ianzeng123
Überblick
Die New York-Liquiditätsumkehr-Handels-Quantifizierungsstrategie ist ein Tageshandelssystem, das sich auf die New York-Handelszeit konzentriert und hauptsächlich die Höhen und Tiefen des Vortages als wichtige Liquiditätsbereiche nutzt, um in Kombination mit Preisbewegungen Bestätigungssignale zu handeln. Die Strategie profitiert von Kursumkehrsphänomenen, die nach dem Durchbruch der Höhen und Tiefen des Vortages auftreten, indem sie die Richtungsänderungen nach der Marktliquidität absorbiert. Die Strategie wird zwischen 8:00 und 10:30 Uhr EST durchgeführt, mit einem festen Risiko-Rendite-Verhältnis, bei dem jeder Handel nur einmal pro Tag erlaubt ist, um Risiken zu kontrollieren und die Qualität des Handels zu verbessern.
Strategieprinzip
Die Kernprinzipien der New Yorker Liquiditätsumkehrstrategie basieren auf der Mikrostruktur des Marktes und der Theorie der Liquiditätsjagd. Konkret geht die Strategie davon aus, dass ein Umkehrsignal, das nach dem Preisbruch des Höchst- oder Tiefpunkts des vorangegangenen Handelstages folgt, eine gute Möglichkeit ist, zu zeigen, dass die großen Institutionen die Liquiditätserfassung abgeschlossen haben und der Markt in die entgegengesetzte Richtung entwickelt wird.
- Zeit-Filter: Nur in der New Yorker Handelszeit (8:00-10:30 Uhr EST) gehandelt, die eine Zeit mit hoher Marktaktivität und oftmals richtungsorientierter Entwicklung ist.
- Liquiditätsscan bestätigt:
- Mehrfacher Zustand: Preise brechen die Tiefststände des Vortages (sweepLow) und kehren zurück, während eine bullish Engulf-Form gebildet wird
- Leerlaufbedingungen: Preise brechen die Höchststände des Vortages (sweepHigh) und kehren zurück, während ein bearishes Engulf entsteht
- Tägliche Handelsbeschränkung: Nur ein Eintritt pro Tag pro Handelsrichtung pro Handelsart erlaubt
- Risikomanagement: Setzen Sie die Stop-Loss-Position mit einer festen Anzahl von Stop-Loss-Punkten und einem Risiko-Rendite-Verhältnis (Default 3.0)
Die Essenz der Strategie besteht darin, die Liquiditätssammlungen großer Institutionen in der Nähe von kritischen Preisniveaus zu erfassen, die in der Regel zu einem kurzfristigen Preisrückschlag führen. Durch die Wartezeit auf ein Bestätigungssignal (“Schluckform”) erhöht die Strategie die Erfolgsrate des Handels.
Strategische Vorteile
Klare Marktlogik: Strategie basiert auf der Theorie der Liquiditätserfassung und des Preisverhaltens, mit klaren Marktlogiken, die nicht nur auf statistischen Modellen oder technischen Indikatoren beruhen.
Zeit-Filtermechanismus: Die Strategie konzentriert sich auf die Zeiträume mit der besten Marktliquidität und dem höchsten Informationsgehalt, indem sie nur in der New Yorker Handelszeit gehandelt wird, und vermeidet den Lärm der Zeiträume mit geringer Liquidität.
Multiple Bestätigungsmechanismus: Die Strategie kombiniert die Bestätigungssignale der Höhen und Tiefen des Tages vor dem Preisbruch mit dem Bestätigungssignal der Verschluckform, was die Wahrscheinlichkeit eines falschen Durchbruchs erheblich reduziert.
Die Risiken werden streng kontrolliert:
- Fixed Stop-Loss-Punkt-Einstellung
- Voreingestellter Risiko-Rendite-Verhältnis
- Eine Tagesgrenze von einem Handel pro Asset-Klasse pro Richtung
- Verwenden Sie eine Prozentsatz-Finanzverwaltung (die Strategie verwendet standardmäßig 1% des Kontos)
Visuelle Hilfsmittel: Strategien markieren Handelssignale und kritische Preisniveaus auf Diagrammen, um den Händlern die Überwachung und Strategieoptimierung in Echtzeit zu ermöglichen.
