ianzeng123
Gambaran keseluruhan
Strategi perdagangan kuantitatif yang mengkonfirmasi trend sapu likuiditi pelbagai masa adalah kaedah perdagangan kuantitatif yang menggabungkan analisis trend bingkai masa yang tinggi dengan isyarat sapu likuiditi. Strategi ini terutama mengkonfirmasi isyarat perdagangan dengan mengenal pasti tingkah laku sapu likuiditi di pasaran (harga menembusi puncak atau titik rendah baru-baru ini) dan menggabungkan kecenderungan bias dalam bingkai masa yang tinggi.
Prinsip Strategi
Prinsip-prinsip utama strategi ini adalah berdasarkan gabungan pasaran yang bergerak dan analisis trend pelbagai tempoh.
Pemeriksaan kecairan kecairanStrategi: Mengenali peristiwa penyingkiran kecairan dengan membandingkan harga semasa dengan harga tertinggi / terendah dalam 20 kitaran terakhir. Apabila harga menembusi harga tertinggi dalam 20 kitaran terakhir, ia dianggap sebagai penyingkiran kecairan titik tinggi; apabila harga jatuh dari harga terendah dalam 20 kitaran terakhir, ia dianggap sebagai penyingkiran kecairan titik rendah.
Pengesahan trend jangka masa tinggiStrategi: Menggunakan bingkai masa 4 jam sebagai penapis trend. Menentukan arah trend pasaran keseluruhan dengan membandingkan puncak bingkai masa yang lebih tinggi dengan titik terendah dalam 10 kitaran terakhir. Langkah ini memastikan arah perdagangan konsisten dengan trend pasaran yang lebih besar.
Sinyal dagangan dihasilkanSinyal beli akan dicetuskan apabila kedua-dua syarat dipenuhi: berlaku penyingkiran kecairan titik rendah dan trend jangka masa tinggi ke atas; Sinyal jual akan dicetuskan apabila kedua-dua syarat dipenuhi: berlaku penyingkiran kecairan titik tinggi dan trend jangka masa tinggi ke bawah.
Pengurusan risiko dinamikStrategi: menggunakan ATR ((14 kitaran) secara dinamik untuk mengira tahap hentian dan hentian. Hentian ditetapkan sebagai ATR kali ganda hentian, dan hentian ditetapkan sebagai ATR kali ganda hentian, untuk menyesuaikan parameter risiko secara automatik mengikut turun naik pasaran.
Dasar teori kaedah ini adalah bahawa perubahan harga sering berlaku selepas pengubahan kecairan, dan pengesahan trend dalam jangka masa yang tinggi meningkatkan kebolehpercayaan isyarat perdagangan dan menyaring isyarat perdagangan berkualiti rendah.
Kelebihan Strategik
Dari analisis mendalam mengenai pelaksanaan kod strategi ini, beberapa kelebihan yang ketara dapat diringkaskan:
Peluang perdagangan dengan kadar kemenangan yang tinggiGabungan pencucian kecairan dengan penapisan trend dalam jangka masa yang tinggi, strategi ini dapat mengenal pasti peluang dagangan dengan kebarangkalian tinggi dan meningkatkan kadar kemenangan dagangan dengan ketara.
Pengurusan risiko penyesuaianMenggunakan ATR untuk secara dinamik menyesuaikan tahap hentian dan hentian, membolehkan pengurusan risiko menyesuaikan diri dengan perubahan turun naik dalam keadaan pasaran yang berbeza, mengelakkan batasan hentian hentian pada titik tetap.
Isyarat visual yang jelasStrategi: Strategi ini secara intuitif memaparkan isyarat beli dan jual serta tahap stop loss dan stop loss yang sesuai di carta, yang membolehkan peniaga memahami nisbah risiko dan pulangan bagi setiap perdagangan.
Kerangka analisis pelbagai fasaDengan mengintegrasikan maklumat pasaran dari pelbagai kerangka masa, strategi dapat menangkap lebih banyak dinamik pasaran dan mengurangkan isyarat palsu.
Pelaksanaan automatikStrategi boleh dilaksanakan secara automatik di platform perdagangan, mengurangkan campur tangan manusia dan faktor emosi, meningkatkan disiplin perdagangan.
Penyesuaian parameter yang fleksibel: Pengguna boleh menyesuaikan penggandaan hentian dan penggandaan hentian mengikut keutamaan risiko peribadi dan ciri-ciri jenis perdagangan, untuk menyesuaikan strategi secara peribadi.
Fungsi peringatan masa nyata: Fungsi peringatan terbina dalam memberi amaran kepada peniaga mengenai peluang dagangan yang berpotensi untuk bertindak balas dengan cepat terhadap perubahan pasaran.
