ianzeng123
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Aperçu
La stratégie est un système de négociation basé sur l’analyse de la liquidité au niveau des opérateurs de marché et des institutions. Il identifie les opportunités de négociation à haute probabilité en suivant les indicateurs de liquidité du marché, les déséquilibres du carnet de commandes et l’empreinte des opérateurs de marché. La stratégie intègre la méthode des moyennes dynamiques des coûts (DCAA) et le système de la liquidité de contrepartie pour minimiser les risques et maximiser les gains.
Principe de stratégie
Le cœur de la stratégie est de suivre le comportement des commerçants en utilisant des données multidimensionnelles:
- Utilisation du VWAP (prix moyen pondéré pour le volume de transactions) pour confirmer l’emplacement de la collecte/expédition de l’institution
- Contraste des forces réelles des deux côtés de la pluralité par CVD (différence de charge cumulée)
- Identifier les pièges de liquidité et les zones d’arrêt de la chasse en combinant les données du carnet de commandes
- Mise en place d’un système de construction par lots dans les points clés grâce à la méthode des moyennes dynamiques des coûts
- Gestion des risques en cas de fortes fluctuations du marché avec un système de couverture
Avantages stratégiques
- La micro-structure du marché est à l’origine de l’intégralité de l’analyse, ce qui évite le retard sur les indicateurs techniques.
- L’analyse du comportement des marchands permet de prédire à l’avance les fluctuations massives des prix.
- Les moyennes de coût dynamiques permettent de construire des positions progressivement en baisse, réduisant ainsi le coût global de détention des positions.
- Les systèmes de couverture offrent une couche supplémentaire de protection contre les risques, en particulier pendant les périodes de forte volatilité du marché.
- Les stratégies peuvent s’adapter aux conditions du marché en temps réel, sans dépendre des points de résistance de soutien statique
Risque stratégique
- Le besoin de données de marché de haute qualité en temps réel, plus sensibles aux retards de données
- Il peut être difficile d’évaluer avec précision les intentions d’un trader dans un marché où la liquidité est extrêmement faible.
- Une dépendance excessive à l’analyse du comportement des commerçants peut conduire à des erreurs de jugement dans certaines conditions de marché.
- Les moyennes dynamiques de coût peuvent accumuler des pertes importantes dans un marché en baisse continue
- Le coût de la couverture risque d’éroder les bénéfices sur les marchés horizontaux
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- L’introduction d’algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer l’exactitude de la détection des comportements des commerçants
- Optimiser le ratio de distribution des fonds du système des moyennes de coûts dynamiques
- Ajout de plus d’indicateurs de microstructure du marché pour améliorer la fiabilité du signal
- Développement d’un mécanisme d’ajustement du ratio de couverture adaptatif
- Créer de meilleurs systèmes de contrôle des risques, en particulier dans des conditions de marché extrêmes
Résumer
Il s’agit d’une stratégie de trading à l’échelle institutionnelle basée sur la microstructure du marché. Grâce à une analyse approfondie des comportements des commerçants de marché, combinée à des moyennes de coûts dynamiques et à un système de couverture, la stratégie est capable de rester stable dans différents environnements de marché. Bien que la mise en œuvre de la stratégie nécessite de surmonter certaines difficultés techniques et opérationnelles, son concept et sa méthodologie de base ont une base solide sur la microstructure du marché et ont le potentiel de générer des bénéfices stables à long terme.
Code source de la stratégie
/*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)