Estrategia cuantitativa de negociación de reversión de liquidez en Nueva York

EMA RR SL TP 日内交易 流动性 突破 价格行为
Fecha de creación: 2025-07-24 08:58:12 Última modificación: 2025-07-24 08:58:12
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Estrategia cuantitativa de negociación de reversión de liquidez en Nueva York Estrategia cuantitativa de negociación de reversión de liquidez en Nueva York

Descripción general

La estrategia New York liquidity reversal trading quantitative strategy es un sistema de trading intradiario que se centra en la hora de negociación de Nueva York, y utiliza principalmente los altibajos del día de negociación anterior como zona de liquidez clave, en combinación con señales de confirmación de comportamiento de los precios. La estrategia se dirige a la reversión de precios después de la ruptura de los altibajos del día anterior, para obtener ganancias mediante la absorción de los cambios de dirección después de la liquidez del mercado.

Principio de estrategia

Los principios centrales de la estrategia de inversión de liquidez de Nueva York se basan en la microstructura del mercado y la teoría de la caza de liquidez. En concreto, la estrategia considera que cuando los precios superan los máximos o mínimos del día de negociación anterior, si se produce una señal de inversión posterior, es muy probable que indique que las grandes entidades han completado la recolección de liquidez y que el mercado se moverá en la dirección opuesta. La lógica principal de ejecución de la estrategia es la siguiente:

  1. El filtro de tiempo: solo se puede operar en el horario de Nueva York (8:00-10:30 AM EST), que es el momento de mayor actividad y tendencia de los mercados.
  2. El escáner de liquidez confirmó:
    • Condición múltiple: el precio se desploma después de haber tocado el mínimo del día anterior (sweepLow) y luego retrocede, al mismo tiempo que se forma una forma de engulf bullish (bullish Engulf)
    • Condiciones de cabeza: el precio sube después de romper el máximo del día anterior (sweepHigh) y luego retrocede, al mismo tiempo que forma una forma de devolución bajista (bearish Engulf)
  3. Límites de transacción diaria: solo se permite una entrada por día en cada variedad de transacción por dirección de transacción
  4. Gestión de riesgos: configura el punto de parada con un número fijo de puntos de parada y un índice de retorno de riesgo (default 3.0)

La esencia de la estrategia consiste en capturar las acciones de recolección de liquidez de las grandes instituciones cerca de los niveles de precios clave, que generalmente provocan una reversión a corto plazo de los precios. Al esperar la señal de confirmación (la forma de absorción), la estrategia aumenta la tasa de éxito de las operaciones.

Ventajas estratégicas

  1. Lógica de mercado clara: las estrategias se basan en la teoría de la acumulación de liquidez y el comportamiento de los precios, con un claro respaldo de la lógica de mercado, y no dependen solo de modelos estadísticos o indicadores técnicos.

  2. Mecanismo de filtración por tiempo: La estrategia se centra en los períodos de tiempo de mayor fluidez del mercado y mayor contenido de información, evitando el ruido de los períodos de baja fluidez.

  3. Mecanismo de confirmación múltiple: la estrategia combina las señales de confirmación de los altibajos y las formas de absorción del día anterior a la ruptura del precio, lo que reduce significativamente la posibilidad de falsas rupturas.

  4. El control de riesgos es estricto:

    • Establecimiento de punto de parada fijo
    • RRR predefinido
    • Limitación de una transacción por día, por dirección y por categoría de activos
    • Gestión de fondos con porcentaje (la estrategia de uso predeterminado del 1% de los fondos de la cuenta)
  5. Instrumento de ayuda visual: las estrategias marcan las señales de negociación y los niveles de precios clave en los gráficos, lo que facilita el monitoreo en tiempo real y la optimización de la estrategia por parte de los operadores.

  6. Función de alerta: Sistema de alerta de señales de comercio incorporado para asegurar que los comerciantes no se pierdan oportunidades de comercio clave.

Riesgo estratégico

  1. Riesgo de Falsa Breakout: A pesar de que la estrategia utiliza la forma de absorción como confirmación, en los mercados altamente volátiles, es posible que se produzca una fluctuación inversa después de una falsa breakout, lo que provoca que se desencadene un stop loss. Solución: Se puede considerar agregar condiciones de filtración adicionales, como la confirmación de la transacción o la verificación de la consistencia de la tendencia en períodos de tiempo más largos.

  2. Dependencia de tiempo: La estrategia sólo funciona en un período de tiempo específico, lo que puede causar la pérdida de oportunidades de comercio de alta calidad en otros períodos. Solución: Se puede desarrollar estrategias complementarias para cubrir otros períodos de tiempo, o ajustar las ventanas de tiempo de negociación en función de las diferentes características del mercado.

