ianzeng123
2
ফোকাস
319
অনুসারী
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি ট্রেডিং সিস্টেম যা মার্কেটারদের আচরণ এবং প্রতিষ্ঠান-স্তরের তরলতা বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে। এটি মার্কেটের তরলতা সূচক, অর্ডার বুকের ভারসাম্যহীনতা এবং মার্কেটারদের পদচিহ্নের উপর নজর রেখে উচ্চ-সম্ভাব্যতার ব্যবসায়ের সুযোগগুলি সনাক্ত করে। এই কৌশলটি ঝুঁকি হ্রাস এবং আয়কে সর্বাধিকতর করার জন্য ডায়নামিকাল কোস্ট এভারেজ (ডিসিএএ) পদ্ধতি এবং ওভারহেড তরলতা সিস্টেমের সাথে একত্রিত করে। এই সিস্টেমটি পুরোপুরি traditionalতিহ্যবাহী প্রযুক্তিগত সূচকগুলিকে পরিত্যাগ করে এবং প্রতিষ্ঠান-স্তরের বাজারের মাইক্রো-স্ট্রাকচারাল বিশ্লেষণের উপর নির্ভর করে।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটির মূল লক্ষ্য হল মাল্টি-ডাইমেনশনাল ডেটা ব্যবহার করে মার্কেটিংয়ের কার্যকলাপের উপর নজর রাখাঃ
- VWAP ব্যবহার করে (অনুদানের পরিমাণ ওজনের গড় মূল্য) সংস্থাগুলিকে সংগ্রহ / প্রেরণের অবস্থান নিশ্চিত করতে
- সিভিডি (কাম্যুলেটেড ট্র্যাফিক ডিফারেনশিয়াল) এর মাধ্যমে মাল্টি-হোস্টিং পার্টির প্রকৃত শক্তির তুলনা পরীক্ষা করা
- অর্ডার বইয়ের তথ্যের সাথে মিলিত করে তরলতা ট্র্যাপ এবং ক্ষতিগ্রস্ত শিকার অঞ্চলগুলি সনাক্ত করুন
- গতিশীল ব্যয় গড় পদ্ধতির মাধ্যমে গুরুত্বপূর্ণ সহায়ক স্থানে ব্যাচ নির্মাণের ব্যবস্থা স্থাপন
- বাজারের তীব্র অস্থিরতার সময় ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সহ একটি হিজরি সিস্টেম
কৌশলগত সুবিধা
- সম্পূর্ণরূপে বাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারের উপর ভিত্তি করে, প্রযুক্তিগত সূচকগুলির পিছনে থাকা সমস্যাগুলি এড়ানো
- মার্কেটপ্লেস ব্যবসায়ীদের আচরণ বিশ্লেষণ করে, বড় আকারের দামের অস্থিরতা সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়া যায়
- ডায়নামিক কোস্ট এভারেজ সিস্টেমটি ধীরে ধীরে হোল্ডিংয়ের খরচ কমাতে পারে
- একটি হিজরি সিস্টেম একটি অতিরিক্ত স্তর ঝুঁকি সুরক্ষা প্রদান করে, বিশেষ করে বাজারের তীব্র অস্থিরতার সময়
- স্ট্যাটিক সমর্থন প্রতিরোধের উপর নির্ভর না করে কৌশলগুলি রিয়েল-টাইমে বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খায়
কৌশলগত ঝুঁকি
- রিয়েল-টাইম, উচ্চমানের বাজার তথ্য প্রয়োজন, তথ্য বিলম্বের জন্য সংবেদনশীল
- বিপণন ব্যবসায়ীদের উদ্দেশ্য সঠিকভাবে নির্ধারণ করা কঠিন হতে পারে যখন বাজারে তরলতার ঘাটতি থাকে
- বাজার ব্যবসায়ী আচরণ বিশ্লেষণের উপর অত্যধিক নির্ভরতা কিছু বাজার অবস্থার অধীনে ভুল বিচার করতে পারে
- ডায়নামিক কোস্ট এভারেজ সিস্টেম ক্রমাগত পতনশীল বাজারে বড় ক্ষতি করতে পারে
- হিজড়া কৌশলগুলির খরচ হিজড়া বাজারে মুনাফা হ্রাস করতে পারে
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে মার্কেটিং এর সঠিকতা বাড়ানো
- গতিশীল খরচ গড় সিস্টেমের জন্য অনুকূলিতকরণ অনুপাত বরাদ্দ
- সিগন্যালের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য আরো মার্কেট মাইক্রোস্ট্রাকচারাল সূচক যুক্ত করা
- স্বনির্ধারিত প্রতিবন্ধকতা অনুপাত সমন্বয় ব্যবস্থা তৈরি করা
- বিশেষ করে চরম বাজার পরিস্থিতিতে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য উন্নত ব্যবস্থা গড়ে তোলা
সারসংক্ষেপ
