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Überblick
Die Strategie ist ein Handelssystem, das auf dem Verhalten von Market Makers und der institutionellen Liquiditätsanalyse basiert. Es identifiziert hochprobable Handelsmöglichkeiten durch die Verfolgung von Marktliquiditätsindikatoren, Auftragsbuchungleichgewichten und Marktmaker-Fußspuren. Die Strategie kombiniert die Dynamische Kostenmittel (DCAA) -Methode mit dem Hedge Liquiditätssystem, um Risiken zu minimieren und Erträge zu maximieren.
Strategieprinzip
Im Zentrum der Strategie steht die Verfolgung von Marketingauftritten durch mehrdimensionale Daten:
- Verwenden Sie den VWAP (Value-Weighted Average Price) zur Bestätigung des Einholungs-/Versandstands der Einrichtung
- Durch CVD (cumulative variation of volumes) wird der tatsächliche Kraftverhältnis zwischen den beiden Polygonen ermittelt
- Identifizierung von Liquiditätsfallen und Schadenstoppgebieten in Kombination mit Bestellbuchdaten
- Errichtung von Lagerhaus-Systemen in Schlüsselpositionen mittels einer dynamischen Kostenmittelmethode
- Risikomanagement bei starken Marktschwankungen in Kombination mit einem Hedging-System
Strategische Vorteile
- Die Marktstruktur ist vollständig mikro-basiert und vermeidet das Problem des Rückstands bei den technischen Indikatoren.
- Durch die Analyse der Verhaltensweisen von Marketmakern können große Preisschwankungen vorweggenommen werden.
- Dynamische Kosten-Durchschnitts-Systeme ermöglichen es, Positionen schrittweise in Abständen aufzubauen und die Gesamtkosten für die Lagerung zu senken
- Sicherungssysteme bieten eine zusätzliche Schicht an Risikobeschutz, insbesondere in Zeiten starker Marktschwankungen
- Strategien können in Echtzeit an Marktbedingungen angepasst werden, ohne auf statische Unterstützungswiderstände angewiesen zu sein
Strategisches Risiko
- Benötigen Sie qualitativ hochwertige Marktdaten in Echtzeit und sind empfindlich gegenüber Datenverzögerungen
- Es kann schwierig sein, die Absichten eines Marketmakers zu beurteilen, wenn die Marktliquidität extrem gering ist.
- Eine übermäßige Abhängigkeit von der Analyse von Marktverhalten kann unter bestimmten Marktbedingungen zu Fehleinschätzungen führen.
- Ein dynamischer Kosten-Durchschnitts-System kann in einem anhaltend rückläufigen Markt größere Verluste aufbauen.
- Die Kosten einer Hedging-Strategie können die Gewinne in den Obergrenzen auslöschen
Richtung der Strategieoptimierung
- Einführung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Erkennung von Kaufmannsverhalten
- Optimierung der Verteilung von Mitteln für ein dynamisches Kostenmittelsystem
- Hinzufügen von mehr Mikrostrukturindikatoren, um die Signalsicherheit zu verbessern
- Entwicklung eines anpassungsfähigen Anpassungsmechanismus für die Sicherungsquote
- Bessere Risikokontrollsysteme, insbesondere bei extremen Marktbedingungen
Zusammenfassen
Es handelt sich um eine institutionelle Handelsstrategie, die auf einer Marktmikrostruktur basiert. Durch die tiefgreifende Analyse der Verhaltensweisen von Markthändlern in Verbindung mit einem dynamischen Kostenmittel und einem Sicherungssystem ist die Strategie in der Lage, in verschiedenen Marktumgebungen stabil zu bleiben. Obwohl die Umsetzung der Strategie einige technische und operative Herausforderungen überwinden muss, haben ihre Kernideen und Methoden eine solide Basis für die Marktmikrostruktur und haben das Potenzial für langfristige, stabile Profitabilität.
Strategiequellcode
/*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)