Alarm-Funktion: Ein integriertes Signal-Alarm-System, das sicherstellt, dass der Händler keine wichtigen Handelsmöglichkeiten verpasst.
Strategisches Risiko
False-Breakout-Risiko: Trotz der Verwendung von Engulfing-Formen als Bestätigung durch die Strategie kann es in einem hochvolatilen Markt zu Rückschlägen nach einem False-Breakout kommen, die dazu führen, dass ein Stop-Loss ausgelöst wird. Lösung: Es kann in Betracht gezogen werden, zusätzliche Filterbedingungen wie die Bestätigung der Transaktionsmenge oder die Überprüfung der Trendkonsistenz für längere Zeiträume hinzuzufügen.
Zeitabhängigkeit: Die Strategie funktioniert nur in bestimmten Zeitabschnitten, was dazu führen kann, dass hochwertige Handelsmöglichkeiten in anderen Zeitabschnitten verpasst werden. Lösung: Es kann eine komplementäre Strategie entwickelt werden, die andere Zeitabschnitte abdeckt, oder die Handelszeitfenster an unterschiedliche Marktmerkmale anpasst.
Fixed Stop Limit: Die Verwendung eines festen Stop-Points ist möglicherweise nicht für alle Marktbedingungen geeignet, insbesondere bei plötzlicher Erhöhung der Volatilität. Lösung: Erwägen Sie, eine adaptive Stop-Mechanismus zu implementieren, um die Stop-Loss-Punkte an die momentane Marktdynamik anzupassen.
Abhängigkeit von einem einzigen Bestätigungsmechanismus: Die Strategie verlässt sich hauptsächlich auf Engulfformate als Rückwärtsbestätigung, aber ein einzelner Indikator kann zu einer Instabilität der Signalqualität führen. Lösung: Integration anderer Preisverhaltensbestätigungssignale oder technischer Indikatoren wie Dynamikindikatoren oder Unterstützungswiderstandsniveaus.
Mangel an Volatilitätsfilter: In einem niedrig-volatilen Umfeld kann es nicht genügend Dynamik geben, um die Höhen und Tiefen des vorherigen Tages zu durchbrechen, was zu einem Handelsverlust führen kann. Lösung: Hinzufügen eines ATR-Filters, der nur dann handelt, wenn die Marktvolatilität ausreicht.
Richtung der Strategieoptimierung
Dynamische Stop-Mechanismen: Die Ersetzung von Fixed-Point-Stops durch ATR-basierte Adaptive Stop-Mechanismen ermöglicht es der Strategie, sich besser an die Veränderungen der Volatilität unter verschiedenen Marktbedingungen anzupassen. Dadurch können engere Stops in niedrig-volatilen Märkten und breitere Stop-Spaces in hoch-volatilen Märkten bereitgestellt werden.
Integration der Marktstrukturanalyse: Die Berücksichtigung der Marktstruktur in höheren Zeitrahmen (z. B. H4- oder Tageszeiten-Trendrichtung) und der Handel nur in einer Richtung, die mit den größeren Trends übereinstimmt, erhöht die Gewinnquote und den Durchschnittsertrag.
Umsatzbestätigung: Hinzufügung einer Umsatzanalyse-Komponente, um sicherzustellen, dass ein Liquiditätsbruch mit ausreichender Umsatzunterstützung einhergeht, um einen qualitativ minderwertigen Durchbruch zu filtern.
Zeitoptimierung: Eine feinere Optimierung der Handelszeitfenster, um die optimale Handelszeit für jede Handelsart durch Rückmeldung zu bestimmen, anstatt eine einheitliche Zeitfenster zu verwenden.
Multi-Zeitrahmen-Analyse: Einführung von Multi-Zeitrahmen-Bestätigungsmechanismen, beispielsweise die Anforderung, dass Eintrittssignale in niedrigeren Zeitrahmen mit der Richtung der Trends in höheren Zeitrahmen übereinstimmen, um Rückschlagshandel zu reduzieren.
Profitabilitätszieloptimierung: Dynamische Profitabilitätszielstellung, bei der die Zielpreise anhand von Marktstrukturen (z. B. wichtige Resistenzpositionen) oder von Volatilitätsindikatoren angepasst werden, anstatt einfach eine feste Rate zu verwenden.
