ianzeng123
جائزہ
ہائی ٹائم زون ای ایم اے رجحانات ہیکن ایشبرن بینڈ میڈین ریورجنسی اسٹریٹجی ایک مقداری تجارتی نظام ہے جس میں متعدد تکنیکی اشارے شامل ہیں جن کا مقصد مارکیٹ میں اوسط واپسی کے مواقع کو پکڑنا ہے ، جبکہ اعلی ٹائم سائیکل کی مجموعی رجحان کی سمت پر عمل پیرا ہے۔ یہ حکمت عملی بنیادی طور پر ہیکن ایشی (Heikin-Ashi) گرافنگ ٹکنالوجی کا استعمال کرتی ہے جس میں قیمتوں کے رجحانات کو ہموار کرنے کے لئے ، بولنگر بینڈ (Bollinger Bands) کے ساتھ مل کر اوورلوڈ اوور سیل علاقوں کی نشاندہی کی جاتی ہے ، اور اعلی ٹائم زون انڈیکس کے ذریعے منتقل اوسط ای ایم اے (EMA) کراسنگ کے ذریعہ مجموعی مارکیٹ کے رجحان کی تصدیق کی جاتی ہے۔ اس حکمت عملی کا بنیادی نظریہ “مارکیٹ کو مارکیٹ میں کارروائی سے پہلے دیکھنا” ہے ، جس میں عین مطابق وقت اور سخت رسک مینجمنٹ کے ذریعہ ، ایک ایسا طریقہ فراہم کیا گیا ہے جو بڑے رجحانات کے ساتھ ساتھ تجارت کرنے کے ساتھ ساتھ ساتھ قلیل
حکمت عملی کا اصول
اس حکمت عملی کے بنیادی اصول مندرجہ ذیل اہم تکنیکی اجزاء پر مبنی ہیں:
ہیکن اچھنٹن کا نقشہ: خاص حساب کتاب کے طریقہ کار کے ذریعے ((( اوپن قیمت + اعلی ترین قیمت + کم ترین قیمت + اختتامی قیمت) / 4) قیمت کی ہموار حرکت پیدا کرنا ، مارکیٹ کے شور کو کم کرنا ، اور رجحان کی سمت کو زیادہ واضح طور پر ظاہر کرنا۔
برین بینڈ ایپلی کیشن: بلین بینڈ کو ہائکن ایشی قیمتوں پر لاگو کریں ، متحرک حمایت اور مزاحمت کے علاقوں کو تشکیل دیں۔ بلین بینڈ پیرامیٹرز کو 20 سائیکل کی لمبائی اور 2 گنا معیاری فرق کے طور پر ڈیفالٹ کیا جاتا ہے ، جو مارکیٹ کی خصوصیات کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے۔
اعلی ٹائم زون EMA رجحان کی تصدیقحکمت عملی: اعلی ٹائم زون ((ڈیفالٹ 180 منٹ) میں تیز EMA ((9 سائیکل) اور سست EMA ((21 سائیکل) کا استعمال کرتے ہوئے مجموعی طور پر مارکیٹ کے رجحان کا تعین کریں۔ جب تیز EMA سست EMA کے اوپر ہوتا ہے تو ، اوپر کی طرف رجحان کی تصدیق ہوتی ہے۔ اس کے برعکس ، نیچے کی طرف رجحان کی تصدیق ہوتی ہے۔
سگنل جنریٹنگ میکانزم:
- خریدنے کا اشارہ: خریدنے کا اشارہ اس وقت ہوتا ہے جب اونچائی کا علاقہ اوپر کی طرف بڑھ رہا ہے ((فاسٹ ای ایم اے> سست ای ایم اے) ، اور 2-3 مسلسل سرخ ہیکن ایشز جو بُرین بینڈ کو چھو رہے ہیں یا توڑ رہے ہیں ، اس کے بعد سبز رنگ کی تصدیق کی گھنٹی ظاہر ہوتی ہے ((بند ہونے والی قیمت> اوپننگ قیمت) اور جب بند ہونے والی قیمت بُرین بینڈ کے اندر واپس آجاتی ہے تو ، خریدنے کا اشارہ ہوتا ہے۔
- فروخت کا اشارہ: فروخت کا اشارہ اس وقت ہوتا ہے جب اونچائی کا علاقہ نیچے کی طرف جاتا ہے ((فاسٹ ای ایم اے < سست ای ایم اے) ، اور اس کے بعد 2-3 سبز ہائکن اشیا لگاتار برین بینڈ سے ٹکرا جاتے ہیں یا اس سے تجاوز کرتے ہیں ، اس کے بعد ایک سرخ تصدیق کا نشان ظاہر ہوتا ہے ((بند قیمت < اوپننگ قیمت) اور جب بند قیمت برین بینڈ کے اندر واپس آتی ہے) ۔
رسک مینجمنٹ فریم ورک:
- ابتدائی سٹاپ نقصان سیٹ میں داخلہ نقطہ کے سامنے ایک کھمبے کی کم سے کم نقطہ ((کثیر سر) یا اعلی ترین نقطہ ((خالی سر)