  3. Limitación de pérdidas fijas: el uso de un número fijo de puntos de parada puede no ser adecuado para todas las condiciones del mercado, especialmente en caso de un aumento repentino de la volatilidad. Solución: Considere la posibilidad de implementar un mecanismo de parada de pérdidas adaptativo y ajuste el punto de parada en función de la dinámica de la volatilidad del mercado actual.

  4. Dependencia de un solo mecanismo de confirmación: la estrategia depende principalmente de la forma de absorción como confirmación inversa, pero un solo indicador puede causar inestabilidad en la calidad de la señal. Solución: integración de otras señales de confirmación de comportamiento de precios o indicadores técnicos, como el indicador de dinámica o el nivel de resistencia de soporte.

  5. Falta de filtro de volatilidad: En un entorno de baja volatilidad, la ruptura de los puntos altos y bajos del día anterior puede carecer de suficiente dinamismo para causar pérdidas de operaciones. Solución: Añadir el filtro ATR (Average True Range) para operar solo cuando el mercado está lleno de volatilidad.

Dirección de optimización de la estrategia

  1. Mecanismo de parada dinámico: reemplazar los paros de puntos fijos por paros de adaptación basados en ATR, lo que permite a la estrategia adaptarse mejor a los cambios de volatilidad en diferentes condiciones de mercado. De esta manera, se puede ofrecer un parón más ajustado en mercados de baja volatilidad y un mayor espacio de parada en mercados de alta volatilidad.

  2. Análisis de la estructura del mercado integrado: la estructura del mercado de los marcos de tiempo más altos (como H4 o la dirección de la tendencia de la línea del sol) se toma en consideración y solo se negocia en la dirección que coincide con la tendencia más grande, lo que puede mejorar la ganancia y el rendimiento promedio.

  3. Confirmación de transacción: agregar un componente de análisis de transacción para garantizar que las rupturas de fluidez vayan acompañadas de suficiente soporte de transacción y filtrar las señales de ruptura de baja calidad.

  4. Optimización del tiempo: Optimización más precisa de las ventanas de tiempo de negociación para determinar el mejor momento de negociación para cada variedad de transacción mediante retroalimentación, en lugar de usar una ventana de tiempo uniforme.

  5. Análisis de múltiples marcos de tiempo: Introducción de mecanismos de confirmación de múltiples marcos de tiempo, por ejemplo, requerir que las señales de entrada de los marcos de tiempo más bajos coincidan con la dirección de la tendencia de los marcos de tiempo más altos, para reducir el comercio en contra.

  6. Optimización de objetivos de ganancias: establece objetivos de ganancias dinámicos, ajuste de los precios de los objetivos en función de la estructura del mercado (como las posiciones de resistencia de soporte clave) o de los indicadores de volatilidad, en lugar de usar simplemente una proporción fija.

  7. Aprovechamiento de parte de las ganancias: Implementa una estrategia de ganancias escalonadas, moviendo un stop loss o una posición parcialmente cerrada después de alcanzar un determinado nivel de ganancias para bloquear parte de las ganancias y dejar que las posiciones restantes sigan un mayor ritmo.

Resumir

La Estrategia de Cantificación de Negocios de Reversión de la Liquidez de Nueva York es un sistema de negociación intradiario de estructura clara y lógica clara, que se centra en capturar oportunidades de reversión después de una ruptura de la liquidez en los niveles de precios clave durante el período de negociación de Nueva York. La estrategia construye un marco de negociación relativamente sólido mediante la combinación de filtros de tiempo, análisis de liquidez y confirmación de la conducta de los precios.

La estrategia tiene el potencial de mejorar aún más su rendimiento y adaptabilidad mediante la optimización de la dirección de implementación de las recomendaciones, especialmente el mecanismo de suspensión dinámica, el análisis de marcos temporales múltiples y la integración de la estructura de mercado. Para los operadores de día, la estrategia ofrece un marco valioso que se puede personalizar y ampliar según las preferencias de riesgo personales y las perspectivas del mercado.

En última instancia, el éxito de la estrategia depende de la comprensión de los comerciantes de la microestructura del mercado y la optimización continua de los parámetros de la estrategia. Combinado con un sólido conocimiento del mercado y una ejecución disciplinada, la estrategia de inversión de liquidez de Nueva York puede ser una herramienta eficaz en el arsenal de los comerciantes.

Código Fuente de la Estrategia
/*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")