Risiko Strategik
Walaupun strategi ini mempunyai banyak kelebihan, analisis kod juga mendapati risiko yang berpotensi seperti berikut:
Risiko penembusan palsuPenyelesaian: Anda boleh mempertimbangkan untuk menambah penunjuk pengesahan, seperti pengesahan jumlah transaksi atau pengesahan kenaikan harga.
Risiko pembalikan arah aliranPenghakiman trend dalam jangka masa yang tinggi mungkin mempunyai keterlambatan, dan apabila trend pasaran tiba-tiba berbalik, ia boleh menyebabkan strategi menghasilkan isyarat yang tidak tepat pada masanya. Penyelesaian: Pengenalan kaedah pengesanan trend yang lebih sensitif atau mekanisme pengesahan trend berganda.
Kepekaan ParameterPengaturan pengurangan dan pengurangan pengurangan mempunyai kesan yang ketara terhadap prestasi strategi. Pengaturan parameter yang berbeza mungkin diperlukan dalam keadaan pasaran yang berbeza. Penyelesaian: Uji optimasi parameter yang disasarkan, atau memperkenalkan mekanisme penyesuaian parameter yang menyesuaikan diri.
Risiko perdagangan berlebihanPenyelesaian: Tambah syarat penapisan isyarat, atau set tempoh penyejukan perdagangan.
Kesan semasa pengiraan ATRPenggunaan ATR 14 kitaran pada masa ini mungkin tidak cukup responsif dalam keadaan pasaran tertentu. Penyelesaian: Uji tetapan kitaran ATR yang berbeza, atau gunakan kombinasi ATR pelbagai kitaran.
Ketergantungan kepada pasaran tunggalPerforma strategi mungkin berbeza dalam keadaan pasaran yang berbeza (kedai trend, pasaran goyah). Penyelesaian: Tambah logik pengenalan keadaan pasaran, sesuaikan parameter strategi atau logik perdagangan untuk keadaan pasaran yang berbeza.
Arah pengoptimuman strategi
Berdasarkan analisis kod, strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa arah:
Mekanisme pengesahan penyingkiran kecairanStrategi semasa hanya menggunakan penembusan harga sebagai dasar penilaian untuk mengosongkan kecairan. Anda boleh mempertimbangkan untuk meningkatkan pengesahan penembusan jumlah transaksi atau pengesahan corak tingkah laku harga untuk mengurangkan isyarat penembusan palsu. Pengoptimuman sedemikian dapat meningkatkan kualiti isyarat, kerana penembusan struktur pasaran yang benar-benar berkesan biasanya disertai dengan perubahan jumlah transaksi yang ketara.
Penapisan trend bertingkatAnalisis pelbagai bingkai masa boleh memberikan perspektif pasaran yang lebih menyeluruh dan mengurangkan pertentangan antara isyarat.
Strategi Berhenti Bergerak: Hentian pengesanan yang dinamik boleh dilaksanakan, seperti Hentian bergerak berdasarkan ATR atau pergerakan harga untuk memaksimumkan potensi keuntungan. Pengoptimuman ini membolehkan lebih banyak keuntungan diperoleh dalam keadaan yang kuat, dan bukannya keluar lebih awal dari titik tetap.
Kesesuaian dengan persekitaran pasaranMenambah fungsi pengenalan keadaan pasaran, menyesuaikan parameter strategi atau logik perdagangan secara dinamik dalam keadaan pasaran yang berbeza. Keadaan pasaran (trend, goyah) mempunyai kesan besar terhadap prestasi strategi, penyesuaian yang disasarkan dapat meningkatkan kestabilan strategi dengan ketara.
Sistem penilaian kualiti isyarat: Membangunkan mekanisme penilaian kualiti isyarat, berdasarkan pelbagai faktor (seperti kekuatan trend, amplitudo penembusan, pengesahan jumlah transaksi, dan lain-lain) untuk setiap isyarat, hanya melaksanakan isyarat berkualiti tinggi. Kaedah ini dapat meningkatkan lagi peluang kemenangan strategi.
Pengurusan wang yang lebih baikMemperkenalkan logik pengurusan wang yang lebih rumit, seperti menyesuaikan saiz kedudukan berdasarkan kadar turun naik, atau menyesuaikan skala perdagangan berdasarkan penilaian kualiti isyarat. Pengurusan wang yang teliti adalah faktor utama untuk keuntungan jangka panjang.