- پہلی ہدف کی قیمت کو روکنے کے برابر خطرے سے واپسی کا تناسب مقرر کیا گیا تھا:
- پہلی ہدف کی قیمت تک پہنچنے کے بعد ، 50٪ پوزیشن کو صاف کریں اور اسٹاپ نقصان کو داخلے کی قیمت پر منتقل کریں
- اس کے بعد ٹریکنگ اسٹاپ کا استعمال کرتے ہوئے بقایا پوزیشنوں کے منافع کو محفوظ کریں (پہلے کی ٹانگ کے نچلے یا اعلی نقطہ پر مبنی)
یہ حکمت عملی بنیادی طور پر ایک “میڈین ریٹرن + ٹرینڈ فالو” ہائبرڈ حکمت عملی ہے جو مختصر مدت میں قیمت کے انحراف کے بعد واپسی کے مواقع کی تلاش کرتی ہے ، جبکہ اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ یہ تجارت اعلی ٹائم فریم کے مجموعی رجحان کی سمت کے مطابق ہے ، جس سے کامیابی کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے۔
اسٹریٹجک فوائد
ایک سے زیادہ توثیق کا طریقہ کاریہ حکمت عملی متعدد تکنیکی تجزیہ ٹولز (ہائکن ایچ ٹی ایم پی ، برن بینڈ ، ای ایم اے کراس) کو مربوط کرتی ہے ، جس سے ایک سخت متعدد تصدیق کا نظام تشکیل پاتا ہے ، جس سے جعلی سگنل کم ہوجاتے ہیں اور داخلے کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
ٹریڈنگ ڈیزائن: اعلی ٹائم زون ای ایم اے کراسنگ کے ذریعے مجموعی طور پر مارکیٹ کے رجحان کی تصدیق کریں ، اس بات کو یقینی بنائیں کہ تمام تجارتیں مرکزی رجحان کی سمت پر عمل پیرا ہوں ، اور مخالف سمت تجارت کے اعلی خطرے سے بچیں۔
اوسط قدر رجعت کے اصول کا اطلاقحکمت عملی: مارکیٹ کی اوسط واپسی کی خصوصیت کا استعمال کرتے ہوئے ، قیمتوں کے قلیل مدتی انحراف کے بعد واپسی کے مواقع کی تلاش کرنا (بولین بینڈ کو چھونے) ، جو ایک شماریاتی طور پر موثر تجارتی نظریہ ہے۔
ہموار قیمت شور: ہیکن اشپٹ ٹیکنالوجی مارکیٹ شور کو مؤثر طریقے سے کم کرتی ہے ، جس سے رجحان کی سمت اور ممکنہ الٹ پوائنٹس واضح طور پر نظر آتے ہیں ، اور مارکیٹ شور کی وجہ سے غلط تجارت کو کم کیا جاتا ہے۔
خطرے کے انتظام کا نظاماس حکمت عملی میں ایک مکمل رسک مینجمنٹ فریم ورک ہے جس میں واضح اسٹاپ نقصان کی ترتیبات ، جزوی منافع بخش حکمت عملی اور اسٹاپ نقصان کا سراغ لگانے کا طریقہ کار شامل ہے ، جس سے یہ یقینی بنایا جاتا ہے کہ ایک ہی تجارت کا خطرہ قابو میں ہے ، جبکہ منافع میں اضافے کی اجازت دی جاتی ہے۔
انتہائی موافقت پذیر: اگرچہ حکمت عملی میں ڈیفالٹ پیرامیٹرز کی ترتیبات ہیں ، لیکن کلیدی پیرامیٹرز (جیسے ای ایم اے سائیکل ، برلن بینڈ کی لمبائی اور معیاری فرق ، اعلی ٹائم زون کا انتخاب) کو مختلف مارکیٹ کے حالات اور تجارت کی اقسام کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاسکتا ہے ، جو اچھی طرح سے موافقت فراہم کرتا ہے۔
واضح بصری آراء: حکمت عملی واضح بصری اشارے فراہم کرتی ہے ((تینوں کے نشانات اور پس منظر کا رنگ تبدیل کرنا) ، تاجر کو آسانی سے داخلے کے نقطہ کی شناخت کرنے کی اجازت دیتا ہے ، حکمت عملی کی دستیابی کو بہتر بناتا ہے۔
اسٹریٹجک رسک
اوسط واپسی ناکامی کا خطرہ: ایک مضبوط رجحان مارکیٹ میں ، قیمتیں مستقل طور پر اوسط سے انحراف کر سکتی ہیں اور واپس نہیں آسکتی ہیں ، جس کی وجہ سے مسلسل نقصان دہ تجارت ہوتی ہے۔ یہ خطرہ خاص طور پر مارکیٹ کے ڈھانچے میں بنیادی تبدیلیوں (جیسے اہم خبروں کے واقعات) کے دوران ظاہر ہوتا ہے۔
