhirnya, strategi ini mewakili pendekatan yang seimbang untuk memanfaatkan kekuatan penunjuk teknikal dan alat pengurusan risiko, sambil mengekalkan fleksibiliti yang mencukupi untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berubah-ubah. Dengan penyesuaian parameter yang berhati-hati dan penambahbaikan pemantauan yang berterusan, strategi ini boleh menjadi komponen yang berharga dalam portofolio perdagangan kuantitatif.

Kod sumber strategi
/*backtest
start: 2024-05-14 00:00:00
end: 2025-05-12 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"DOGE_USDT"}]
*/

//@version=5
// © ArrowTrade x:ArrowTrade

// --- STRATEGY DEFINITION ---
strategy(
     title="Arrow's Flexible MA Cross Strategy [API Ready]", // Added branding
     shorttitle="ArrowFlex",                  // Added branding
     overlay=true,
     initial_capital=1000, // Example capital, user should adjust
     commission_type=strategy.commission.percent,
     commission_value=0.036, // Example commission, user MUST adjust to their broker/exchange
     slippage=2,             // Example slippage (in ticks), user should adjust based on asset/broker
     process_orders_on_close=true, // Calculates/executes on bar close. Set to false for intrabar (use with caution & specific logic)
     pyramiding=0,           // No pyramiding allowed (one entry per direction)
     default_qty_type=strategy.fixed // Defaulting to fixed quantity
     // Removed default_qty_value from here
     )

// ================================================================================
//  Strategy Description (for TradingView Public Library & Users)
// ================================================================================
// © ArrowTrade
//
// A configurable Moving Average Crossover strategy designed for flexibility and
// API integration.
//
// Features:
// - MA Crossover Entries: Uses configurable Fast/Slow MA crossovers for signals.
// - Trend Filter: Optional longer-term MA filter to trade only with the trend.
// - Volatility Filter: Optional ATR filter to avoid low-volatility periods.
// - Volume Filter: Optional Volume filter to confirm entries with sufficient volume.
// - Stop Loss Options:
//     - Initial Volatility Stop (ATR-based)
//     - ATR Trailing Stop
//     - Break-Even Stop (activated by TP1 hit or ATR distance)
// - Take Profit Options:
//     - Two independent TP levels (percentage-based).
//     - Configurable partial close percentage at TP1.
// - Position Sizing: Fixed quantity per trade (adjustable).
//
// Intended Use:
// While configurable for various styles (scalping to trend-following by adjusting
// parameters), this strategy is built with API automation in mind. The clear
// entry and exit logic facilitates integration with external execution platforms
// via webhooks or other methods. Parameters can be tightened (shorter MAs,
// tighter stops/TPs, specific filters) for higher-frequency signals suitable
// for scalping.
//
// Disclaimer:
// Backtesting results are hypothetical and do not guarantee future performance.
// Market conditions change constantly. Always perform your own due diligence,
// forward testing, and rigorous risk management before trading live with any
// strategy. Ensure you adjust inputs like commission, slippage, and position
// size to accurately reflect your specific broker/exchange and risk profile.
// ================================================================================


// === INPUTS (Grouped and Ordered by Importance/Function) ===

// --- 1. Core Signal & Trend Filter ---
grp_signal = "1. Core Signal & Trend Filter"
signalSource   = input.source(high, title="Signal Source", group=grp_signal, tooltip="Price source for calculating the signal MAs (e.g., close, hl2, ohlc4). 'hlc3' or 'ohlc4' can provide smoother signals.")
signalMaType   = input.string("EMA", title="Signal MA Type", options=["EMA", "SMA", "WMA", "HMA", "VWMA"], group=grp_signal, tooltip="Type of Moving Average used for the fast/slow signal lines (EMA reacts faster, SMA smoother, HMA reduces lag).")
signalFastLen  = input.int(12, title="Fast MA Period", minval=2, maxval=100, step=1, group=grp_signal, tooltip="Period for the shorter-term signal MA. Shorter periods lead to more frequent signals (potentially more noise/scalping).")
signalSlowLen  = input.int(25, title="Slow MA Period", minval=3, maxval=200, step=1, group=grp_signal, tooltip="Period for the longer-term signal MA. Must be greater than Fast MA Period. Defines the crossover signal.")
useTrendFilter = input.bool(true, title="Enable Trend Filter", group=grp_signal, tooltip="If enabled, entry signals are only taken in the direction of the longer-term trend defined by the Trend MA.")
trendMaType    = input.string("EMA", title="Trend MA Type", options=["EMA", "SMA", "WMA", "HMA", "VWMA"], group=grp_signal, tooltip="Type of Moving Average used for the trend filter.")
trendMaLen     = input.int(100, title="Trend MA Period", minval=50, maxval=500, step=10, group=grp_signal, tooltip="Period for the Trend MA. Significantly longer than signal MAs typically. Higher values filter more aggressively.")
trendMaSource  = input.source(hl2, title="Trend MA Source", group=grp_signal, tooltip="Price source for the Trend MA calculation.")

