01
策略優化與差異
從大時間級別長線持倉 → 中短線波段操作
⛔ 舊策略
大時間級別 — 長線持倉
- 以週線/日線級別判斷趨勢方向
- 單筆持倉時間長達數週至數月
- 利潤回撤時使用「對衝單」鎖定浮盈
- 對衝雖降低風險，但同時壓縮獲利空間
- 在震盪盤中容易反覆被洗出場
- 資金使用效率偏低，長期閒置
→
✅ 現行策略
中短線波段 — 動態倉位管理
- 以 4H/1H 級別捕捉波段行情
- 持倉時間縮短至數小時至數天
- 不使用對衝，改用「動態槓桿調整」
- 行情不明時降至 0.3x，趨勢確認後加至 1x-3x
- 快速進出，鎖定短波利潤
- 資金運轉效率提升，複利效應更明顯
💡 核心策略邏輯
🔍
趨勢判斷
多時間週期共振分析
4H 結構確認進場時機
4H 結構確認進場時機
⚖️
動態倉位
確定性高 → 1x~3x
不確定時 → 0.3x 觀望
不確定時 → 0.3x 觀望
🎯
快速止盈
波段到位即減倉
不貪心、不戀棧
不貪心、不戀棧
⚙️ 量化交易系統架構 — 三層數據驗證引擎
整合宏觀趨勢、微觀流動性與成本因子，捕捉高確定性交易機會
📈
Layer 1 — 長線因子 (趨勢層)
追蹤機構真實意圖，過濾市場雜訊
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CME Smart Money 追蹤芝加哥期貨交易所機構淨持倉變化，揭示傳統金融巨頭的長線趨勢態度。
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02
Bitfinex Smart Money 監測交易所持股「鯨魚」的 TWAP 變化，識別主力資金的吸籌與派發。
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03
OI-Weighted Funding Rate 未平倉量加權資金費率，作為市場情緒極端過熱或恐懼的風向標。
⚡
Layer 2 — 短線因子 / 成本層
識別即時走勢與主力護盤成本
↑ LIQ > 3
砸盤成本極高，具備強大買盤支撐。
↓ LIQ < -3
拉高成本極大，主力不願溢價參與。
- ▸ Overall LIQ: 市值加權整體流動性指標，預判群體共振趨勢。
- ▸ Accumulated LIQ: 累計流動性變化，反映資金的持續動能。
🎯
Layer 3 — 執行層 (綜合指標)
量化所有因子，輸出標準化交易訊號
Data Flow Signal Index (0-100)
精準量化
≤ 20 反轉買入
≥ 80 反轉賣出
四重共振訊號
當 LIQ、Overall LIQ、Accumulated LIQ、Signal Index 同時滿足特定條件時觸發，代表極高概率的獲利段位。
📊 Data Flow 訊號矩陣
整合 11 個維度數據，實現真正的數據驅動決策。
趨勢確認
+
成本驗證
+
訊號共振
→
加權比例自動下單 ⚡