- حل: اضافی رجحان کی طاقت کے فلٹر کو شامل کریں ، اور انتہائی رجحان کی حالت میں خود بخود ایڈجسٹ یا تجارت کو روک دیں۔
پیرامیٹر کی حساسیت: حکمت عملی کی کارکردگی ای ایم اے کی مدت ، برن بینڈ پیرامیٹرز اور اونچائی کے وقت کے زون کے انتخاب کے لئے حساس ہے۔ غلط پیرامیٹرز کی ترتیب سے بہت زیادہ جھوٹے سگنل ہوسکتے ہیں یا اہم تجارتی مواقع سے محروم ہوسکتے ہیں۔
- حل: مختلف مارکیٹ کے حالات کے تحت پیرامیٹرز کے مجموعے کی جانچ پڑتال کرکے ، سب سے زیادہ مستحکم پیرامیٹرز کی ترتیب تلاش کریں ، یا موافقت پذیر پیرامیٹرز ایڈجسٹمنٹ میکانیزم کو نافذ کریں۔
سلائڈ پوائنٹس اور عملدرآمد کا خطرہاسٹریٹجی: پچھلے کٹ کے اعلی / کم سے کم کے طور پر روکنے کی حد کا استعمال کرتے ہوئے ، اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں میں ، ممکنہ طور پر شدید سلائڈ پوائنٹس کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔
- حل: اسٹاپ نقصان کا ایک زیادہ سے زیادہ buffer یا ATR پر مبنی متحرک سٹاپ نقصان کا فاصلہ استعمال کریں۔
تاریخی نمونوں پر انحصار جاری ہےحکمت عملی: یہ فرض کیا جاتا ہے کہ قیمتوں کا ماڈل جو تاریخی طور پر موثر رہا ہے وہ مستقبل میں بھی موثر رہے گا ، لیکن مارکیٹ کے حالات بدل سکتے ہیں۔
- حل: حکمت عملی کی کارکردگی کا باقاعدگی سے جائزہ لیں ، مارکیٹ کے حالات میں تبدیلی کے وقت پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کریں یا تجارت کو روکیں۔
زیادہ تجارت کا خطرہاس حکمت عملی کے نتیجے میں زیادہ بار بار تجارت اور کمیشن کے خاتمے کا سبب بن سکتا ہے کیونکہ مارکیٹ میں بہت زیادہ اتار چڑھاؤ ہوتا ہے لیکن کوئی واضح سمت نہیں ہے۔
- حل: ٹرانزیکشن فلٹرنگ کی شرائط میں اضافہ کریں ، جیسے کم سے کم وقت کے وقفے یا شدت کی تصدیق ، اور کم معیار کے لین دین کو کم کریں۔
واحد مارکیٹ پر انحصارحکمت عملی: حکمت عملی مخصوص مارکیٹ کے حالات میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتی ہے، لیکن دیگر حالات میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے۔
- حل: مختلف مارکیٹوں اور ٹائم فریموں پر حکمت عملی کی جانچ کرنا ، قابل اطلاق حالات کی واضح تعریف کرنا ، یا متعدد حکمت عملیوں کا مجموعہ تیار کرنا۔
حکمت عملی کی اصلاح کی سمت
خود کار طریقے سے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ: موجودہ حکمت عملی ایک مقررہ EMA دورانیہ اور بولین بینڈ پیرامیٹرز کا استعمال کرتی ہے ، جس میں مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ پر مبنی خود کار طریقے سے ایڈجسٹمنٹ کا طریقہ کار متعارف کرایا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، بولین بینڈ کو کم اتار چڑھاؤ کے دوران تنگ کیا جاسکتا ہے ((معیاری فرق کو کم کیا جاسکتا ہے) ، اور بولین بینڈ کو زیادہ اتار چڑھاؤ کے دوران بڑھایا جاسکتا ہے۔ اس اصلاح سے حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے حالات کے مطابق بہتر طور پر ڈھال سکتی ہے۔
رجحان کی طاقت کا فلٹر شامل کیا گیا۔: رجحان کی طاقت کی پیمائش کرنے کے لئے ADX ((اوسط سمت انڈیکس) یا اسی طرح کے اشارے شامل کیے جاسکتے ہیں ، اور صرف اس وقت تجارت کی جاسکتی ہے جب رجحان کی طاقت ایک خاص حد تک پہنچ جاتی ہے۔ یہ کمزور رجحان یا ہلچل والی مارکیٹ میں جھوٹے سگنل کو کم کرے گا۔
