Chiến lược thu thập thanh khoản động

INDICATORS MA EMA SMA ATR volatility momentum
Ngày tạo: 2025-02-21 11:03:11 sửa đổi lần cuối: 2025-02-24 15:16:23
sao chép: 1 Số nhấp chuột: 326
2
tập trung vào
319
Người theo dõi

Chiến lược thu thập thanh khoản động Chiến lược thu thập thanh khoản động

Tổng quan

Chiến lược này là một hệ thống giao dịch định lượng được thiết kế đặc biệt để nắm bắt thời gian biến động cực độ của thị trường. Nó giám sát mức độ lệch giữa giá và đường trung bình, xác định tình trạng suy giảm thanh khoản có thể xảy ra trong thị trường, để nắm bắt cơ hội đảo ngược thị trường. Chiến lược sử dụng kết hợp đường trung bình, theo dõi biến động và cơ chế dừng động để xây dựng một hệ thống giao dịch hoàn chỉnh.

Nguyên tắc chiến lược

Cốt lõi của chiến lược là xác định sự bất thường của thị trường bằng cách tính toán giá và độ lệch trung bình. Các thực hiện cụ thể bao gồm:

  1. Nhóm hợp tác sử dụng trung bình di chuyển đơn giản 15 chu kỳ (SMA) và trung bình di chuyển chỉ số 30 chu kỳ (EMA) làm giá chuẩn
  2. Tính lệch phần trăm giữa giá hiện tại và sự kết hợp đường trung bình
  3. Các cực lịch sử được xác định bằng các giá trị cao nhất và thấp nhất trong vòng 89
  4. Tiếp tục tham gia vào các hoạt động của bạn khi bạn trải qua 3 lần suy giảm tính thanh khoản đa dạng liên tiếp.
  5. Thiết lập cơ chế thoát ba lần: phản hồi kỹ thuật, tín hiệu suy giảm tính lưu động ngược và theo dõi dừng lỗ

Lợi thế chiến lược

  1. Tính chính xác thời gian của thị trường: xác nhận thông qua nhiều chỉ số, tăng độ chính xác nhập cảnh
  2. Kiểm soát rủi ro tốt: Sử dụng cơ chế dừng lỗ nhiều cấp để kiểm soát rủi ro giảm giá hiệu quả
  3. Khả năng thích ứng: Chiến lược có thể tự động điều chỉnh phạm vi dừng lỗ theo biến động của thị trường
  4. Thực thi mạnh mẽ: Chiến lược đặt ra các điều kiện nhập cảnh và xuất cảnh rõ ràng, giảm sự phán đoán chủ quan
  5. Mức độ hệ thống hóa cao: toàn bộ quá trình giao dịch dựa trên các chỉ số định lượng và dễ dàng tự động hóa

Rủi ro chiến lược

  1. Rủi ro tín hiệu sai: Có thể tạo ra tín hiệu suy giảm thanh khoản sai trong thị trường ngang
  2. Rủi ro trượt điểm: Có thể gặp trượt thực hiện lớn hơn trong điều kiện thị trường khắc nghiệt
  3. Tính nhạy cảm của tham số: hiệu quả chiến lược nhạy cảm với chu kỳ đường trung bình và nhân số dừng lỗ
  4. Tùy thuộc vào môi trường thị trường: lợi nhuận chiến lược có thể không đủ trong môi trường biến động thấp
  5. Rủi ro kỹ thuật: Cần đảm bảo sự ổn định của hệ thống, tránh sự chậm trễ hoặc mất tín hiệu

Hướng tối ưu hóa chiến lược

  1. Tiến hành chỉ số giao dịch: xác nhận hiệu quả của tín hiệu suy giảm thanh khoản thông qua giao dịch
  2. Các tham số tối ưu hóa tự thích ứng: Điều chỉnh các tham số chiến lược theo các biến động của thị trường
  3. Tăng bộ lọc môi trường thị trường: Ngăn chặn giao dịch trong môi trường thị trường không phù hợp
  4. Cải thiện cơ chế dừng lỗ: Có thể xem xét thêm dừng động dựa trên tỷ lệ biến động
  5. Tối ưu hóa cơ chế xác nhận tín hiệu: thêm các chỉ số kỹ thuật để lọc các tín hiệu giả

Tóm tắt

Chiến lược thu giữ dòng chảy động là một hệ thống giao dịch định lượng chuyên về việc thu giữ các tình huống cực đoan của thị trường. Thông qua sự kết hợp các chỉ số khoa học và kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt, chiến lược có thể nắm bắt cơ hội giao dịch khi thị trường biến động mạnh. Mặc dù có một số rủi ro, nhưng thông qua việc tối ưu hóa và hoàn thiện liên tục, chiến lược có thể duy trì hiệu suất ổn định trong nhiều môi trường thị trường.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-02-22 00:00:00
end: 2025-02-19 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Liquidation Cascade Strategy", overlay=true)

// Paramètres de l'indicateur de liquidation
var float lastHigh = na
var float lastLow = na
var float lastPriceLow = na
var float lastPriceHigh = na
var bool shortLiq = na
var bool longLiq = na

src = close
maLength1 = 15
maLength2 = 30
ma1 = ta.sma(src, maLength1)
ma2 = ta.ema(src, maLength2)
avgLine = (ma1 + ma2) / 2
distVal = ((src - avgLine) / avgLine) * 100

ph = ta.highest(distVal, 89)
pl = ta.lowest(distVal, 89)

if ph == distVal and ph > 0 
    lastHigh := distVal
    lastPriceHigh := high

if pl == distVal and pl < 0 
    lastLow := distVal
    lastPriceLow := low

shortLiq := not na(lastHigh) and lastHigh == distVal and distVal > 0
longLiq := not na(lastLow) and lastLow == distVal and distVal < 0

// Condition d'achat : 3 liquidations longues consécutives
buyCondition = ta.valuewhen(longLiq, longLiq, 0) and ta.valuewhen(longLiq, longLiq, 1) and ta.valuewhen(longLiq, longLiq, 2)
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// Conditions de vente
var float entryPrice = na
var bool positionOpen = false

// Mise à jour du prix d'entrée
if (buyCondition)
    entryPrice := close
    positionOpen := true

// 1. Vente sur rebond technique (distVal > -1%)
sellCondition1 = distVal > -1 and positionOpen

// 2. Vente sur liquidation courte
sellCondition2 = shortLiq and positionOpen

// 3. Trailing Stop (2x ATR)
atr = ta.atr(14)
trailingStop = close - 2 * atr
sellCondition3 = close < trailingStop and positionOpen

// Exécution des ventes
if (sellCondition1 or sellCondition2 or sellCondition3)
    strategy.close("Buy")
    positionOpen := false

// Visualisation
plot(avgLine, color=color.blue, title="Avg Line")
plot(distVal, color=distVal > 0 ? color.red : color.green, style=plot.style_columns)