// --- 2. Risk Management: Stop Loss ---
grp_stop = "2. Risk Management: Stop Loss"
useVolatilityStop    = input.bool(true, title="Enable Initial Volatility Stop", group=grp_stop, tooltip="Sets the initial stop loss based on Average True Range (ATR) at the time of entry.")
volStopAtrPeriod     = input.int(7, title="   Initial Stop ATR Period", minval=1, maxval=50, step=1, group=grp_stop, tooltip="ATR lookback period for calculating the initial stop distance.")
volStopAtrMultiplier = input.float(5, title="   Initial Stop ATR Multiplier", minval=0.5, maxval=10, step=0.1, group=grp_stop, tooltip="Multiplier for the ATR value to determine stop distance (Stop = Entry +/- ATR * Multiplier). Lower values = tighter initial stop.")
useTrailingStop      = input.bool(true, title="Enable ATR Trailing Stop", group=grp_stop, tooltip="If enabled, the stop loss will trail behind price based on current ATR, potentially locking in profits. Can override the initial/BE stop if it moves favorably.")
trailAtrPeriod       = input.int(15, title="   Trailing ATR Period", minval=1, maxval=50, step=1, group=grp_stop, tooltip="ATR lookback period for calculating the trailing distance.")
trailAtrMultiplier   = input.float(4.0, title="   Trailing ATR Multiplier", minval=0.5, maxval=10, step=0.1, group=grp_stop, tooltip="Multiplier for the current ATR to determine trailing distance. Lower values trail tighter.")
useBreakEvenStop     = input.bool(false, title="Enable Break-Even Stop", group=grp_stop, tooltip="If enabled, moves the stop loss to entry price (plus a small profit buffer) once a certain condition is met.")
beActivationChoice   = input.string("TP1 Reached", title="   BE Activation Condition", options=["TP1 Reached", "ATR Distance Moved"], group=grp_stop, tooltip="When should the Break-Even Stop activate? When TP1 is hit, or when price moves a certain ATR distance from entry?")
beActivationAtrMult  = input.float(1.5, title="   BE Activation ATR Multiplier", minval=0.1, maxval=5, step=0.1, group=grp_stop, tooltip="Used only if 'ATR Distance Moved' is selected. BE activates if price moves (Entry +/- ATR * Multiplier). Uses 'Initial Stop ATR Period'.")
beProfitTicks        = input.int(2, title="   BE Profit Buffer (Ticks)", minval=0, maxval=50, step=1, group=grp_stop, tooltip="Moves the stop to Entry Price +/- this many ticks (e.g., to cover commissions). Set to 0 for exact entry price.")

// --- 3. Risk Management: Take Profit ---
grp_tp = "3. Risk Management: Take Profit (TP)"
useTp1        = input.bool(true, title="Enable TP1", group=grp_tp, tooltip="Enable the first Take Profit level.")
tp1Pct        = input.float(1.5, title="   TP1 Target (%)", minval=0.1, maxval=20, step=0.1, group=grp_tp, tooltip="First TP target as a percentage distance from the entry price. Should be less than TP2 %.")
tp1QtyPercent = input.int(50, title="   TP1 Close Quantity (%)", minval=1, maxval=100, step=5, group=grp_tp, tooltip="Percentage of the original position size to close when TP1 is hit.")
useTp2        = input.bool(true, title="Enable TP2", group=grp_tp, tooltip="Enable the second (final) Take Profit level.")
tp2Pct        = input.float(3.0, title="   TP2 Target (%)", minval=0.2, maxval=30, step=0.1, group=grp_tp, tooltip="Second TP target as a percentage distance from the entry price. Closes the remaining position.")

