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Visão geral
A estratégia é um sistema de negociação baseado na análise do comportamento do comerciante de mercado e da liquidez a nível da instituição. Identifica oportunidades de negociação de alta probabilidade por meio do rastreamento de indicadores de liquidez do mercado, desequilíbrios de livros de pedidos e pegadas de comerciantes. A estratégia combina a média de custos dinâmicos (DCAA) com o sistema de liquidez de contrapartida para minimizar o risco e maximizar os ganhos.
Princípio da estratégia
O centro da estratégia é rastrear o comportamento do mercado através de dados multidimensionais:
- Usar o VWAP (preço médio ponderado por volume de transação) para confirmar a localização de captação/envio da agência
- O contraste de forças reais entre os dois lados do espaço-tempo é detectado através do CVD (diferença de volume de transação acumulada)
- Identificação de armadilhas de liquidez e áreas de caça de alto risco combinadas com dados de livros de pedidos
- Estabelecimento de sistemas de construção de armazéns em lotes em pontos-chave por meio de métodos de média dinâmica de custos
- Gestão de riscos em situações de forte volatilidade de mercado com sistemas de cobertura
Vantagens estratégicas
- Baseado apenas na microestrutura do mercado, evitando problemas de atraso de indicadores técnicos
- A análise do comportamento dos comerciantes de mercado permite a previsão antecipada de grandes flutuações de preços.
- A média de custo dinâmico permite a construção de uma posição em queda, reduzindo o custo de manutenção geral da posição.
- Os sistemas de cobertura fornecem uma camada adicional de proteção contra o risco, especialmente em períodos de forte volatilidade do mercado
- A estratégia pode se adaptar às condições do mercado em tempo real, sem depender de resistências de suporte estáticas
Risco estratégico
- Necessidade de dados de mercado de alta qualidade em tempo real, mais sensíveis a atrasos de dados
- Pode ser difícil avaliar com precisão as intenções de um comerciante quando há uma extrema falta de liquidez no mercado
- A dependência excessiva da análise do comportamento de um comerciante de mercado pode produzir erros de julgamento em certas condições de mercado.
- As médias de custos dinâmicos podem acumular grandes perdas em mercados em queda contínua
- Os custos das estratégias de cobertura podem corroer os lucros em mercados horizontais
Direção de otimização da estratégia
- Introdução de algoritmos de aprendizagem de máquina para melhorar a precisão de identificação de comportamentos de comerciantes
- Proporção de distribuição de fundos para otimizar o sistema de médias de custos dinâmicos
- Adicionar mais indicadores de microestrutura de mercado para aumentar a confiabilidade do sinal
- Desenvolvimento de mecanismos de ajustamento de proporções de cobertura adaptáveis
- Desenvolver um sistema de controlo de risco mais eficaz, especialmente em condições de mercado extremas
Resumir
Trata-se de uma estratégia de negociação de nível institucional baseada na microestrutura do mercado. Através de uma análise profunda do comportamento dos comerciantes do mercado, combinada com uma média de custos dinâmicos e um sistema de cobertura, a estratégia é capaz de manter a estabilidade em diferentes ambientes de mercado.
Código-fonte da estratégia
/*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)