Chiến lược theo dõi động lượng thích ứng đa yếu tố
ChaoZhang
Tổng quan
Chiến lược theo dõi động lực tự điều chỉnh đa yếu tố thông qua việc tích hợp nhiều chỉ số kỹ thuật để xác định xu hướng thị trường và mức kháng cự hỗ trợ quan trọng, để thực hiện giao dịch tự động đối với các tài sản có biến động cao như tiền điện tử. Chiến lược này sử dụng các chỉ số như RSI, MACD, Stochastic để đánh giá thời gian mua và bán, đồng thời kết hợp với tỷ lệ biến đổi giá để xác định hình thái chính xác hơn.
Nguyên tắc chiến lược
Cốt lõi của chiến lược theo dõi động lượng tự điều chỉnh đa yếu tố là sử dụng tích hợp nhiều chỉ số kỹ thuật. Chiến lược này chủ yếu sử dụng một số thành phần sau:
Chỉ số RSI đánh giá quá mua quá bán. Kết hợp các tham số khác nhau có thể nhận ra tín hiệu RSI thông thường hoặc tín hiệu RSI cải tiến của Conner để đánh giá xem có cơ hội đảo ngược hay không.
Chỉ số MACD giúp xác định hướng xu hướng. Khi MACD đi trên hoặc xuống đường tín hiệu, nó tạo ra tín hiệu mua và bán.
Chỉ số Stochastic xác định vùng mua quá mức. K và D đánh giá liệu tín hiệu kết hợp vàng và vàng có bị đảo ngược hay không.
Tỷ lệ phần trăm thay đổi giá kiểm tra xem phá vỡ có thực hay không. Tính toán tỷ lệ phần trăm thay đổi giá cao nhất, giá thấp nhất, giá đóng cửa trong một chu kỳ nhất định để xác định xem phá vỡ có thực hay không.
Chỉ số EMA đánh giá mức độ chênh lệch lớn. Đường nhanh là tín hiệu lạc quan, đường chậm là tín hiệu giảm.
Chiến lược này tùy thuộc vào tình trạng thị trường dư thừa, chọn nhiều thời gian để thực hiện giao dịch, và thiết lập dừng lỗ sau khi vào vị trí, kiểm soát rủi ro hiệu quả. Khi có tín hiệu đảo ngược, chọn rời khỏi vị trí bằng phẳng. Toàn bộ quá trình ra quyết định kết hợp đầy đủ nhiều yếu tố phán đoán, do đó có thể đưa ra quyết định chính xác hơn.
Phân tích lợi thế
Chiến lược này có một số ưu điểm:
Động cơ đa yếu tố có lợi thế về phán đoán. So với chỉ số đơn lẻ, kết hợp nhiều chỉ số có thể xác minh lẫn nhau, làm cho kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn, do đó tiết kiệm chi phí giao dịch không cần thiết.
Điều kiện nghiêm ngặt để tránh giao dịch sai. Chiến lược đặt ra các yêu cầu nghiêm ngặt về điều kiện mua và bán, cần nhiều chỉ số phát ra tín hiệu cùng một lúc, do đó có thể lọc ra nhiều tiếng ồn và tránh giao dịch sai.
Tự thích nghi với siêu tham số làm giảm sự can thiệp của con người. Khả năng tính toán động các tham số chỉ số trong chiến lược, tránh chủ quan của việc chọn siêu tham số bằng tay, do đó làm cho các tham số của chiến lược trở nên khách quan hơn.
Kiểm soát rủi ro của cơ chế dừng lỗ. Chiến lược sẽ tính toán và vẽ vị trí dừng lỗ ngay sau khi mở vị trí, có thể kiểm soát hiệu quả tổn thất đơn lẻ và tránh sự bùng nổ vị trí.
Phân tích rủi ro
Chiến lược này cũng có một số rủi ro cần được đề phòng:
Tỷ lệ tín hiệu phát hành sai của chỉ số. Mặc dù xác minh đa chỉ số có thể làm giảm đáng kể tỷ lệ tín hiệu sai, nhưng vẫn có khả năng xảy ra. Điều này có thể dẫn đến tổn thất không cần thiết.
