ianzeng123
2
fokus pada
319
Pengikut
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem perdagangan yang berdasarkan pada tingkah laku peniaga pasaran dan analisis kecairan peringkat institusi. Ia mengenal pasti peluang perdagangan yang berkemungkinan tinggi dengan mengesan indikator kecairan pasaran, ketidakseimbangan buku pesanan dan jejak peniaga pasaran. Strategi ini menggabungkan kaedah purata kos dinamik (DCAA) dengan sistem kecairan tolak ansur untuk meminimumkan risiko dan memaksimumkan keuntungan.
Prinsip Strategi
Di tengah-tengah strategi ini, terdapat data pelbagai dimensi untuk menjejaki tingkah laku peniaga:
- Menggunakan VWAP (Value-Weighted Average Price) untuk mengesahkan lokasi pengumpulan/penghantaran
- Perbandingan kekuatan sebenar antara kedua-dua pihak melalui CVD (Cumulative Traffic Difference)
- Menggabungkan data buku tempahan untuk mengenal pasti perangkap kecairan dan kawasan perburuan yang terputus
- Menubuhkan sistem gudang secara beratur di tempat sokongan utama melalui kaedah purata kos dinamik
- Pengurusan risiko semasa turun naik pasaran yang kuat dengan sistem perlindungan
Kelebihan Strategik
- Berasaskan sepenuhnya pada struktur mikro pasaran, mengelakkan masalah ketinggalan indikator teknikal
- Analisis kelakuan peniaga pasaran dapat meramalkan pergerakan harga besar-besaran.
- Sistem purata kos dinamik membolehkan anda membina pergudangan secara beransur-ansur semasa kejatuhan dan mengurangkan kos keseluruhan untuk memegang pergudangan
- Sistem perlindungan menyediakan lapisan perlindungan tambahan terhadap risiko, terutamanya dalam tempoh pasaran yang bergolak
- Strategi boleh menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran dalam masa nyata dan tidak bergantung pada tahap rintangan sokongan statik
Risiko Strategik
- Keperluan untuk data pasaran berkualiti dalam masa nyata dan sensitif terhadap kelewatan data
- Ia mungkin sukar untuk menentukan niat untuk berdagang di pasaran apabila terdapat kekurangan kecairan yang teruk.
- Terlalu banyak bergantung pada analisis tingkah laku peniaga pasaran boleh menyebabkan kesalahan penghakiman dalam keadaan pasaran tertentu
- Sistem purata kos dinamik mungkin menimbun kerugian yang lebih besar dalam pasaran yang terus menurun
- Kos strategi perlindungan boleh merosakkan keuntungan dalam pasaran setapak
Arah pengoptimuman strategi
- Memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan ketepatan pengenalan tingkah laku peniaga
- Peratusan peruntukan dana untuk mengoptimumkan sistem purata kos dinamik
- Menambah lebih banyak petunjuk struktur mikro pasaran untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat
- Membangunkan mekanisme penyesuaian nisbah perlindungan yang bersesuaian
- Membina sistem kawalan risiko yang lebih baik, terutamanya dalam keadaan pasaran yang melampau
ringkaskan
Ini adalah strategi perdagangan peringkat institusi yang dibina di atas struktur mikro pasaran. Dengan analisis mendalam mengenai tingkah laku peniaga pasaran, yang digabungkan dengan purata kos dinamik dan sistem perlindungan, strategi dapat mengekalkan kestabilan dalam pelbagai keadaan pasaran. Walaupun pelaksanaan strategi memerlukan mengatasi beberapa cabaran teknikal dan operasi, tetapi konsep dan metodologi terasnya mempunyai asas struktur mikro pasaran yang kukuh dan berpotensi untuk keuntungan yang stabil dalam jangka panjang.
Kod 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)