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更新:調整了設置以使用3m/20,RSI 3m/7,ADX 15m/4 ... 因為交易變得緩慢,並且進行了許多水下交易。暫時將TP修正為僅0.5%,以便可以快速退出。
更新:調整了設置以使用3m/20,RSI 3m/7,ADX 15m/4 ... 因為交易變得緩慢,並且進行了許多水下交易。暫時將TP修正為僅0.5%,以便可以快速退出。
0xAshborn
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已經關閉 $LDO 交易... -6$ 但沒關係,並調整了 VWAPs 使用 5m/20,RSI 5m/14,ADX 1h/14 - 以避免超買入和隨機噪聲。現在密切監控它...看是否有任何改善。
#Binance #algotrade
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已經關閉 $LDO 交易... -6$ 但沒關係,並調整了 VWAPs 使用 5m/20,RSI 5m/14,ADX 1h/14 - 以避免超買入和隨機噪聲。現在密切監控它...看是否有任何改善。 #Binance #algotrade
已經關閉
$LDO
交易... -6$ 但沒關係,並調整了 VWAPs 使用 5m/20,RSI 5m/14,ADX 1h/14 - 以避免超買入和隨機噪聲。現在密切監控它...看是否有任何改善。
#Binance
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更新:進入了$LDO 的高峯。我希望它能稍微回落一下,這樣就能達到我的目標價😂📉
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LDOUSDT
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已平倉
盈虧
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更新:我們在5天內將測試餘額從$20翻倍。還在繼續!如果它達到50$ ,我可能會取出最初的$20,然後繼續運作一段時間以進行復利。我也在關注Bybit期貨,看看我們是否可以做到同樣的📉 #Binance #algotrade #bitcoin #futures
更新:我們在5天內將測試餘額從$20翻倍。還在繼續!如果它達到50$ ,我可能會取出最初的$20,然後繼續運作一段時間以進行復利。我也在關注Bybit期貨,看看我們是否可以做到同樣的📉
#Binance
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0xAshborn
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只是想分享我一直在做的一個很酷的小項目。
我一直在測試一個使用 Python 構建的自定義清算機器人。
(你們中的某些人可能還記得舊的 LickHunter 機器人)
核心思想很簡單:捕捉那些大的清算影線以進行快速的均值回歸剝頭皮。添加了一些指標以進行確認。
該機器人現在使用多時間框架分析:
- 在 3 分鐘圖上使用快速 VWAP 和 RSI 來找到完美的進場點。
- 在 15 分鐘圖上使用 ADX 過濾器自動檢測和避免強勁的危險市場趨勢。
該機器人還使用 WickHunter 獲取每個幣種的優化清算/VWAP 數據。WickHunter 也處理 TP/DCAs(因為我尚未添加自動 TP/SL/DCA 功能 - 目前正在努力實現)
到目前為止,結果相當驚人。大約三天前,我開始僅用 20 美元進行測試。
還有其他人在類似的旅程中,或者對基於清算的策略有想法嗎?
#Binance #TradingBots #algotrade #bitcoin #python
0xAshborn
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只是想分享我一直在做的一個很酷的小項目。 我一直在測試一個使用 Python 構建的自定義清算機器人。 (你們中的某些人可能還記得舊的 LickHunter 機器人) 核心思想很簡單:捕捉那些大的清算影線以進行快速的均值回歸剝頭皮。添加了一些指標以進行確認。 該機器人現在使用多時間框架分析: - 在 3 分鐘圖上使用快速 VWAP 和 RSI 來找到完美的進場點。 - 在 15 分鐘圖上使用 ADX 過濾器自動檢測和避免強勁的危險市場趨勢。 該機器人還使用 WickHunter 獲取每個幣種的優化清算/VWAP 數據。WickHunter 也處理 TP/DCAs(因為我尚未添加自動 TP/SL/DCA 功能 - 目前正在努力實現) 到目前為止,結果相當驚人。大約三天前,我開始僅用 20 美元進行測試。 還有其他人在類似的旅程中,或者對基於清算的策略有想法嗎? #Binance #TradingBots #algotrade #bitcoin #python
只是想分享我一直在做的一個很酷的小項目。
我一直在測試一個使用 Python 構建的自定義清算機器人。
(你們中的某些人可能還記得舊的 LickHunter 機器人)
核心思想很簡單:捕捉那些大的清算影線以進行快速的均值回歸剝頭皮。添加了一些指標以進行確認。
該機器人現在使用多時間框架分析:
- 在 3 分鐘圖上使用快速 VWAP 和 RSI 來找到完美的進場點。
- 在 15 分鐘圖上使用 ADX 過濾器自動檢測和避免強勁的危險市場趨勢。
該機器人還使用 WickHunter 獲取每個幣種的優化清算/VWAP 數據。WickHunter 也處理 TP/DCAs(因為我尚未添加自動 TP/SL/DCA 功能 - 目前正在努力實現)
到目前為止,結果相當驚人。大約三天前,我開始僅用 20 美元進行測試。
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