Rủi ro bị phá vỡ. Trong trường hợp cực đoan, giá có thể giảm xuống dốc, dẫn đến việc phá vỡ mức dừng ban đầu dễ dàng, gây ra tổn thất lớn hơn.
Tối ưu hóa tham số dẫn đến quá tối ưu hóa. Mặc dù tham số động tránh được tính chủ quan do lựa chọn nhân tạo, nhưng nó cũng có thể dẫn đến quá tối ưu hóa tham số và mất khả năng tổng quát.
Giải pháp tương ứng:
- Tăng mức độ nghiêm ngặt của các điều kiện lọc tín hiệu, giảm tỷ lệ tín hiệu sai.
- Việc xây dựng kho dự trữ theo từng đợt sẽ giúp tránh tổn thất quá lớn trong một lần.
- Tăng số lượng mẫu thử nghiệm, đánh giá nghiêm ngặt tính ổn định của tham số.
Hướng tối ưu hóa chiến lược
Các chiến lược theo dõi động lượng tự điều chỉnh đa yếu tố có một số chiều tối ưu hóa sau:
Tăng số lượng các yếu tố phán đoán. Kết hợp với nhiều loại khác nhau của các tín hiệu chỉ số phán đoán, như tỷ lệ biến động, khối lượng giao dịch và các phán đoán phụ trợ.
Tối ưu hóa các thuật toán của cơ chế dừng lỗ. Các thuật toán dừng lỗ tiên tiến hơn có thể được giới thiệu, chẳng hạn như dừng chân theo dõi, dừng rung, để giảm thêm khả năng phá vỡ.
Giới thiệu mô hình học máy. Sử dụng các mô hình như RNN, LSTM để mô hình hóa dữ liệu lịch sử để hỗ trợ quyết định mua và bán.
Tích hợp chiến lược. Sử dụng nhiều chiến lược con và sử dụng phương pháp học tập tích hợp để tích hợp, có thể đạt được hiệu suất tổng hợp ổn định hơn.
Tóm tắt
Chiến lược theo dõi động lực tự điều chỉnh đa yếu tố tích hợp sử dụng nhiều chỉ số kỹ thuật để xác định thời gian mua và bán. Quyết định của chiến lược chính xác hơn so với chỉ số đơn lẻ, trong khi các tham số tự điều chỉnh và kiểm soát rủi ro của cơ chế dừng. Bước tiếp theo là tăng cường hiệu quả của chiến lược bằng cách giới thiệu nhiều yếu tố quyết định hỗ trợ, thuật toán dừng tiên tiến và các phương pháp học máy.
/*backtest
start: 2023-12-04 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//@version=4
// ██████╗██████╗ ███████╗ █████╗ ████████╗███████╗██████╗ ██████╗ ██╗ ██╗
//██╔════╝██╔══██╗██╔════╝██╔══██╗╚══██╔══╝██╔════╝██╔══██╗ ██╔══██╗╚██╗ ██╔╝
//██║ ██████╔╝█████╗ ███████║ ██║ █████╗ ██║ ██║ ██████╔╝ ╚████╔╝
//██║ ██╔══██╗██╔══╝ ██╔══██║ ██║ ██╔══╝ ██║ ██║ ██╔══██╗ ╚██╔╝
//╚██████╗██║ ██║███████╗██║ ██║ ██║ ███████╗██████╔╝ ██████╔╝ ██║
// ╚═════╝╚═╝ ╚═╝╚══════╝╚═╝ ╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝╚═════╝ ╚═════╝ ╚═╝
//███████╗ ██████╗ ██╗ ██╗ ██╗████████╗██╗ ██████╗ ███╗ ██╗███████╗ ██╗ █████╗ ███████╗ █████╗
//██╔════╝██╔═══██╗██║ ██║ ██║╚══██╔══╝██║██╔═══██╗████╗ ██║██╔════╝███║██╔══██╗╚════██║██╔══██╗
//███████╗██║ ██║██║ ██║ ██║ ██║ ██║██║ ██║██╔██╗ ██║███████╗╚██║╚██████║ ██╔╝╚█████╔╝
//╚════██║██║ ██║██║ ██║ ██║ ██║ ██║██║ ██║██║╚██╗██║╚════██║ ██║ ╚═══██║ ██╔╝ ██╔══██╗
//███████║╚██████╔╝███████╗╚██████╔╝ ██║ ██║╚██████╔╝██║ ╚████║███████║ ██║ █████╔╝ ██║ ╚█████╔╝
//╚══════╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═══╝╚══════╝ ╚═╝ ╚════╝ ╚═╝ ╚════╝
strategy(shorttitle='Ain1 No Label',title='All in One Strategy no RSI Label', overlay=true, scale=scale.left, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, calc_on_every_tick=true)
kcolor = color.new(#0094FF, 60)
dcolor = color.new(#FF6A00, 60)
// ----------------- Strategy Inputs -------------------------------------------------------------
//Backtest dates with auto finish date of today
start = input(defval = timestamp("01 April 2021 00:00 -0500"), title = "Start Time", type = input.time)
