ianzeng123
2
tập trung vào
319
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này là một hệ thống giao dịch dựa trên hành vi của người làm thị trường và phân tích tính thanh khoản ở cấp cơ quan. Nó xác định các cơ hội giao dịch có tỷ lệ cao bằng cách theo dõi các chỉ số thanh khoản thị trường, chênh lệch sổ đặt hàng và dấu chân của người làm thị trường.
Nguyên tắc chiến lược
Trung tâm của chiến lược này là theo dõi hành vi của các nhà kinh doanh thông qua dữ liệu đa chiều:
- Sử dụng VWAP để xác nhận vị trí thu / gửi của tổ chức
- Khác biệt sức mạnh thực tế của hai bên đa không gian được kiểm tra thông qua CVD (Cumulative Traffic Difference)
- Kết hợp dữ liệu sổ đơn đặt hàng để xác định bẫy lưu động và khu vực săn bắn giảm giá
- Xây dựng hệ thống kho hàng theo đợt tại các vị trí hỗ trợ quan trọng thông qua phương pháp trung bình chi phí động
- Quản lý rủi ro khi có sự biến động mạnh mẽ của thị trường
Lợi thế chiến lược
- Dựa hoàn toàn trên cấu trúc vi mô của thị trường, tránh các vấn đề về chỉ số kỹ thuật
- Phân tích hành vi của các nhà kinh doanh thị trường giúp dự đoán trước các biến động giá lớn
- Hệ thống trung bình chi phí động có thể xây dựng kho dần dần trong thời gian giảm giá, làm giảm chi phí nắm giữ tổng thể
- Hệ thống bảo hiểm cung cấp một lớp bảo vệ rủi ro bổ sung, đặc biệt là trong thời gian thị trường biến động mạnh
- Chiến lược có thể thích ứng với điều kiện thị trường trong thời gian thực, không phụ thuộc vào ngưỡng kháng cự hỗ trợ tĩnh
Rủi ro chiến lược
- Cần dữ liệu thị trường chất lượng cao trong thời gian thực, nhạy cảm với độ trễ của dữ liệu
- Có thể rất khó để xác định chính xác ý định của một nhà đầu tư khi thị trường thiếu hụt tính thanh khoản.
- Sự phụ thuộc quá nhiều vào phân tích hành vi thương gia thị trường có thể dẫn đến sai lầm trong một số điều kiện thị trường
- Hệ thống trung bình chi phí động có thể tích lũy tổn thất lớn trong thị trường tiếp tục giảm
- Chi phí của chiến lược bảo hiểm có thể làm giảm lợi nhuận trong thị trường ngang
Hướng tối ưu hóa chiến lược
- Tiếp cận các thuật toán học máy để cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện hành vi của người làm kinh doanh
- Tối ưu hóa tỷ lệ phân bổ vốn của hệ thống trung bình chi phí động
- Thêm nhiều chỉ số cấu trúc vi mô thị trường để tăng độ tin cậy tín hiệu
- Phát triển cơ chế điều chỉnh tỷ lệ bảo hộ thích ứng
- Xây dựng hệ thống kiểm soát rủi ro tốt hơn, đặc biệt là trong điều kiện thị trường khắc nghiệt
Tóm tắt
Đây là một chiến lược giao dịch cấp tổ chức được xây dựng trên cơ sở cấu trúc vi mô thị trường. Bằng cách phân tích sâu về hành vi của các nhà đầu tư thị trường, kết hợp với trung bình chi phí động và hệ thống bảo hiểm, chiến lược có thể duy trì sự ổn định trong các môi trường thị trường khác nhau. Mặc dù việc thực hiện chiến lược cần phải vượt qua một số thách thức về kỹ thuật và hoạt động, nhưng ý tưởng và phương pháp học cốt lõi của nó có nền tảng vi mô thị trường vững chắc và có tiềm năng lợi nhuận ổn định trong thời gian dài.
Mã nguồn chiến lược
/*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)