Teilweise Gewinngewinnung: Umsetzen Sie eine Steigerung der Gewinnstrategie, indem Sie nach Erreichen eines gewissen Gewinnniveaus einen Stop-Loss oder eine teilweise Off-Position verschieben, um einen Teil des Gewinns zu sperren und die verbleibenden Positionen auf einen größeren Markt zu lassen.
Zusammenfassen
Die New York-Strategie für die Quantifizierung von Liquiditätsumkehrhandel ist ein klar strukturiertes, logisch eindeutiges Tageshandelssystem, das sich darauf konzentriert, umkehrende Gelegenheiten nach Liquiditätsbruch in kritischen Preisniveaus innerhalb der New York-Handelszeit zu erfassen. Die Strategie baut durch die Kombination von Zeitfilterung, Liquiditätsanalyse und Preisbewertung ein relativ robustes Handelsrahmen auf.
Die Strategie hat das Potenzial, ihre Leistung und Anpassungsfähigkeit durch die Implementierung von Empfehlungen zur Optimierung der Richtung, insbesondere durch die Implementierung von Dynamischen Stop-Loss-Mechanismen, Multi-Time-Frame-Analysen und Integration von Marktstrukturen, weiter zu verbessern. Für Day-Trader bietet diese Strategie einen wertvollen Rahmen, der nach individuellen Risikopräferenzen und Marktansichten angepasst und erweitert werden kann.
Letztlich hängt der Erfolg der Strategie davon ab, dass der Händler die Mikrostruktur des Marktes versteht und die Strategieparameter kontinuierlich optimiert. Durch die Kombination von solider Marktkenntnis und disziplinierter Ausführung kann die New York Liquidity Reversal Strategy zu einem wirksamen Werkzeug in der Waffenarmee des Händlers werden.
/*backtest
start: 2025-07-16 00:00:00
end: 2025-07-23 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":2000000}]
*/
//@version=6
strategy("NY Liquidity Reversal - Debug Mode", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true)
// === User Inputs ===
sl_pips = input.int(10, "Stop Loss (pips)", minval=1)
rr_ratio = input.float(3.0, "Reward-to-Risk Ratio", minval=1.0)
tp_pips = sl_pips * rr_ratio
pip = syminfo.mintick * 10
// === Time Definitions ===
ny_start = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 08, 00)
ny_end = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 10, 30)
in_ny = (time >= ny_start and time <= ny_end)
// === Session Limiter ===
currentDay = dayofmonth + (month * 100) + (year * 10000)
var int lastTradeDay = na
canTradeToday = na(lastTradeDay) or (currentDay != lastTradeDay)
// === Previous Day High/Low ===
prevHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
prevLow = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
// === Simplified Engulfing Logic ===
bullishEngulf = close > open and close > close[1] and open <= close[1]
bearishEngulf = close < open and close < close[1] and open >= close[1]
// === Liquidity Sweep with Confirmation ===
sweepHigh = high > prevHigh and close < prevHigh
sweepLow = low < prevLow and close > prevLow
longCondition = in_ny and canTradeToday and sweepLow and bullishEngulf
shortCondition = in_ny and canTradeToday and sweepHigh and bearishEngulf
// === Trade Execution ===
if longCondition
entryPrice = close
stopLoss = entryPrice - sl_pips * pip
takeProfit = entryPrice + tp_pips * pip
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long TP/SL", from_entry="Long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
label.new(bar_index, low, text="BUY", style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white)
lastTradeDay := currentDay
if shortCondition
entryPrice = close
stopLoss = entryPrice + sl_pips * pip
takeProfit = entryPrice - tp_pips * pip
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short TP/SL", from_entry="Short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
label.new(bar_index, high, text="SELL", style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white)
lastTradeDay := currentDay
// === Visual References ===
plot(prevHigh, title="Prev Day High", color=color.red, linewidth=1)
plot(prevLow, title="Prev Day Low", color=color.green, linewidth=1)
// === Alerts ===
alertcondition(longCondition, title="Long Signal", message="BUY Setup Triggered")
alertcondition(shortCondition, title="Short Signal", message="SELL Setup Triggered")