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Descripción general
La estrategia es un sistema de negociación basado en el comportamiento de los comerciantes de mercado y en el análisis de la liquidez a nivel de la entidad. Identifica oportunidades de negociación de alta probabilidad mediante el seguimiento de indicadores de liquidez en el mercado, desequilibrios en la cartera de pedidos y huellas de los comerciantes. La estrategia combina el método de costos dinámicos (DCAA) con un sistema de liquidez de contrapartida para minimizar el riesgo y maximizar los beneficios.
Principio de estrategia
El centro de la estrategia es rastrear el comportamiento de los comerciantes a través de datos multidimensionales:
- Utiliza VWAP (precio medio ponderado por volumen de transacciones) para confirmar la ubicación de la agencia de captación/envío
- El contraste de fuerzas reales entre las dos partes del espacio polinómico se detecta a través de CVD (diferencia de volumen de intercambio acumulado).
- Identificación de trampas de liquidez y zonas de caza sin pérdidas en combinación con datos de libretas de pedidos
- Establecimiento de un sistema de almacenamiento por lotes en los puntos de apoyo clave mediante el método de la media dinámica de los costos
- Manejo de riesgos en momentos de fuertes fluctuaciones en el mercado con sistemas de cobertura
Ventajas estratégicas
- Basado exclusivamente en la microestructura del mercado, evitando el problema de la falta de indicadores técnicos
- El análisis del comportamiento de los comerciantes permite predecir las fluctuaciones de precios a gran escala.
- Los sistemas de medias de costos dinámicos permiten construir un almacén gradualmente en la caída, lo que reduce el costo de mantenimiento del almacén en general
- Los sistemas de cobertura ofrecen una capa adicional de protección contra el riesgo, especialmente en tiempos de fuertes fluctuaciones en los mercados
- La estrategia puede adaptarse a las condiciones del mercado en tiempo real, sin depender de la resistencia de soporte estático
Riesgo estratégico
- Necesitan datos de mercado de alta calidad en tiempo real y son sensibles a la demora de los datos
- Puede ser difícil determinar con exactitud las intenciones de los comerciantes en un mercado con una extrema falta de liquidez
- La excesiva dependencia en el análisis del comportamiento de los comerciantes puede dar lugar a errores de juicio en ciertas condiciones de mercado.
- Los promedios de costos dinámicos pueden acumular grandes pérdidas en un mercado en declive continuo
- Los costos de las estrategias de cobertura pueden erosionar las ganancias en los mercados horizontales
Dirección de optimización de la estrategia
- Introducción de algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión de la identificación de comportamientos de los comerciantes
- Optimización de la proporción de asignación de fondos para el sistema de medias de costos dinámicos
- Aumentar la fiabilidad de las señales mediante la adición de más indicadores de microestructura de mercado
- Desarrollo de mecanismos de ajuste de las tasas de cobertura adaptadas
- Establecer mejores sistemas de control de riesgos, especialmente en condiciones extremas de mercado
Resumir
Se trata de una estrategia de negociación a nivel institucional basada en la microestructura del mercado. A través de un análisis profundo de los comportamientos de los comerciantes de mercado, combinado con un sistema de medias de costos dinámicos y de cobertura, la estrategia puede mantener la estabilidad en diferentes entornos de mercado. Aunque la implementación de la estrategia requiere superar algunos desafíos técnicos y operativos, su mentalidad y metodología centrales tienen una sólida base en la microestructura del mercado y tienen el potencial de ser rentables y estables a largo plazo.
Código Fuente de la Estrategia
/*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)