finish = input(defval = timestamp("31 December 2021 00:00 -0600"), title = "End Time", type = input.time)
window() => true // create function "within window of time"
// Strategy Selection - Long, Short, or Both
stratinfo = input(true, "Long/Short for Mixed Market, Long for Bull, Short for Bear")
strat = input(title="Trade Types", defval="Long/Short", options=["Long Only", "Long/Short", "Short Only"])
strat_val = strat == "Long Only" ? 1 : strat == "Long/Short" ? 0 : -1
// Risk Management Inputs
sl= input(10.0, "Stop Loss %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
stoploss = sl/100
tp = input(20.0, "Target Profit %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
TargetProfit = tp/100
useXRSI = input(false, "Use RSI crossing back, select only one strategy")
useCRSI = input(false, "Use Tweaked Connors RSI, select only one")
RSIInfo = input(true, "These are the RSI Strategy Inputs, RSI Length applies to MACD, set OB and OS to 45 for using Stoch and EMA strategies.")
length = input(14, "RSI Length", minval=1)
overbought= input(62, "Overbought")
oversold= input(35, "Oversold")
cl1 = input(3, "Connor's MA Length 1", minval=1, step=1)
cl2 = input(20, "Connor's MA Lenght 2", minval=1, step=1)
cl3 = input(50, "Connor's MA Lenght 3", minval=1, step=1)
// MACD and EMA Inputs
useMACD = input(false, "Use MACD Only, select only one strategy")
useEMA = input(false, "Use EMA Only, select only one strategy (EMA uses Stochastic inputs too)")
MACDInfo=input(true, "These are the MACD strategy variables")
fastLength = input(5, minval=1, title="EMA Fast Length")
slowLength = input(10, minval=1, title="EMA Slow Length")
ob_min = input(52, "Overbought Lookback Minimum Value", minval=0, maxval=200)
ob_lb = input(25, "Overbought Lookback Bars", minval=0, maxval=100)
os_min = input(50, "Oversold Lookback Minimum Value", minval=0, maxval=200)
os_lb = input(35, "Oversold Lookback Bars", minval=0, maxval=100)
source = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
RSI = rsi(source, length)
// Price Movement Inputs
PriceInfo = input(true, "Price Change Percentage Cross Check Inputs for all Strategies, added logic to avoid early sell")
lkbk = input(5,"Max Lookback Period")
// EMA and SMA Background Inputs
useStoch = input(false, "Use Stochastic Strategy, choose only one")
StochInfo = input(true, "Stochastic Strategy Inputs")
smoothK = input(3, "K", minval=1)
smoothD = input(3, "D", minval=1)
k_mode = input("SMA", "K Mode", options=["SMA", "EMA", "WMA"])
high_source = input(high,"High Source")
low_source= input(low,"Low Source")
HTF = input("","Curernt or Higher time frame only", type=input.resolution)
// Selections to show or hide the overlays
showZones = input(true, title="Show Bullish/Bearish Zones")
showStoch = input(true, title="Show Stochastic Overlays")
showRSIBS = input(true, title="Show RSI Buy Sell Zones")
showMACD = input(true, title="Show MACD")
color_bars=input(true, "Color Bars")
// ------------------ Dynamic RSI Calculation ----------------------------------------
AvgHigh(src,cnt,val) =>
total = 0.0
count = 0
for i = 0 to cnt
if src[i] > val
count := count + 1
total := total + src[i]
round(total / count)
RSI_high = AvgHigh(RSI, ob_lb, ob_min)
AvgLow(src,cnt,val) =>
total = 0.0
count = 0
for i = 0 to cnt
if src[i] < val
count := count + 1
total := total + src[i]
round(total / count)
RSI_low = AvgLow(RSI, os_lb, os_min)
// ------------------ Price Percentage Change Calculation -----------------------------------------