نقصان کی روک تھام کی حکمت عملی کو بہتر بنائیں: موجودہ فکسڈ اسٹاپ کو متحرک اسٹاپ میں تبدیل کیا جاسکتا ہے جو اے ٹی آر ((اوسط حقیقی رینج) پر مبنی ہے ، جو مارکیٹ کی اصل اتار چڑھاؤ کو بہتر طور پر ظاہر کرتا ہے۔ اس کے علاوہ ، قیمت کی ساخت پر مبنی ذہین اسٹاپ (جیسے حالیہ حمایت / مزاحمت کی جگہ) بھی ممکن ہے۔
ٹرانزیکشن ٹائم فلٹر شامل کریں: کم لیکویڈیٹی یا زیادہ اتار چڑھاؤ والے مارکیٹ کے اوقات (جیسے مارکیٹ کے کھلنے اور بند ہونے کے اوقات) سے بچنے کے لئے ٹریڈنگ ٹائم فلٹر شامل کریں ، اس سے مارکیٹ میں غیر معمولی اتار چڑھاؤ کی وجہ سے خراب تجارت کم ہوجائے گی۔
ملٹی ٹائم فریم کوآرڈینیشن: اعلی ٹائم زون ای ایم اے رجحانات کی تصدیق کے علاوہ جو فی الحال استعمال کیا جاتا ہے ، مزید ٹائم فریموں کی تصدیق شامل کی جاسکتی ہے ، جس سے کثیر ٹائم فریم کوآرڈینیشن سسٹم تشکیل دیا جاسکتا ہے ، جس سے داخلے کے معیار کو مزید بہتر بنایا جاسکتا ہے۔
ٹرانزیکشن حجم تجزیہ میں اضافہقیمتوں کے عمل کی افادیت کی تصدیق کرنے کے لئے ٹرانزیکشن حجم کے اعداد و شمار کے ساتھ مل کر ، خاص طور پر بوریئن بینڈ کو توڑنے اور دوبارہ جانچنے کے دوران ، جعلی توڑنے کے خطرے کو کم کیا جاسکتا ہے۔
مشین لرننگ کی اصلاح: مشین لرننگ ٹکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرز کے انتخاب اور سگنل جنریشن کو بہتر بنانا ، مارکیٹ کے مختلف حالات کے مطابق حکمت عملی کے عمل کو خود بخود ایڈجسٹ کرنا ، جس سے اعلی درجے کی موافقت ممکن ہو۔
بنیادی ٹرگر کو ضم کریں: بنیادی طور پر متاثر ہونے والی مارکیٹوں کے لئے ، بنیادی اعداد و شمار کے محرکات کو مربوط کرنے پر غور کیا جاسکتا ہے ، اہم معاشی اعداد و شمار کی اشاعت سے پہلے خود کار طریقے سے ایڈجسٹمنٹ یا تجارت معطل کرنے کے لئے ، غیر متوقع اعلی اتار چڑھاؤ کے خطرات سے بچنے کے لئے۔
خلاصہ کریں۔
ہائی ٹائم زون ای ایم اے رجحانات ہیکن ایشبرین بینڈ میڈین ریٹرن اسٹریٹجی ایک اچھی طرح سے تشکیل شدہ مقداری تجارتی نظام ہے جس میں چالاک طریقے سے رجحانات کی پیروی اور میڈین ریٹرن دونوں ٹریڈنگ کے تصورات کو جوڑا گیا ہے۔ ہائیکن ایشبرین چارٹ کی ہموار کاری ، برن بینڈ کی اتار چڑھاؤ کی تعریف ، اور ہائی ٹائم زون ای ایم اے کی رجحانات کی تصدیق کے ذریعہ ، یہ حکمت عملی مارکیٹ میں شور کو کم کرنے کے ساتھ ساتھ اعلی امکانات میں داخلے کے مواقع کی نشاندہی کرنے میں کامیاب ہے۔
اس حکمت عملی کا بنیادی فائدہ اس کی کثیر سطح کی تصدیق کے طریقہ کار اور مکمل خطرے کے انتظام کے فریم ورک میں ہے ، جس سے یہ اعلی جیت کی شرح کو برقرار رکھتے ہوئے خطرے کو مؤثر طریقے سے کنٹرول کرسکتا ہے۔ خاص طور پر اس کا جزوی فائدہ اٹھانے اور نقصانات کو روکنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے ، جو پہلے سے حاصل ہونے والے منافع کی حفاظت کرتا ہے اور منافع بخش پوزیشنوں کو بڑھتا رہتا ہے ، جو تجارتی نفسیات کے پختہ اصولوں کی عکاسی کرتا ہے۔