// --- 4. Additional Filters ---
grp_filters = "4. Additional Filters"
useAtrFilter        = input.bool(true, title="Enable ATR Volatility Filter", group=grp_filters, tooltip="If enabled, avoids entries during periods of very low volatility (ATR below a moving average of ATR). Helps filter choppy/sideways markets.")
atrFilterPeriod     = input.int(14, title="   ATR Filter Period", minval=1, maxval=50, step=1, group=grp_filters, tooltip="Lookback period for calculating the current ATR and its average for the filter.")
atrFilterMultiplier = input.float(0.5, title="   ATR Filter Threshold Multiplier", minval=0.1, maxval=5, step=0.1, group=grp_filters, tooltip="Entry requires current ATR to be >= (Average ATR * Multiplier). Lower values filter more aggressively.")
useVolumeFilter     = input.bool(true, title="Enable Volume Filter", group=grp_filters, tooltip="If enabled, requires the volume of the entry bar to be above a moving average of volume. Acts as confirmation.")
volumeLookback      = input.int(30, title="   Volume MA Period", minval=2, maxval=100, step=1, group=grp_filters, tooltip="Lookback period for calculating the average volume.")
volumeMultiplier    = input.float(1.0, title="   Min Volume Ratio (vs Avg)", minval=0.1, maxval=5, step=0.1, group=grp_filters, tooltip="Entry requires current volume to be >= (Average Volume * Multiplier). Values >= 1 require above-average volume.")

// --- 5. Position Sizing ---
grp_size = "5. Position Sizing"
// Define the quantity input with its own default value
qtyValue = input.float(0.01, title="Position Size (Fixed Qty)", minval=0.0001, step=0.0001, group=grp_size, tooltip="Fixed quantity (contracts/shares/lots) per trade. Adjust based on your account size, risk tolerance, and the asset being traded. Can be overridden by API.")


// === FUNCTIONS ===
f_ma(maType, src, len) =>
    float result = na
    if maType == "SMA"
        result := ta.sma(src, len)
    else if maType == "EMA"
        result := ta.ema(src, len)
    else if maType == "WMA"
        result := ta.wma(src, len)
    else if maType == "HMA"
        result := ta.hma(src, len)
    else if maType == "VWMA"
        result := ta.vwma(src, len)
    result

// === CORE CALCULATIONS ===

// Parameter Sanity Check
if signalSlowLen <= signalFastLen and barstate.islast
    runtime.error("Signal Slow MA Period must be greater than Fast MA Period!")

// 1. Moving Averages
float fastMA = f_ma(signalMaType, signalSource, signalFastLen)
float slowMA = f_ma(signalMaType, signalSource, signalSlowLen)
float trendMA = useTrendFilter ? f_ma(trendMaType, trendMaSource, trendMaLen) : na

// 2. ATR Values
float atrValueStop = ta.atr(volStopAtrPeriod)
float atrValueTrail = ta.atr(trailAtrPeriod)
float atrValueFilter = ta.atr(atrFilterPeriod)
float atrValueBE = ta.atr(volStopAtrPeriod)

// 3. Filter Conditions
bool trendFilterOK_L = not useTrendFilter or (not na(trendMA) and signalSource > trendMA)
bool trendFilterOK_S = not useTrendFilter or (not na(trendMA) and signalSource < trendMA)
float avgAtrFilter = ta.sma(atrValueFilter, atrFilterPeriod)
bool volatilityFilterOK = not useAtrFilter or (not na(atrValueFilter) and not na(avgAtrFilter) and atrValueFilter >= avgAtrFilter * atrFilterMultiplier)
float avgVolume = ta.sma(volume, volumeLookback)
bool volumeFilterOK = not useVolumeFilter or (not na(volume) and not na(avgVolume) and volume >= avgVolume * volumeMultiplier)
bool finalFilterOK_L = trendFilterOK_L and volatilityFilterOK and volumeFilterOK
bool finalFilterOK_S = trendFilterOK_S and volatilityFilterOK and volumeFilterOK

// 4. Entry Signals
bool longCross = not na(fastMA) and not na(slowMA) and ta.crossover(fastMA, slowMA)
bool shortCross = not na(fastMA) and not na(slowMA) and ta.crossunder(fastMA, slowMA)
bool longEntrySignal = longCross and finalFilterOK_L
bool shortEntrySignal = shortCross and finalFilterOK_S

// === STRATEGY EXECUTION LOGIC ===

// --- State Variables (persisted between bars) ---
var float entryPriceVar = na
var float initialStopPrice = na
var float currentStopPrice = na
var float trailStopLevel = na
var bool isBEActive = false
var bool tp1Reached = false
var float qtyToCloseTp1_Var = na

// --- Position Status ---
bool inLong = strategy.position_size > 0
bool inShort = strategy.position_size < 0
bool inTrade = strategy.position_size != 0

