ianzeng123
2
fokus pada
319
Pengikut
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem perdagangan yang didasarkan pada perilaku pedagang pasar dan analisis likuiditas tingkat institusi. Ini mengidentifikasi peluang perdagangan dengan probabilitas tinggi dengan melacak indikator likuiditas pasar, ketidakseimbangan buku pesanan, dan jejak pedagang pasar. Strategi ini menggabungkan metode rata-rata biaya dinamis (DCAA) dengan sistem likuiditas terobosan untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan.
Prinsip Strategi
Inti dari strategi ini adalah untuk melacak perilaku pasar melalui data multidimensi:
- Menggunakan VWAP (Value-Weighted Average Price) untuk mengkonfirmasi posisi pengumpulan/pengiriman
- Perbandingan kekuatan yang sebenarnya dari kedua sisi polygon dideteksi melalui CVD (Cumulative Traffic Difference)
- Menggabungkan data buku pesanan untuk mengidentifikasi perangkap likuiditas dan area hunting yang rusak
- Membangun sistem gudang batch di titik-titik penting dengan metode rata-rata biaya dinamis
- Manajemen risiko dalam kondisi pasar yang bergejolak
Keunggulan Strategis
- Secara keseluruhan berdasarkan struktur mikro pasar, menghindari masalah keterlambatan indikator teknis
- Dengan analisis perilaku pedagang pasar, dapat memprediksi pergerakan harga besar-besaran lebih awal.
- Sistem rata-rata biaya bergerak dapat membangun posisi secara bertahap di musim gugur, mengurangi biaya keseluruhan untuk memegang posisi
- Sistem hedging memberikan lapisan perlindungan tambahan terhadap risiko, terutama pada saat pasar bergejolak
- Strategi dapat beradaptasi dengan kondisi pasar secara real-time, tanpa bergantung pada resistensi dukungan statis
Risiko Strategis
- Permintaan data pasar yang berkualitas dan real-time, sensitif terhadap keterlambatan data
- Intensitas penjual mungkin sulit untuk diukur dengan tepat ketika pasar sangat tidak likuid.
- Terlalu banyak mengandalkan analisis perilaku pasar dapat menyebabkan kesalahan penilaian dalam kondisi pasar tertentu.
- Rata-rata biaya bergerak dapat menumpuk kerugian besar dalam pasar yang terus turun
- Biaya strategi perlindungan dapat mengikis keuntungan di pasar horizontal
Arah optimasi strategi
- Memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi identifikasi perilaku pedagang
- Rasio alokasi dana untuk sistem rata-rata biaya dinamis yang dioptimalkan
- Menambahkan lebih banyak indikator struktur mikro pasar untuk meningkatkan keandalan sinyal
- Mengembangkan mekanisme penyesuaian rasio perlindungan yang beradaptasi
- Menciptakan sistem pengendalian risiko yang lebih baik, terutama dalam kondisi pasar yang ekstrim
Meringkaskan
Ini adalah strategi perdagangan tingkat institusional yang didasarkan pada struktur mikro pasar. Dengan analisis mendalam tentang perilaku pedagang pasar, yang dikombinasikan dengan rata-rata biaya dinamis dan sistem perlindungan, strategi ini dapat mempertahankan stabilitas dalam berbagai lingkungan pasar. Meskipun implementasi strategi memerlukan beberapa tantangan teknis dan operasional yang harus diatasi, namun ide dan metodologi intinya memiliki dasar struktur mikro pasar yang kuat dan berpotensi untuk keuntungan yang stabil dalam jangka panjang.
Kode Sumber Strategi
/*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)