perc_change(lkbk) =>
overall_change = ((close[0] - open[lkbk]) / open[lkbk]) * 100
highest_high = 0.0
lowest_low = 0.0
for i = lkbk to 0
highest_high := i == lkbk ? high : high[i] > high[(i + 1)] ? high[i] : highest_high[1]
lowest_low := i == lkbk ? low : low[i] < low[(i + 1)] ? low[i] : lowest_low[1]
start_to_high = ((highest_high - open[lkbk]) / open[lkbk]) * 100
start_to_low = ((lowest_low - open[lkbk]) / open[lkbk]) * 100
previous_to_high = ((highest_high - open[1])/open[1])*100
previous_to_low = ((lowest_low-open[1])/open[1])*100
previous_bar = ((close[1]-open[1])/open[1])*100
[overall_change, start_to_high, start_to_low, previous_to_high, previous_to_low, previous_bar]
// Call the function
[overall, to_high, to_low, last_high, last_low, last_bar] = perc_change(lkbk)
// Plot the function
//plot(overall*50, color=color.white, title='Overall Percentage Change', linewidth=3)
//plot(to_high*50, color=color.green,title='Percentage Change from Start to High', linewidth=2)
//plot(to_low*50, color=color.red, title='Percentage Change from Start to Low', linewidth=2)
//plot(last_high*100, color=color.teal, title="Previous to High", linewidth=2)
//plot(last_low*100, color=color.maroon, title="Previous to Close", linewidth=2)
//plot(last_bar*100, color=color.orange, title="Previous Bar", linewidth=2)
//hline(0, title='Center Line', color=color.orange, linewidth=2)
true_dip = overall < 0 and to_high > 0 and to_low < 0 and last_high > 0 and last_low < 0 and last_bar < 0
true_peak = overall > 0 and to_high > 0 and to_low > 0 and last_high > 0 and last_low < 0 and last_bar > 0
alertcondition(true_dip, title='True Dip', message='Dip')
alertcondition(true_peak, title='True Peak', message='Peak')
// ------------------ Background Colors based on EMA Indicators -----------------------------------
// Uses standard lengths of 9 and 21, if you want control delete the constant definition and uncomment the inputs
haClose(gap) => (open[gap] + high[gap] + low[gap] + close[gap]) / 4
rsi_ema = rsi(haClose(0), length)
v2 = ema(rsi_ema, length)
v3 = 2 * v2 - ema(v2, length)
emaA = ema(rsi_ema, fastLength)
emaFast = 2 * emaA - ema(emaA, fastLength)
emaB = ema(rsi_ema, slowLength)
emaSlow = 2 * emaB - ema(emaB, slowLength)
//plot(rsi_ema, color=color.white, title='RSI EMA', linewidth=3)
//plot(v2, color=color.green,title='v2', linewidth=2)
//plot(v3, color=color.red, title='v3', linewidth=2)
//plot(emaFast, color=color.teal, title="EMA Fast", linewidth=2)
//plot(emaSlow, color=color.maroon, title="EMA Slow", linewidth=2)
EMABuy = crossunder(emaFast, v2) and window()
EMASell = crossover(emaFast, emaSlow) and window()
alertcondition(EMABuy, title='EMA Buy', message='EMA Buy Condition')
alertcondition(EMASell, title='EMA Sell', message='EMA Sell Condition')
// bullish signal rule:
bullishRule =emaFast > emaSlow
// bearish signal rule:
bearishRule =emaFast < emaSlow
// current trading State
ruleState = 0
ruleState := bullishRule ? 1 : bearishRule ? -1 : nz(ruleState[1])
ruleColor = ruleState==1 ? color.new(color.blue, 90) : ruleState == -1 ? color.new(color.red, 90) : ruleState == 0 ? color.new(color.gray, 90) : na
bgcolor(showZones ? ruleColor : na, title="Bullish/Bearish Zones")
// ------------------ Stochastic Indicator Overlay -----------------------------------------------
// Calculation
// Use highest highs and lowest lows
h_high = highest(high_source ,lkbk)