// --- Reset State Variables on Trade Exit ---
if not inTrade and inTrade[1]
    entryPriceVar := na
    initialStopPrice := na
    currentStopPrice := na
    trailStopLevel := na
    isBEActive := false
    tp1Reached := false
    qtyToCloseTp1_Var := na

// --- Handle New Entries ---
if longEntrySignal and not inTrade
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long, qty=qtyValue) // Use qtyValue from input

if shortEntrySignal and not inTrade
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, qty=qtyValue) // Use qtyValue from input


// --- Manage Stops and Take Profits for Open Positions ---
if inTrade
    // Initialize state on the bar immediately AFTER entry
    if na(entryPriceVar)
        entryPriceVar := strategy.position_avg_price
        float positionQty = strategy.position_size

        if not na(positionQty) and tp1QtyPercent > 0 and useTp1
            qtyToCloseTp1_Var := math.abs(positionQty * tp1QtyPercent / 100)
        else
            qtyToCloseTp1_Var := 0.0

        if useVolatilityStop and not na(atrValueStop)
            initialStopPrice := entryPriceVar + (inLong ? -1 : 1) * atrValueStop * volStopAtrMultiplier
            currentStopPrice := initialStopPrice
        else
            initialStopPrice := na
            currentStopPrice := na

        if useTrailingStop and not na(atrValueTrail)
            trailStopLevel := entryPriceVar + (inLong ? -1 : 1) * atrValueTrail * trailAtrMultiplier
        else
            trailStopLevel := na

        isBEActive := false
        tp1Reached := false

    // --- Calculations within the trade (if entry price is set) ---
    if not na(entryPriceVar)

        // 1. Calculate TP Levels for the current bar
        float tp1LevelL = na, float tp2LevelL = na, float tp1LevelS = na, float tp2LevelS = na
        if useTp1
            tp1LevelL := entryPriceVar * (1 + tp1Pct / 100)
            tp1LevelS := entryPriceVar * (1 - tp1Pct / 100)
        if useTp2
            tp2LevelL := entryPriceVar * (1 + tp2Pct / 100)
            tp2LevelS := entryPriceVar * (1 - tp2Pct / 100)

        // 2. Check and Activate Break-Even Stop
        if useBreakEvenStop and not isBEActive and not na(currentStopPrice)
            float beTriggerL = na, float beTriggerS = na
            if beActivationChoice == "TP1 Reached" and useTp1
                if not na(tp1LevelL)
                    beTriggerL := tp1LevelL
                if not na(tp1LevelS)
                    beTriggerS := tp1LevelS
            else if beActivationChoice == "ATR Distance Moved" and not na(atrValueBE)
                beTriggerL := entryPriceVar + atrValueBE * beActivationAtrMult
                beTriggerS := entryPriceVar - atrValueBE * beActivationAtrMult

            float beTargetLevel = entryPriceVar + (inLong ? 1 : -1) * beProfitTicks * syminfo.mintick

            if not na(beTriggerL) and not na(beTargetLevel) and inLong and high >= beTriggerL and beTargetLevel > currentStopPrice
                currentStopPrice := beTargetLevel
                isBEActive := true
            if not na(beTriggerS) and not na(beTargetLevel) and inShort and low <= beTriggerS and beTargetLevel < currentStopPrice
                currentStopPrice := beTargetLevel
                isBEActive := true

        // 3. Update Trailing Stop
        if useTrailingStop and not na(currentStopPrice) and not na(atrValueTrail)
            float newTrailStopL = low - atrValueTrail * trailAtrMultiplier
            float newTrailStopS = high + atrValueTrail * trailAtrMultiplier
            float prevTrail = trailStopLevel[1]
            float calculatedNewTrail = na

            if inLong
                calculatedNewTrail := na(prevTrail) ? newTrailStopL : math.max(prevTrail, newTrailStopL)
                if not na(calculatedNewTrail)
                    trailStopLevel := calculatedNewTrail
                if not na(trailStopLevel) and trailStopLevel > currentStopPrice
                    currentStopPrice := trailStopLevel
            if inShort
                calculatedNewTrail := na(prevTrail) ? newTrailStopS : math.min(prevTrail, newTrailStopS)
                if not na(calculatedNewTrail)
                    trailStopLevel := calculatedNewTrail
                if not na(trailStopLevel) and trailStopLevel < currentStopPrice
                    currentStopPrice := trailStopLevel