تاہم ، اس حکمت عملی کو بھی خطرات کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، جیسے کہ اوسط واپسی کی ناکامی ، پیرامیٹرز کی حساسیت اور مارکیٹ کے حالات میں تبدیلی۔ آپٹمائزیشن کے اقدامات کو نافذ کرکے حکمت عملی کی استحکام اور موافقت کو مزید بڑھایا جاسکتا ہے ، جیسے کہ موافقت پذیر پیرامیٹرز کی ایڈجسٹمنٹ ، رجحان کی طاقت کے فلٹرز کو بڑھانا ، اور اسٹاپ نقصان کی حکمت عملی کو بہتر بنانا۔
آخر کار ، اس حکمت عملی کے کامیاب استعمال کے ل traders ، تاجروں کو اس کے بنیادی اصولوں کو سمجھنے ، مناسب مارکیٹ اور ٹائم فریم کا انتخاب کرنے ، اور مارکیٹ کے بدلتے ہوئے ماحول کے مطابق پیرامیٹرز کی مسلسل نگرانی اور ان کی موافقت کی ضرورت ہے۔ تکنیکی سختی اور عملیت کو ایک ساتھ رکھنے کے خواہشمند کوانٹومیشن تاجروں کے لئے یہ ایک قابل غور تجارتی نظام ہے۔
/*backtest
start: 2024-08-11 00:00:00
end: 2025-08-09 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("EMATREND+HEIKENASHIENTRY", overlay=true, process_orders_on_close=true)
// === INPUT PARAMETERS ===
// Bollinger Bands Parameters
bbLength = input.int(20, title="Bollinger Bands Length", minval=1)
bbStdDev = input.float(2.0, title="Bollinger Bands Standard Deviation", minval=0.1, step=0.1)
// REPLACED SuperTrend with EMA Crossover Parameters
fastLength = input.int(9, title="Fast EMA Period", minval=1)
slowLength = input.int(21, title="Slow EMA Period", minval=1)
htf = input.timeframe("180", title="Higher Timeframe")
// === HEIKIN-ASHI CALCULATION ===
var float haOpen = na
haClose = (open + high + low + close) / 4
haOpen := na(haOpen[1]) ? (open + close) / 2 : (haOpen[1] + haClose[1]) / 2
haHigh = math.max(high, haOpen, haClose)
haLow = math.min(low, haOpen, haClose)
// === BOLLINGER BANDS ON HEIKIN-ASHI ===
basis = ta.sma(haClose, bbLength)
dev = bbStdDev * ta.stdev(haClose, bbLength)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// === REPLACED SuperTrend with EMA Crossover Trend Detection ===
// Get HTF EMAs
htf_fast_ema = request.security(syminfo.tickerid, htf, ta.ema(close, fastLength), lookahead=barmerge.lookahead_off)
htf_slow_ema = request.security(syminfo.tickerid, htf, ta.ema(close, slowLength), lookahead=barmerge.lookahead_off)
// Determine trend direction
isBullishHTF = htf_fast_ema > htf_slow_ema
isBearishHTF = htf_fast_ema < htf_slow_ema
// === SIGNAL GENERATION ===
// Buy Conditions
redCandle1 = haClose[1] < haOpen[1] and (haLow[1] <= lowerBB[1] or haClose[1] <= lowerBB[1])
redCandle2 = haClose[2] < haOpen[2] and (haLow[2] <= lowerBB[2] or haClose[2] <= lowerBB[2])
redCandle3 = haClose[3] < haOpen[3] and (haLow[3] <= lowerBB[3] or haClose[3] <= lowerBB[3])
consecutiveBears = (redCandle1 and redCandle2) or (redCandle1 and redCandle2 and redCandle3)
greenConfirmation = haClose > haOpen
aboveBB = haClose > lowerBB
