ianzeng123
Обзор
New York liquidity reversal trading quantity strategy - это внутридневная торговая система, специализирующаяся на торговых часах в Нью-Йорке, в основном использующая высокие и низкие точки предыдущего торгового дня в качестве ключевой зоны ликвидности, в сочетании с подтверждающим сигналом о ценовом поведении. Эта стратегия используется для борьбы с ценовым реверсом после прорыва высоких и низких точек предыдущего дня, чтобы извлечь выгоду из изменений в направлении после поглощения рыночной ликвидности.
Стратегический принцип
Основные принципы нью-йоркской стратегии ликвидности базируются на микроструктуре рынка и теории охоты на ликвидность. В частности, стратегия предполагает, что если после прорыва цены в высоты или низкие точки предыдущего торгового дня последуют сигналы об обратном движении, то это, скорее всего, указывает на то, что крупные учреждения завершили сбор ликвидности, и рынок будет развиваться в противоположном направлении. Основная логика реализации стратегии такова:
- Фильтрация по времени: торгуйте только в период Нью-Йоркского времени (8:00-10:30 по восточному времени США), когда рынок активен и часто имеет направленный характер.
- Сканирование ликвидности подтверждает:
- Мультивердиальная ситуация: цена снизилась до предыдущего дневного минимума (sweepLow), а затем восстановилась, одновременно сформировав bullish engulf
- Поверхностные условия: цена поднимается после того, как превзошла предыдущий дневной максимум (sweepHigh), а затем отступает, одновременно формируя понижательную поглощающую форму (bearishEngulf)
- Ежедневные ограничения на сделки: только один вход в день в каждом торговом направлении в каждом торговом виде
- Управление рисками: с помощью фиксированного количества стоп-пойнтов и рисково-возмездного соотношения (по умолчанию 3.0) устанавливается стоп-пойнт
Суть стратегии заключается в том, чтобы поймать действия крупных учреждений по сбору ликвидности вблизи ключевых уровней цен, которые обычно приводят к краткосрочному развороту цены. Ожидая сигнала подтверждения (“поглощение формы”), стратегия повышает вероятность успешной сделки.
Стратегические преимущества
Ясная рыночная логика: стратегия основана на теории сбора ликвидности и ценового поведения, имеет четкую поддержку рыночной логики, а не зависит только от статистических моделей или технических показателей.
Механизм фильтрации по времени: за счет совершения сделок только в Нью-Йоркское время, стратегия фокусируется на наиболее ликвидных и наиболее информативных периодах рынка, избегая шумных сделок в периоды низкой ликвидности.
Механизм многократного подтверждения: стратегия сочетает в себе два подтверждающих сигнала: высокие и низкие значения за день до прорыва цены и поглощающие формы, что значительно снижает вероятность ложных сделок с прорывом.
Строгий контроль риска:
- Настройка фиксированной точки остановки
- Предварительно определенный коэффициент возврата риска
- Ограничение по одной сделке в день в каждом направлении в каждом классе активов
- Использование процента управления средствами (по умолчанию стратегия использует 1% средств счета)
Визуальные вспомогательные инструменты: стратегия отмечает на графике торговые сигналы и ключевые уровни цен, что позволяет трейдеру осуществлять мониторинг и оптимизацию стратегии в режиме реального времени.
Функция оповещения: встроенная система оповещения о торговых сигналах, гарантирующая, что трейдер не пропустит ключевые торговые возможности.
Стратегический риск
Риск ложного прорыва: несмотря на то, что стратегия использует поглощающую форму в качестве подтверждения, в высоко волатильных рынках может возникнуть обратная волатильность после ложного прорыва, в результате чего задержка будет вызвана. Решение: можно рассмотреть возможность добавления дополнительных фильтрующих условий, таких как подтверждение объема сделки или проверка согласованности тенденции на более длительный период времени.
Временная зависимость: стратегия работает только в определенный период времени, что может привести к упущению высококачественных торговых возможностей в другие периоды времени. Решение: можно разработать взаимодополняющие стратегии, охватывающие другие периоды времени, или скорректировать окно времени торговли в соответствии с различными рыночными характеристиками.
Ограничение фиксированного стоп-ущерба: использование стоп-ущерба с фиксированным количеством точек может не подходить для всех рыночных условий, особенно в случае внезапного увеличения волатильности. Решение: рассмотреть возможность реализации адаптивного механизма стоп-ущерба и изменить стоп-ущерб в соответствии с текущей динамикой волатильности рынка.
Одиночный механизм подтверждения зависимости: стратегия в основном полагается на поглощение формы в качестве обратного подтверждения, но одиночный показатель может привести к нестабильности качества сигнала. Способ решения: интеграция других ценовых действий подтверждения сигнала или технических показателей, таких как динамический показатель или уровень сопротивления поддержки.
Отсутствие фильтра на волатильность: в условиях низкой волатильности может отсутствовать достаточная динамика для преодоления высоких и низких значений предыдущего дня, что может привести к убыткам в торговле. Решение: добавление фильтра ATR (средняя реальная волатильность), который будет торговать только в условиях достаточной волатильности рынка.
