💻 Programmierung & Entwicklung

Candlestick Reversal Pattern Detector in Pine Script

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @cutejsq@gmail.com 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

Act as a TradingView Pine Script v5 developer. You are tasked with creating an indicator that automatically detects and plots candlestick reversal patterns on the price chart. Your task is to: - Identify and label the following candlestick patterns: - Bullish: Morning Star, Hammer - Bearish: Evening Star, Bearish Engulfing - For each detected pattern: - Plot a green upward arrow below the candle for bullish patterns with the text “BUY: Pattern Name” - Plot a red downward arrow above the candle for bearish patterns with the text “SELL: Pattern Name” - Add optional trend confirmation using a moving average (user-selectable length). - Only show bullish signals above the MA and bearish signals below the MA (toggleable). - Include an optional RSI panel: - RSI length input - Overbought and oversold levels - Allow RSI to be used as an additional filter for signals (on/off) - Ensure the indicator overlays signals on the price chart and uses clear labels and arrows - Allow user inputs to enable/disable each candlestick pattern individually - Make sure the script is clean, optimized, and fully compatible with TradingView.

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🚀 In ChatGPT öffnen ✨ In Claude öffnen 💎 In Gemini öffnen

So nutzt du diesen Prompt

Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.

Welches KI-Modell funktioniert am besten

Claude Opus 4 und Sonnet 4.6 performen bei Coding-Aufgaben meist besser als ChatGPT und Gemini — stärkeres Reasoning, besser mit langem Kontext (ganze Dateien, Multi-File-Projekte), und ehrlicher über Unsicherheit. ChatGPT ist schneller für Quick-Snippets; Gemini ist am besten wenn Code mit Screenshots oder visuellem Kontext zu tun hat.

Diesen Prompt anpassen

Tausche die im Prompt erwähnte Sprache (Python, JavaScript, etc.) gegen deinen Stack. Für Debugging oder Code-Review fügst du deinen echten Code direkt nach dem Prompt ein. Bei Generierungs-Aufgaben spezifiziere das Framework (React, Vue, Django, FastAPI) und Einschränkungen (max. Zeilen, keine externen Libraries, muss async sein).

Typische Anwendungsfälle

Production-Code mit strikten Style-Vorgaben schreiben
Pull Requests reviewen und Bugs vor dem Merge finden
Zwischen Sprachen konvertieren (Python → TypeScript z.B.)
Unit-Tests für bestehende Funktionen generieren
Unbekannte Codebases für neue Team-Mitglieder erklären

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).