l_low = lowest(low_source ,lkbk)
stoch = stoch(RSI, RSI_high, RSI_low, length)
k =
k_mode=="EMA" ? ema(stoch, smoothK) :
k_mode=="WMA" ? wma(stoch, smoothK) :
sma(stoch, smoothK)
d = sma(k, smoothD)
k_c = change(k)
d_c = change(d)
kd = k - d
// Plot
signalColor = k>oversold and d<overbought and k>d and k_c>0 and d_c>0 ? kcolor :
k<overbought and d>oversold and k<d and k_c<0 and d_c<0 ? dcolor : na
kp = plot(showStoch ? k : na, "K", color=kcolor)
dp = plot(showStoch ? d : na, "D", color=dcolor)
fill(kp, dp, color = signalColor, title="K-D")
signalUp = showStoch ? not na(signalColor) and kd>0 : na
signalDown = showStoch ? not na(signalColor) and kd<0 : na
//plot(signalUp ? kd : na, "Signal Up", color=kcolor, transp=90, style=plot.style_columns)
//plot(signalDown ? (kd+100) : na , "Signal Down", color=dcolor, transp=90, style=plot.style_columns, histbase=100)
//StochBuy = crossover(k, d) and kd>0 and to_low<0 and window()
//StochSell = crossunder(k,d) and kd<0 and to_high>0 and window()
StochBuy = crossover(k, d) and window()
StochSell = crossunder(k, d) and window()
alertcondition(StochBuy, title='Stoch Buy', message='K Crossing D')
alertcondition(StochSell, title='Stoch Sell', message='D Crossing K')
// -------------- Add Price Movement -------------------------
// Calculations
h1 = vwma(high, length)
l1 = vwma(low, length)
hp = h_high[1]
lp = l_low[1]
// Plot
var plot_color=#353535
var sig = 0
if (h1 >hp)
sig:=1
plot_color:=color.lime
else if (l1 <lp)
sig:=-1
plot_color:=color.maroon
//plot(1,title = "Price Movement Bars", style=plot.style_columns,color=plot_color)
//plot(sig,title="Signal 1 or -1",display=display.none)
// --------------------------------------- RSI Plot ----------------------------------------------
// Plot Oversold and Overbought Lines
over = hline(oversold, title="Oversold", color=color.green)
under = hline(overbought, title="Overbought", color=color.red)
fillcolor = color.new(#9915FF, 90)
fill(over, under, fillcolor, title="Band Background")
// Show RSI and EMA crosses with arrows and RSI Color (tweaked Connors RSI)
// Improves strategy setting ease by showing where EMA 5 crosses EMA 10 from above to confirm overbought conditions or trend reversals
// This shows where you should enter shorts or exit longs
// Tweaked Connors RSI Calculation
connor_ob = overbought
connor_os = oversold
ma1 = sma(close,cl1)
ma2 = sma(close, cl2)
ma3 = sma(close, cl3)
// Buy Sell Zones using tweaked Connors RSI (RSI values of 80 and 20 for Crypto as well as ma3, ma20, and ma50 are the tweaks)
RSI_SELL = ma1 > ma2 and open > ma3 and RSI >= connor_ob and true_peak and window()
RSI_BUY = ma2 < ma3 and ma3 > close and RSI <= connor_os and true_dip and window()
alertcondition(RSI_BUY, title='Connors Buy', message='Connors RSI Buy')
alertcondition(RSI_SELL, title='Connors Sell', message='Connors RSI Sell')
// Color Definition
col = useCRSI ? (close > ma2 and close < ma3 and RSI <= connor_os ? color.lime : close < ma2 and close > ma3 and RSI <= connor_ob ? color.red : color.yellow ) : color.yellow
// Plot colored RSI Line
plot(RSI, title="RSI", linewidth=3, color=col)
//------------------- MACD Strategy -------------------------------------------------
[macdLine, signalLine, _] = macd(close, fastLength, slowLength, length)
bartrendcolor = macdLine > signalLine and k > 50 and RSI > 50 ? color.teal : macdLine < signalLine and k < 50 and RSI < 50 ? color.maroon : macdLine < signalLine ? color.yellow : color.gray
