交易者最赚钱的时段是什么？
同样的系统，同样的规则，同样的策略。但在不同的时间却有截然不同的结果。那么你有没有想过：系统失败的原因可能不是你的代码，而是时间？
虽然金融市场看起来是持续开放的，但并不是每个小时都提供相同的流动性、相同的参与者密度和相同的波动性。因此，如果你没有在小时基础上分析系统的收益-损失分布，那么你认为的成功可能只是偶然。
示例:
假设一个系统的回测结果显示在1000笔交易中有60%的胜率。太棒了。但是，当你根据时间将这1000笔交易拆分时，可能只有伦敦开盘与纽约开盘前的时间段产生正期望。在其他时间段，系统要么表现不佳，要么亏损。
📊 因此，基于时间的过滤揭示了系统的实际效率。不仅是交易结果，"何时获取"也是系统的一部分。
技术建议：将每个交易数据与时间戳一起记录。
🔹 亚洲: 03:00–10:00
🔹 伦敦: 10:00–16:30
🔹 纽约开幕：16:30–23:00
🔹 纽约收盘：23:00–03:00
每个区间提取以下指标：
胜率
平均 R：R
期待
回撤配置
比较这些。
2023年进行的一项分析显示，现货BTC/USDT交易对在亚洲时段的平均R:R比率为1:1.2，而在伦敦-纽约重叠时段，这一比率上升至1:1.9。
所以最重要的不是系统“做了什么”，而是“什么时候做的”。

根据交易时间的市场条件 (以土耳其时间)

让他做饭 🧿🤝 #bnb# #AlgoZone#

机会总是存在，关键是要在正确的地点和时间进行布局。#AlgoTrade

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9m LTF 潜在底部区域。🤝

与其追逐机会，不如等待正确的时机，让机会来找到你。#algozone

算法区策略
Algo卖/买区基于算法通过历史价格数据创建的流动性区域。这些区域是买入或卖出方向上流动性集中技术领域。
策略以价格在测试该区域后向突破方向移动为基础，构建交易决策的基础。
价格；在上述区域积累流动性后可能会向下突破，或者在下面清扫流动性后可能会向上突破。在这两种情况下，都会在回测后对突破方向进行评估。
算法会自动识别这些区域，并根据突破-回测结构确定情景。

算法区反转策略
当Algo Zone Reversal被应用时，如果由我的算法定义的买入或卖出区因预期方向相反而被高成交量和激进的突破所无效化。
策略中的交易进入条件不仅是区域的突破，而且也是结构的破坏。
因此，在价格突破区域之前，不会在没有确认市场结构方向变化的情况下建立头寸。
该方法基于在区域反应失效的情况下，对方向进行重新定义，并以确认的方式跟踪这一新方向。
算法自动确定这些区域，并通过检测无效性 + 结构性解构组合来为交易决策提供基础。

根据交易时间的市场条件 (土耳其时间)

同样的系统，同样的规则，同样的策略。但在不同的时间却会有截然不同的结果。那么，你有没有想过：系统失败的原因可能不是你的代码，而是时间？
金融市场虽然看起来是持续开放的，但并不是每小时都提供相同的流动性、相同的参与者密度和相同的波动性。因此，如果你没有按小时分析系统的收益-损失分布，那么你认为的成功可能只是偶然。
示例：
假设一个系统的回测结果显示在总共1000个交易中有60%的胜率。太棒了。但如果将这1000个交易按小时划分，可能只有伦敦开盘与纽约前的时间段产生了正的期望值。在其他时间段，系统要么表现不佳，要么亏损。
📊 因此，基于时间的过滤可以揭示系统的真实效率。除了交易结果，“何时被获取”也是系统的一部分。
技术建议：将每个交易数据与时间戳一起记录日志。
将所有交易按时间间隔分组 (土耳其时间)：
🔹 亚洲: 03:00–10:00
🔹 伦敦: 10:00–16:30
🔹 纽约开盘时间：16:30–23:00
🔹 纽约收盘：23:00–03:00
每个区间提取以下指标：
胜率
平均 R：R
期待
回撤曲线
将这些进行比较。
在2023年的一项分析中，现货BTC/USDT交易对在亚洲时段的平均R:R比率为1:1.2，而在伦敦-纽约重叠时段这一比率上升到1:1.9。
所以首先系统的“做了什么”并不重要，而是“什么时候做的”才重要。

与众不同。活得更高。