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बहु-कारक अनुकूलन गति ट्रैकिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-12 12:02:13
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अवलोकन

बहु-कारक अनुकूली गति ट्रैकिंग रणनीति कई तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करके बाजार के रुझानों और प्रमुख समर्थन / प्रतिरोध स्तरों की पहचान करके क्रिप्टोकरेंसी जैसी अत्यधिक अस्थिर परिसंपत्तियों के स्वचालित व्यापार को महसूस करती है। रणनीति अधिक सटीक पैटर्न मान्यता को सक्षम करने के लिए मूल्य प्रतिशत परिवर्तन को शामिल करते हुए प्रवेश और निकास समय निर्धारित करने के लिए आरएसआई, एमएसीडी, स्टोकास्टिक जैसे संकेतकों को जोड़ती है।

रणनीतिक सिद्धांत

मल्टी फैक्टर एडाप्टिव मोमेंटम ट्रैकिंग रणनीति का मूल तत्व कई तकनीकी संकेतकों के एकीकरण में निहित है। इस रणनीति में उपयोग किए जाने वाले मुख्य घटकों में शामिल हैंः

  1. ओवरबॉट/ओवरसोल्ड स्थितियों का न्याय करने के लिए आरएसआई। विभिन्न मापदंडों का उपयोग नियमित आरएसआई संकेतों या ट्वीक किए गए कॉनर आरएसआई संकेतों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि रिवर्स अवसर मौजूद हैं या नहीं।

  2. एमएसीडी ट्रेंड दिशा निर्धारित करने में मदद करता है। खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न होते हैं जब एमएसीडी रेखा सिग्नल लाइन के ऊपर या नीचे पार करती है।

  3. स्टोकैस्टिक ओवरबॉट/ओवरसोल्ड जोन को स्पॉट करने के लिए। K और D लाइनों के गोल्डन क्रॉस और डेथ क्रॉस संयोजन इंगित करते हैं कि रिवर्स हो सकते हैं या नहीं।

  4. दर में प्रतिशत परिवर्तन यह जांचने के लिए कि ब्रेकआउट वास्तविक हैं या नहीं। यह निर्धारित अवधि में उच्चतम मूल्य, निम्नतम मूल्य, बंद मूल्य आदि के प्रतिशत परिवर्तन की गणना करता है कि क्या एक वास्तविक ब्रेकआउट हुआ है।

  5. सामान्य रुझान का आकलन करने के लिए ईएमए। धीमी ईएमए के ऊपर तेजी से ईएमए का ऊपर की ओर बढ़ना तेजी के संकेत देता है जबकि नीचे की ओर बढ़ना मंदी के संकेत देता है।

यह रणनीति बाजार की स्थितियों के आधार पर लंबी या छोटी जाने का विकल्प चुनती है, और जोखिमों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए पदों में प्रवेश करने के बाद स्टॉप लॉस और ले लाभ सेट करती है। रिवर्स सिग्नल होने पर बाहर निकलती है। पूरी निर्णय प्रक्रिया अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए कई कारकों से निर्णयों को एकीकृत करती है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति के लाभों में निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. एकाधिक कारक बेहतर निर्णय का कारण बनते हैं। एकल संकेतकों की तुलना में, कई संकेतकों का संयोजन पारस्परिक सत्यापन और अधिक विश्वसनीय परिणामों को संभव बनाता है, अनावश्यक व्यापार लागतों को बचाता है।

  2. सख्त शर्तें खराब ट्रेडों से बचती हैं। रणनीति में खरीद/बिक्री संकेतों के लिए सख्त आवश्यकताएं निर्धारित की गई हैं, जिसमें शोर को फ़िल्टर करने और खराब ट्रेडों से बचने के लिए कई एक साथ संकेतों की आवश्यकता होती है।