Pembelajaran MesinPertimbangkan untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan pemilihan parameter atau penapisan isyarat untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza. Pembelajaran mesin dapat mengenal pasti corak yang sukar ditemui oleh manusia dari data sejarah, meningkatkan kebolehpasaran strategi.
ringkaskan
Strategi perdagangan kuantitatif dengan menggabungkan isyarat penyingkiran kecairan dengan analisis trend dalam jangka masa yang tinggi, memberikan pedagang dengan kaedah perdagangan yang mempunyai kadar kemenangan yang tinggi. Strategi ini sangat sesuai untuk perdagangan garis pendek pada carta 5 minit, dan menyesuaikan parameter risiko secara dinamik melalui ATR, mewujudkan pengurusan risiko yang fleksibel.
Kelebihan utama strategi ini adalah kerangka analisis multi-segmen dan keupayaan untuk mengenal pasti penyingkiran kecairan yang tepat, yang dapat menangkap peluang perdagangan berkemungkinan tinggi di titik-titik penting perubahan struktur pasaran. Di samping itu, penampilannya yang jelas dan keupayaan pelaksanaan automatik membolehkan pedagang untuk menguruskan proses perdagangan dengan cara yang disiplin.
Walaupun terdapat beberapa risiko yang berpotensi dalam strategi, seperti penembusan palsu dan sensitiviti parameter, kestabilan dan keuntungan strategi dapat ditingkatkan lagi dengan arah pengoptimuman yang dicadangkan, seperti mekanisme pengesahan pengesahan pencucian kecairan yang dipertingkatkan, penapis trend bertingkat dan strategi hentian dinamik.
Secara keseluruhannya, ini adalah strategi perdagangan kuantitatif yang berdasarkan prinsip-prinsip pasaran yang kukuh, dengan asas teori yang baik dan nilai praktikal. Dengan pengoptimuman berterusan dan penyesuaian yang disasarkan, strategi ini boleh menjadi senjata yang kuat dalam toolkit peniaga untuk membantu mencapai prestasi perdagangan yang konsisten.
/*backtest
start: 2024-03-26 00:00:00
end: 2025-03-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("High-Win-Rate Liquidity AI", overlay=true, shorttitle="Liquidity AI", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// === SETTINGS ===
high_tf = input.timeframe("240", "High Timeframe Bias") // ✅ Fixed timeframe issue
sl_factor = input.float(1.5, "Stop Loss Multiplier", step=0.1)
tp_factor = input.float(3.0, "Take Profit Multiplier", step=0.1)
alerts_on = input(true, "Enable Alerts")
// === HIGH TIMEFRAME BIAS ===
high_tf_high = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, high)
high_tf_low = request.security(syminfo.tickerid, high_tf, low)
high_tf_trend = high_tf_high > ta.highest(high_tf_low, 10) ? 1 : -1
// === ENTRY CONDITIONS ===
liq_sweep_high = high > ta.highest(high, 20)[1]
liq_sweep_low = low < ta.lowest(low, 20)[1]
buy_signal = liq_sweep_low and high_tf_trend == 1
sell_signal = liq_sweep_high and high_tf_trend == -1
// === STOP LOSS & TAKE PROFIT ===
long_sl = low - (ta.atr(14) * sl_factor) // SL for Buy
long_tp = low + (ta.atr(14) * tp_factor) // TP for Buy
short_sl = high + (ta.atr(14) * sl_factor) // SL for Sell
short_tp = high - (ta.atr(14) * tp_factor) // TP for Sell
// === PLOT SIGNALS ===
plotshape(buy_signal, style=shape.labelup, color=color.green, location=location.belowbar, size=size.large, text="BUY 🚀")
plotshape(sell_signal, style=shape.labeldown, color=color.red, location=location.abovebar, size=size.large, text="SELL 🔥")
// Plot SL & TP
plot(buy_signal ? long_sl : na, style=plot.style_stepline, color=color.red, linewidth=2, title="Buy SL")
plot(buy_signal ? long_tp : na, style=plot.style_stepline, color=color.green, linewidth=2, title="Buy TP")
plot(sell_signal ? short_sl : na, style=plot.style_stepline, color=color.red, linewidth=2, title="Sell SL")
plot(sell_signal ? short_tp : na, style=plot.style_stepline, color=color.green, linewidth=2, title="Sell TP")
// === EXECUTE STRATEGY TRADES ===
if buy_signal
strategy.entry("BUY", strategy.long)
strategy.exit("Take Profit", from_entry="BUY", limit=long_tp, stop=long_sl)
if sell_signal
strategy.entry("SELL", strategy.short)
strategy.exit("Take Profit", from_entry="SELL", limit=short_tp, stop=short_sl)
// === ALERTS ===
if alerts_on and buy_signal
alert("BUY Signal on " + syminfo.ticker + " | TP: " + str.tostring(long_tp) + " | SL: " + str.tostring(long_sl))
if alerts_on and sell_signal
alert("SELL Signal on " + syminfo.ticker + " | TP: " + str.tostring(short_tp) + " | SL: " + str.tostring(short_sl))