Introducción al bot, parte 2: perfil del mercado

En la última parte, hemos cubierto varios tipos de mercados abiertos. los que se perdieron, aquí hay un enlace

En esta parte, cubriremos cómo hacer la evaluación objetiva del día usando Market Profile (MP) .

Entonces, ¿qué es el perfil de mercado? Bueno, no es más que una distribución de precios en una escala horizontal. Aquellos que estén familiarizados con la distribución de probabilidad obtendrán la idea básica.

Aquí hay un gráfico de perfil de mercado anotado para aquellos que no están familiarizados con el tema, especialmente la nomenclatura.

Bien, ahora sabemos qué es el perfil de mercado o la distribución de precios. Entonces, veamos los tipos de distribución de precios. En la jerga del perfil de mercado, a menudo se denominan “tipos de días”. Tenga en cuenta que los tipos de días que usa mi bot son diferentes de los descritos por J Dalton en su libro “Mind over Markets”. Mi enfoque es menos matizado. Por ejemplo, la distribución anterior es una distribución doble, pero mi bot dirá distribución normal porque la distribución está incluso por encima y por debajo de la mediana. Más sobre esto a continuación.

Los tipos de días que vamos a cubrir son de 3 tipos.

La fórmula es algo como esto [% de distribución de precios por encima del medio -% de distribución de precios por debajo de la mediana]

Debe preguntarse, ¿por qué complicar la vida y clasificar la acción del precio utilizando varios tipos de días? Bueno, si observa los tipos de días mencionados anteriormente, hemos asignado la ponderación en función de la distribución general del precio y no solo en función de dónde cerró el precio en relación con su precio de apertura, que a menudo se utiliza en gráficos clásicos como velas.

Aquí hay una foto de mi antiguo nombre de usuario de Twitter que muestra un ciclo de mercado hipotético y cómo estos tipos de días juegan el papel.

Suficiente sobre los conceptos básicos, volvamos al objetivo original del artículo, descifremos el resto del perfil de mercado mediante tweets de mis publicaciones de bot.

Aquí hay un tweet de muestra con fecha de 20200103 (YYYY-MM-DD).

La lógica general detrás de este formato en particular es encontrar

Por ejemplo, en el tweet anterior VAH & lt; yVAH y VAL & lt; yVAL donde y representa ayer y tanto el área de valor alto como el bajo están por debajo del área de valor alto y bajo de ayer, respectivamente. De esta información obtenemos que la distribución de precios de hoy es aislada y está por debajo de la distribución de precios del día anterior, que es un tipo de formación bajista.

5. ¿Dónde está el precio justo del día actual en relación con los últimos 5 días? & # X27; precio justo?

p. ej. En el tweet anterior, el POC de 5D Avg POC es -28,8

6. ¿El volumen estaba apoyando el sesgo direccional? Para eso, usamos delta acumulativo.

Delta acumulativo = suma del volumen ascendente menos el volumen descendente . El volumen hacia arriba es el volumen cuando el precio cierra por encima del cierre anterior, lo contrario es cierto para el volumen hacia abajo.

Esto concluye la parte del perfil de mercado en lo que respecta a mi bot.

Aquellos que sean programadores e interesados ​​en aspectos técnicos. El bot usa datos de 1 minuto O, H, L, C, V del mes actual de Nifty Futures con el historial de IEOD de los últimos 6 días. Todo se ejecuta en el servidor de AWS. Aquí hay una publicación antigua junto con la bifurcación de GitHub para calcular áreas de valor.

Aquellos que sean operadores discrecionales y quieran explorar más sobre el perfil del mercado, entonces echen un vistazo a este antiguo mapa mental que explica varios matices del perfil del mercado que puede seguir y evaluar el día de manera objetiva.

Gracias por tu paciencia. En la siguiente parte, cubriré temas relacionados con las opciones de índice que mi bot publica al final del día.