barcolor(color = color_bars ? bartrendcolor : na)
MACDBuy = macdLine>signalLine and RSI<RSI_low and overall<0 and window()
MACDSell = macdLine<signalLine and RSI>RSI_high and overall>0 and window()
//plotshape(showMACD ? MACDBuy: na, title = "MACD Buy", style = shape.arrowup, text = "MACD Buy", color=color.green, textcolor=color.green, size=size.small)
//plotshape(showMACD ? MACDSell: na, title = "MACD Sell", style = shape.arrowdown, text = "MACD Sell", color=color.red, textcolor=color.red, size=size.small)
MACColor = MACDBuy ? color.new(color.teal, 50) : MACDSell ? color.new(color.maroon, 50) : na
bgcolor(showMACD ? MACColor : na, title ="MACD Signals")
// -------------------------------- Entry and Exit Logic ------------------------------------
// Entry Logic
XRSI_OB = crossunder(RSI, overbought) and overall<0 and window()
RSI_OB = RSI>overbought and true_peak and window()
XRSI_OS = crossover(RSI, oversold) and overall>0 and window()
RSI_OS = RSI<oversold and true_dip and window()
alertcondition(XRSI_OB, title='Reverse RSI Sell', message='RSI Crossing back under OB')
alertcondition(XRSI_OS, title='Reverse RSI Buy', message='RSI Crossing back over OS')
alertcondition(RSI_OS, title='RSI Buy', message='RSI Crossover OS')
alertcondition(RSI_SELL, title='RSI Sell', message='RSI Crossunder OB')
// Strategy Entry and Exit with built in Risk Management
GoLong = strategy.position_size==0 and strat_val > -1 and rsi_ema > RSI and k < d ? (useXRSI ? XRSI_OS : useMACD ? MACDBuy : useCRSI ? RSI_BUY : useStoch ? StochBuy : RSI_OS) : false
GoShort = strategy.position_size==0 and strat_val < 1 and rsi_ema < RSI and d < k ? (useXRSI ? XRSI_OB : useMACD ? MACDSell : useCRSI ? RSI_SELL : useStoch ? StochSell : RSI_OB) : false
if (GoLong)
strategy.entry("LONG", strategy.long)
if (GoShort)
strategy.entry("SHORT", strategy.short)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss)
longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + TargetProfit)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + stoploss)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - TargetProfit)
//plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longTakePrice : na, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=3, title="Long Take Profit")
//plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortTakePrice : na, color=color.green, style=plot.style_circles, linewidth=3, title="Short Take Profit")
//plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na, color=color.red, style=plot.style_cross, linewidth=2, title="Long Stop Loss")
//plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na, color=color.red, style=plot.style_cross, linewidth=2, title="Short Stop Loss")
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Exit Long", from_entry = "LONG", stop = longStopPrice, limit = longTakePrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="Exit Short", from_entry = "SHORT", stop = shortStopPrice, limit = shortTakePrice)
CloseLong = strat_val > -1 and strategy.position_size > 0 and rsi_ema > RSI and d > k ? (useXRSI ? XRSI_OB : useMACD ? MACDSell : useCRSI ? RSI_SELL : RSI_OB) : false
if(CloseLong)
strategy.close("LONG")
CloseShort = strat_val < 1 and strategy.position_size < 0 and rsi_ema < RSI and k > d ? (useXRSI ? XRSI_OS : useMACD ? MACDBuy : useCRSI ? RSI_BUY : RSI_OS) : false
if(CloseShort)
strategy.close("SHORT")