        // --- Execute Exits ---

        // 4. Apply Stop Loss Exit
        if not na(currentStopPrice)
            bool isTrailingActiveNow = useTrailingStop and not na(trailStopLevel) and currentStopPrice == trailStopLevel
            string stop_comment = isBEActive ? "BE Stop" : (isTrailingActiveNow ? "Trail Stop" : "Vol Stop")
            if inLong
                strategy.exit("SL Exit L", from_entry="Long Entry", stop=currentStopPrice, comment=stop_comment + " L")
            if inShort
                strategy.exit("SL Exit S", from_entry="Short Entry", stop=currentStopPrice, comment=stop_comment + " S")

        // 5. Apply Take Profit Exits
        // TP1 Exit (Partial Quantity)
        if useTp1 and not tp1Reached and not na(qtyToCloseTp1_Var) and qtyToCloseTp1_Var > 0
            if inLong and not na(tp1LevelL)
                strategy.exit("TP1 Exit L", from_entry="Long Entry", qty=qtyToCloseTp1_Var, limit=tp1LevelL, comment="TP1 Hit L")
                if high >= tp1LevelL
                    tp1Reached := true
            if inShort and not na(tp1LevelS)
                strategy.exit("TP1 Exit S", from_entry="Short Entry", qty=qtyToCloseTp1_Var, limit=tp1LevelS, comment="TP1 Hit S")
                if low <= tp1LevelS
                    tp1Reached := true

        // TP2 Exit (Remaining Quantity)
        if useTp2
            if inLong and not na(tp2LevelL)
                strategy.exit("TP2 Exit L", from_entry="Long Entry", limit=tp2LevelL, comment="TP2 Hit L")
            if inShort and not na(tp2LevelS)
                strategy.exit("TP2 Exit S", from_entry="Short Entry", limit=tp2LevelS, comment="TP2 Hit S")


// === PLOTTING ===

// 1. Moving Averages
plot(fastMA, "Fast MA", color=color.new(color.aqua, 0), linewidth=1)
plot(slowMA, "Slow MA", color=color.new(color.fuchsia, 0), linewidth=1)
plot(useTrendFilter and not na(trendMA) ? trendMA : na, "Trend MA", color=color.new(color.gray, 0), linewidth=2, style=plot.style_cross)

// 2. Active Stop Loss Level
color stopColor = color.new(color.red, 0)
bool isTrailingActivePlot = useTrailingStop and not na(trailStopLevel) and not na(currentStopPrice) and currentStopPrice == trailStopLevel
if isBEActive
    stopColor := color.new(color.orange, 0)
else if isTrailingActivePlot
    stopColor := color.new(color.blue, 0)
plot(inTrade and not na(currentStopPrice) ? currentStopPrice : na, "Active Stop Loss", stopColor, style=plot.style_linebr, linewidth=2)

// 3. Take Profit Levels
float plot_tp1LevelL = na, float plot_tp1LevelS = na, float plot_tp2LevelL = na, float plot_tp2LevelS = na
if not na(entryPriceVar)
    if useTp1
        plot_tp1LevelL := entryPriceVar * (1 + tp1Pct / 100)
        plot_tp1LevelS := entryPriceVar * (1 - tp1Pct / 100)
    if useTp2
        plot_tp2LevelL := entryPriceVar * (1 + tp2Pct / 100)
        plot_tp2LevelS := entryPriceVar * (1 - tp2Pct / 100)
plot(inTrade and useTp1 and not na(inLong ? plot_tp1LevelL : plot_tp1LevelS) ? (inLong ? plot_tp1LevelL : plot_tp1LevelS) : na, "TP1 Level", color=color.new(color.green, 30), style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(inTrade and useTp2 and not na(inLong ? plot_tp2LevelL : plot_tp2LevelS) ? (inLong ? plot_tp2LevelL : plot_tp2LevelS) : na, "TP2 Level", color=color.new(color.green, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=1)

// 4. Entry Signal Markers
plotshape(longEntrySignal, title="Long Entry Signal", location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(shortEntrySignal, title="Short Entry Signal", location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, size=size.small)

// 5. Background Color Filters
bgcolor(useTrendFilter and not na(trendMA) and inTrade ? (inLong ? color.new(color.blue, 90) : color.new(color.red, 90)) : na, title="Trend Filter Active")
bgcolor(useAtrFilter and not volatilityFilterOK ? color.new(color.gray, 85) : na, title="Low Volatility Filter Active")
bgcolor(useVolumeFilter and not volumeFilterOK ? color.new(color.yellow, 90) : na, title="Low Volume Filter Active")