buySignal = isBullishHTF and consecutiveBears and greenConfirmation and aboveBB
// Sell Conditions
greenCandle1 = haClose[1] > haOpen[1] and (haHigh[1] >= upperBB[1] or haClose[1] >= upperBB[1])
greenCandle2 = haClose[2] > haOpen[2] and (haHigh[2] >= upperBB[2] or haClose[2] >= upperBB[2])
greenCandle3 = haClose[3] > haOpen[3] and (haHigh[3] >= upperBB[3] or haClose[3] >= upperBB[3])
consecutiveBulls = (greenCandle1 and greenCandle2) or (greenCandle1 and greenCandle2 and greenCandle3)
redConfirmation = haClose < haOpen
belowBB = haClose < upperBB
sellSignal = isBearishHTF and consecutiveBulls and redConfirmation and belowBB
// === RISK MANAGEMENT ===
var float entryPrice = na
var float initialStop = na
var float firstTarget = na
var bool firstTargetReached = false
var float trailStop = na
// Enter Long Positions
if buySignal
entryPrice := close
initialStop := low[1]
firstTarget := entryPrice + (entryPrice - initialStop)
firstTargetReached := false
trailStop := na
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Enter Short Positions
if sellSignal
entryPrice := close
initialStop := high[1]
firstTarget := entryPrice - (initialStop - entryPrice)
firstTargetReached := false
trailStop := na
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Manage Long Positions
if strategy.position_size > 0
if not firstTargetReached
if high >= firstTarget
strategy.close("Long", qty_percent=50)
firstTargetReached := true
trailStop := entryPrice
else
trailStop := math.max(trailStop, low[1])
currentStop = firstTargetReached ? trailStop : initialStop
if low <= currentStop
strategy.close("Long")
// Manage Short Positions
if strategy.position_size < 0
if not firstTargetReached
if low <= firstTarget
strategy.close("Short", qty_percent=50)
firstTargetReached := true
trailStop := entryPrice
else
trailStop := math.min(trailStop, high[1])
currentStop = firstTargetReached ? trailStop : initialStop
if high >= currentStop
strategy.close("Short")
// === VISUALIZATION ===
plot(upperBB, color=color.blue, title="Upper BB")
plot(basis, color=color.blue, title="Basis")
plot(lowerBB, color=color.blue, title="Lower BB")
plotshape(buySignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small, title="Buy Signal")
plotshape(sellSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small, title="Sell Signal")
bgcolor(buySignal ? color.new(color.green, 90) : sellSignal ? color.new(color.red, 90) : na)
// === ALERT CONDITIONS ===
alertcondition(buySignal, title="EMATREND+HEIKENASHIENTRY Buy Alert", message="Buy Signal Triggered - EMATREND+HEIKENASHIENTRY")
alertcondition(sellSignal, title="EMATREND+HEIKENASHIENTRY Sell Alert", message="Sell Signal Triggered - EMATREND+HEIKENASHIENTRY")