ianzeng123
2
Подписаться
319
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой торговую систему, основанную на анализе поведения маркетологов и ликвидности на уровне учреждений. Она идентифицирует высоковероятные торговые возможности, отслеживая показатели ликвидности рынка, дисбалансы в книге заказов и следы маркетологов.
Стратегический принцип
В центре стратегии - отслеживание поведения маркетологов с помощью многомерных данных:
- Использование VWAP (Value-Weighted Average Price) для определения местоположения организации по привлечению / отправке
- Фактическое соотношение сил между двумя сторонами диапазона измеряется с помощью CVD (Cumulative Traffic Difference).
- Вместе с данными книг заказов для выявления ловушек ликвидности и убыточных охотничьих зон
- Построение системы строительства складов в ключевых местах с использованием метода динамических средних затрат
- Управление рисками при резких рыночных колебаниях в сочетании с хеджирующей системой
Стратегические преимущества
- Полностью на основе микроструктуры рынка, избегая проблем с отставанием технических показателей
- Анализ поведения маркетологов позволяет заранее прогнозировать масштабные колебания цен.
- Движущаяся средняя стоимость позволяет постепенно наращивать позиции в падении, снижая общую стоимость хранения
- Система хеджирования обеспечивает дополнительный уровень защиты от риска, особенно в периоды сильных рыночных колебаний
- Стратегия может адаптироваться к рыночным условиям в реальном времени, не завися от статических уровней сопротивления
Стратегический риск
- Необходимы качественные рыночные данные в режиме реального времени, более чувствительные к задержкам данных
- В условиях крайней отсутствия ликвидности на рынке может быть трудно точно определить намерения торговца.
- Чрезмерная зависимость от анализа поведения маркетологов может привести к ошибочным выводам в определенных рыночных условиях.
- Движущаяся средняя стоимость может накапливать большие убытки в условиях продолжающегося падения рынка
- Стоимость хеджирующей стратегии может разрушить прибыль на рынке
Направление оптимизации стратегии
- Внедрение алгоритмов машинного обучения для повышения точности идентификации поведения маркетологов
- Оптимизация доли распределения средств в системе динамических средних затрат
- Добавление дополнительных показателей микроструктуры рынка для повышения надежности сигналов
- Разработка механизма адаптивной корректировки коэффициента хеджирования
- Создание более совершенной системы управления рисками, особенно в экстремальных рыночных условиях
Подвести итог
Это институциональная торговая стратегия, основанная на микроструктуре рынка. Благодаря глубокому анализу поведения маркетологов, в сочетании с динамическими средними ценами и системой хеджирования, стратегия может сохранять стабильность в различных рыночных условиях. Хотя реализация стратегии требует преодоления некоторых технических и операционных проблем, ее основная психология и методология имеют прочную основу микроструктуры рынка и имеют потенциал для долгосрочной стабильной прибыльности.
Исходный код стратегии
/*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)