ianzeng123
개요
이 전략은 시장의 유동성 지표, 주문서부 불균형 및 시장의 유동성 발자국을 추적하여 높은 확률의 거래 기회를 식별하는 거래 시스템입니다. 이 전략은 동적 비용 평균 (DCAA) 방법을 모아서 리스크를 최소화하고 수익을 극대화하기 위해 변동 유동성 시스템입니다. 이 시스템은 전통적인 기술 지표를 완전히 버리고 기관 수준의 시장 미시 구조 분석에 의존합니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심은 다차원적인 데이터를 통해 시장행위를 추적하는 것입니다.
- VWAP를 사용하여 매출/배치 위치를 확인합니다.
- CVD (累積交量差) 를 통해 다공간 양쪽의 실제 힘 대비를 검출한다.
- 유동성 함정 및 유해 사냥 지역을 식별하기 위한 주문서 데이터와 결합
- 동적 비용 평균을 통해 중요한 지점에서 배치 창고 시스템을 구축
- 시장의 급격한 변동에 대비하여 리스크 관리를 위한 제보 시스템
전략적 이점
- 기술 지표의 뒤처짐을 피하는 시장 미시 구조에 전적으로 기반
- 시장행동에 대한 분석을 통해 대규모 가격 변동을 미리 예측할 수 있습니다.
- 동적비용평균 시스템은 하락시 점진적으로 매장할 수 있어 전체적인 매장비용을 낮출 수 있다.
- 헤지 시스템은 특히 시장의 격렬한 변동이 있을 때, 추가적인 위험 보호 층을 제공합니다.
- 전략은 정적 지원 저항 지점에 의존하지 않고 실시간으로 시장 조건에 적응할 수 있습니다.
전략적 위험
- 실시간 고품질의 시장 데이터가 필요하며 데이터 지연에 민감합니다.
- 시장 유동성이 극히 부족한 상황에서 거래 의도를 정확하게 판단하는 것은 어려울 수 있습니다.
- 시장행동 분석에 지나치게 의존하는 것은 특정 시장 조건에서 잘못된 판단을 초래할 수 있다.
- 동적 비용 평균 시스템은 지속적인 하락 시장에서 큰 손실을 누릴 수 있습니다.
- 헤지 전략의 비용은 가로 시장에서 수익을 훼손할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
- 기계 학습 알고리즘을 도입하여 마케팅 행동 인식의 정확성을 향상시킵니다.
- 동적 비용 평균 시스템의 재원 분배 비율을 최적화
- 신호 신뢰성을 높이기 위해 시장 미시 구조 지표를 추가합니다.
- 적응된 대리율 조정 메커니즘 개발
- 특히 극단적인 시장 조건에서 더 나은 위험 제어 시스템을 구축하십시오.
요약하다
이것은 시장 미시 구조에 기초한 기관 수준의 거래 전략이다. 시장 상인의 행동을 깊이 분석하여 동적 비용 평균과 헤퍼링 시스템을 결합하여 전략은 다양한 시장 환경에서 안정성을 유지할 수 있습니다. 전략의 실행은 기술 및 운영상의 몇 가지 도전을 극복해야하지만, 핵심적인 사고와 방법론은 탄탄한 시장 미시 구조 기반을 가지고 있으며, 장기적으로 안정적인 수익을 올릴 잠재력을 가지고 있습니다.
전략 소스 코드
/*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)