এটি একটি প্রাতিষ্ঠানিক-স্তরের ট্রেডিং কৌশল যা বাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচারের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। বাজারের ব্যবসায়ের আচরণের গভীর বিশ্লেষণের মাধ্যমে, গতিশীল ব্যয় গড় এবং একটি হিজড়া সিস্টেমের সাথে মিলিত, কৌশলটি বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে স্থিতিশীলতা বজায় রাখতে সক্ষম। যদিও কৌশলটি বাস্তবায়নের জন্য কিছু প্রযুক্তিগত এবং অপারেশনাল চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে হবে, তবে এর মূল মনোবিজ্ঞান এবং পদ্ধতির একটি দৃঢ় বাজারের মাইক্রোস্ট্রাকচার ভিত্তি রয়েছে যা দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল লাভের সম্ভাবনা রয়েছে।
কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2024-12-12 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("EDGE Market Maker Strategy – DCAA & HedgeFlow", overlay=true)
// ✅ Import Indicators
vwapLine = ta.vwap
superTrend = ta.sma(close, 10) // Replace with actual Supertrend formula if needed
volData = volume // Volume from current timeframe
cvdData = ta.cum(close - close[1]) // Approximation of CVD (Cumulative Volume Delta)
orderBlockHigh = ta.highest(high, 20) // Approximate Order Block Detection
orderBlockLow = ta.lowest(low, 20)
// ✅ Market Maker Buy Conditions
longCondition = ta.crossover(close, vwapLine) and cvdData > cvdData[1] and volData > volData[1]
if longCondition
strategy.entry("BUY", strategy.long)
// ✅ Market Maker Sell Conditions
shortCondition = ta.crossunder(close, vwapLine) and cvdData < cvdData[1] and volData > volData[1]
if shortCondition
strategy.entry("SELL", strategy.short)
// ✅ Order Block Confirmation (For Stronger Signals)
longOB = longCondition and close > orderBlockHigh
shortOB = shortCondition and close < orderBlockLow
if longOB
label.new(bar_index, high, "BUY (Order Block)", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_down)
if shortOB
label.new(bar_index, low, "SELL (Order Block)", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_up)
// ✅ DCAA Levels – Adaptive Re-Entry Strategy
dcaaBuy1 = close * 0.97 // First re-entry for long position (3% drop)
dcaaBuy2 = close * 0.94 // Second re-entry for long position (6% drop)
dcaaSell1 = close * 1.03 // First re-entry for short position (3% rise)
dcaaSell2 = close * 1.06 // Second re-entry for short position (6% rise)
if longCondition
strategy.entry("DCAA_BUY_1", strategy.long, limit=dcaaBuy1)
strategy.entry("DCAA_BUY_2", strategy.long, limit=dcaaBuy2)
if shortCondition
strategy.entry("DCAA_SELL_1", strategy.short, limit=dcaaSell1)
strategy.entry("DCAA_SELL_2", strategy.short, limit=dcaaSell2)
// ✅ HedgeFlow System – Dynamic Hedge Adjustments
hedgeLong = ta.crossunder(close, superTrend) and cvdData < cvdData[1] and volData > volData[1]
hedgeShort = ta.crossover(close, superTrend) and cvdData > cvdData[1] and volData > volData[1]
if hedgeLong
strategy.entry("HEDGE_LONG", strategy.long)
if hedgeShort
strategy.entry("HEDGE_SHORT", strategy.short)
// ✅ Take Profit & Stop Loss
tpLong = close * 1.05
tpShort = close * 0.95
slLong = close * 0.97
slShort = close * 1.03
strategy.exit("TP_Long", from_entry="BUY", limit=tpLong, stop=slLong)
strategy.exit("TP_Short", from_entry="SELL", limit=tpShort, stop=slShort)
// ✅ Plot VWAP & Supertrend for Reference
plot(vwapLine, title="VWAP", color=color.blue, linewidth=2)
plot(superTrend, title="Supertrend", color=color.orange, linewidth=2)