Направление оптимизации стратегии
Динамический стоп-механизм: замена фиксированного точечного стопа на адаптивный стоп, основанный на ATR, позволяет стратегии лучше адаптироваться к изменению волатильности в различных рыночных условиях. Таким образом, можно обеспечить более жесткий стоп-механизм в низковолатильных рынках и более широкий стоп-пространство в высоковолатильных.
Интегрированный анализ структуры рынка: учитывая структуру рынка более высоких временных рамок (например, направление тренда H4 или Sun), торгуйте только в направлении, соответствующем более широким тенденциям, что может повысить коэффициент выигрыша и среднюю прибыль.
Подтверждение объема сделок: добавление компонента анализа объема сделок для обеспечения того, чтобы прорыв в ликвидности сопровождался достаточной поддержкой объема сделок, отфильтровывая низкокачественные сигналы прорыва.
Временная оптимизация: более тонкая оптимизация временных окон торговли, определяющая оптимальные торговые часы для каждого вида торговли с помощью обратной связи, вместо использования единого временного окна.
Анализ в нескольких временных рамках: внедрение механизмов подтверждения в нескольких временных рамках, например, требование, чтобы входные сигналы в более низких временных рамках соответствовали тенденции в более высоких временных рамках, чтобы уменьшить обратную торговлю.
Оптимизация целевых показателей прибыли: динамическая установка целевых показателей прибыли, регулирующая целевые цены в зависимости от структуры рынка (например, ключевые позиции поддержки и сопротивления) или волатильных показателей, а не просто использование фиксированных пропорций.
Получение части прибыли: реализация стратегии получения лестничной прибыли, после достижения определенного уровня прибыли, перемещение стоп-лосса или частичного плавных позиций, чтобы заблокировать часть прибыли и дать оставшейся позиции отслеживать более широкий рынок.
Подвести итог
Нью-Йоркская стратегия количественной торговли с обратной ликвидностью - это четко структурированная, логически четкая система внутридневного торговли, ориентированная на захват реверсивных возможностей после прорыва ликвидности на ключевых ценовых уровнях в период торговли в Нью-Йорке. Стратегия создает относительно прочную торговую структуру, используя в сочетании временную фильтрацию, анализ ликвидности и подтверждение ценового поведения.
Стратегия имеет потенциал для дальнейшего повышения ее производительности и адаптивности путем оптимизации направлений реализации рекомендаций, особенно динамического стоп-механизма, анализа многократных временных рамок и интеграции структуры рынка. Для дневных трейдеров эта стратегия предоставляет ценную основу, которую можно настроить и расширить в соответствии с личными предпочтениями в отношении риска и рыночной точкой зрения.
В конечном счете, успех этой стратегии зависит от понимания трейдером микроструктуры рынка и постоянной оптимизации параметров стратегии. В сочетании с твёрдым знанием рынка и дисциплинированным исполнением, Нью-Йоркская ликвидность может стать эффективным инструментом в арсенале трейдеров.
/*backtest
start: 2025-07-16 00:00:00
end: 2025-07-23 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":2000000}]
*/
//@version=6
strategy("NY Liquidity Reversal - Debug Mode", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true)
// === User Inputs ===
sl_pips = input.int(10, "Stop Loss (pips)", minval=1)
rr_ratio = input.float(3.0, "Reward-to-Risk Ratio", minval=1.0)
tp_pips = sl_pips * rr_ratio
pip = syminfo.mintick * 10
// === Time Definitions ===
ny_start = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 08, 00)
ny_end = timestamp("America/New_York", year, month, dayofmonth, 10, 30)
in_ny = (time >= ny_start and time <= ny_end)
// === Session Limiter ===
currentDay = dayofmonth + (month * 100) + (year * 10000)
var int lastTradeDay = na
canTradeToday = na(lastTradeDay) or (currentDay != lastTradeDay)
// === Previous Day High/Low ===
prevHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
prevLow = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
// === Simplified Engulfing Logic ===
bullishEngulf = close > open and close > close[1] and open <= close[1]
bearishEngulf = close < open and close < close[1] and open >= close[1]
// === Liquidity Sweep with Confirmation ===
sweepHigh = high > prevHigh and close < prevHigh
sweepLow = low < prevLow and close > prevLow
longCondition = in_ny and canTradeToday and sweepLow and bullishEngulf
shortCondition = in_ny and canTradeToday and sweepHigh and bearishEngulf
// === Trade Execution ===
if longCondition
entryPrice = close
stopLoss = entryPrice - sl_pips * pip
takeProfit = entryPrice + tp_pips * pip
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long TP/SL", from_entry="Long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
label.new(bar_index, low, text="BUY", style=label.style_label_up, color=color.green, textcolor=color.white)
lastTradeDay := currentDay
if shortCondition
entryPrice = close
stopLoss = entryPrice + sl_pips * pip
takeProfit = entryPrice - tp_pips * pip
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short TP/SL", from_entry="Short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
label.new(bar_index, high, text="SELL", style=label.style_label_down, color=color.red, textcolor=color.white)
lastTradeDay := currentDay
// === Visual References ===
plot(prevHigh, title="Prev Day High", color=color.red, linewidth=1)
plot(prevLow, title="Prev Day Low", color=color.green, linewidth=1)
// === Alerts ===
alertcondition(longCondition, title="Long Signal", message="BUY Setup Triggered")
alertcondition(shortCondition, title="Short Signal", message="SELL Setup Triggered")