  3. अनुकूली मापदंडों से मैनुअल हस्तक्षेप कम होता है। गतिशील रूप से सूचक मापदंडों की गणना करने की अंतर्निहित क्षमता मैनुअल मापदंड चयन की व्यक्तिपरकता से बचती है, जिससे मापदंड अधिक वैज्ञानिक और उद्देश्यपूर्ण होते हैं।

  4. स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट जोखिमों को नियंत्रित करता है। रणनीति लगातार ट्रेड खोने के बाद स्टॉप लॉस/टेक प्रॉफिट स्तरों की गणना और ग्राफ करती है, प्रभावी रूप से प्रति ट्रेड हानि को कैप करती है और मार्जिन कॉल को रोकती है।

जोखिम विश्लेषण

जिन जोखिमों को रोकने की आवश्यकता है उनमें निम्नलिखित शामिल हैंः

  1. संकेतकों से गलत संकेतों की संभावना। यद्यपि कई बार सत्यापन प्रक्रिया से गलत संकेत बहुत कम हो जाते हैं, कुछ संभावना बनी रहती है। इससे अनावश्यक नुकसान हो सकता है।

  2. स्टॉप लॉस के घुसने का जोखिम. चरम बाजार स्थितियों में, कीमतें चट्टान से नीचे गिर सकती हैं और मूल रूप से सेट स्टॉप लॉस को आसानी से घुस सकती हैं, जिससे औसत से ऊपर के नुकसान हो सकते हैं।

  3. पैरामीटर ट्यूनिंग से अति अनुकूलन. हालांकि गतिशील पैरामीटर व्यक्तिपरकता को कम करते हैं, लेकिन वे अति-फिटिंग और सामान्यीकरण को खोने का कारण भी बन सकते हैं।

समाधान:

  1. गलत संकेतों को कम करने के लिए सिग्नल फ़िल्टरिंग की सख्ती बढ़ाएं।
  2. ओवरसाइज सिंगल स्टॉप हानि से बचने के लिए चरणबद्ध प्रविष्टियों को अपनाएं।
  3. मापदंडों की स्थिरता का सख्ती से मूल्यांकन करने के लिए नमूना परीक्षण को बढ़ाएं।

अनुकूलन दिशाएँ

इस रणनीति को निम्न के माध्यम से और अधिक अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. निर्णय कारकों को बढ़ाना। निर्णय में सहायता के लिए विभिन्न प्रकार के अधिक संकेतकों से संकेतों को मिलाएं, जैसे कि अस्थिरता, मात्रा आदि।

  2. स्टॉप लॉस एल्गोरिदम का अनुकूलन करना। स्टॉप लॉस की संभावना को और कम करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप लॉस, अस्थिरता स्टॉप लॉस आदि जैसे अधिक उन्नत स्टॉप लॉस एल्गोरिदम पेश करें।

  3. मशीन लर्निंग मॉडल पेश करना। खरीद/बिक्री निर्णयों में सहायता के लिए आरएनएन, एलएसटीएम आदि का उपयोग करके ऐतिहासिक डेटा का मॉडल बनाना।

  4. रणनीति को एकीकृत करना। अधिक मजबूत समग्र प्रदर्शन के लिए एकीकृत करने के लिए कई उप-रणनीतियों को अपनाएं और समग्र तरीकों का उपयोग करें।

निष्कर्ष

बहु-कारक अनुकूली गति ट्रैकिंग रणनीति व्यापार के अवसरों की पहचान करने के लिए कई तकनीकी संकेतकों को एकीकृत करती है। एकल संकेतकों की तुलना में, इस रणनीति में अधिक सटीक निर्णय हैं, जो जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए अंतर्निहित पैरामीटर अनुकूलन और स्टॉप लॉस तंत्र के साथ संयुक्त हैं। अगले चरणों में रणनीति प्रदर्शन को और बढ़ाने के लिए अधिक सहायक निर्णय कारकों, उन्नत स्टॉप लॉस एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग आदि की शुरुआत शामिल है।


/*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

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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")




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