Delta-Volumen-Indikator - Erweiterte Order-Flow-Analyse für cTrader

Der Delta-Volumen-Indikator analysiert Tick-für-Tick-Orderflow, um Kauf- und Verkaufsdruck aufzudecken, den die reine Kursbewegung nicht zeigen kann. Er berechnet die Differenz zwischen Upticks (Käufe) und Downticks (Verkäufe) für jeden Balken und liefert Einblicke in die tatsächliche Marktteilnahme.

Version 1.0

Derzeit stabile Version für niedrigere Zeitrahmen (1m - 15m)

Bald kommende Updates!

Was es einzigartig macht

Echte Tick-Level-Analyse: Keine Volumenapproximation - tatsächliche Tick-Klassifizierung
Duale Divergenzsysteme: Erkennung von Divergenzen auf Balken- und Fraktalbasis
Qualitätsvalidierung: Corwin-Schultz Spread-Schätzung sorgt für zuverlässige Signale
Flexible Visualisierung: Mehrere Farbmethoden und Filteroptionen
Vollständige Anpassung: Jede Farbe, Schwelle und Anzeigeoption konfigurierbar
Forschungsbasiert: Basierend auf peer-reviewed Marktmikrostruktur-Forschung

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Kernfunktionen

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Delta-Volumen-Berechnung

• Tick-Regel-Klassifizierung: Jeder Tick wird als Kauf (+1), Verkauf (-1) oder neutral (0) klassifiziert
• Balken-Delta: Netto-Kauf-/Verkaufsdruck pro Balken = Kaufvolumen - Verkaufsvolumen
• Kumulatives Delta: Laufende Summe, die anhaltenden Richtungsdruck zeigt
• Mehrere Preistypen: Berechnung mit Bid-, Ask- oder Mid-Preisen

Delta-Divergenz-Erkennung

Erkennt, wenn Preis und Orderflow nicht übereinstimmen - ein potenzielles Umkehrsignal.

Zwei Filtermethoden:

1. Magnitude + Ungleichgewicht: Direkte Schwellenwerte für Delta-Stärke und Volumenungleichgewicht
2. Perzentilbasiert: Adaptive Filterung basierend auf historischer Verteilung

Visuelle Marker:

• Automatisch am Point of Control (Preisniveau mit höchstem Volumen) platziert
• Größe skaliert mit Delta-Magnitude
• Optionale Trendlinien, die nach vorne verlängert werden

Kerzenfärbung im Chart

Färbt Kerzen nach Orderflow mit drei Prioritätsstufen:

1. Divergenz (Gelb) - höchste Priorität
2. CVD-Regime (optional) - stabile Regime-Erkennung
3. Balken-Delta (Lime/Rot/Grau) - Balken-für-Balken-Färbung

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CVD-Regime-Analyse

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Zwei Methoden für stabile Färbung:

1. Position im Bereich

• Zeigt, wo sich CVD im jüngsten Bereich befindet (0-100%)
• Obere 30% = Bullisch | Untere 30% = Bärisch | Mittlere 40% = Neutral
• Schnell, intuitiv, selbstanpassend

2. Corwin-Schultz Qualitätsfilter

• Verwendet tatsächliche Corwin-Schultz Spread-Schätzung auf dem Preis
• Vertraut CVD nur, wenn die Marktliquidität hoch ist (Spread ist eng)
• Filtert automatisch unzuverlässige Perioden
• Basierend auf peer-reviewed Forschung (Corwin & Schultz 2012)

Grundprinzip: CVD ist nur in liquiden Märkten aussagekräftig. Diese Methode validiert die Marktqualität, bevor CVD-Signale angezeigt werden.

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Preis-Delta-Fraktal-Analyse

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Verfolgt gleichzeitig Wendepunkte sowohl im Kurschart als auch im kumulativen Delta.

Funktionen:

• Erkennt Hoch-/Tief-Fraktale mit konfigurierbaren Pivot-Längen
• Sequenzielle Verfolgung: folgt aufeinanderfolgenden Hochs oder Tiefs
• Divergenz-Erkennung: vergleicht Preisneigung vs. CVD-Neigung zwischen Pivots
• Duale Visualisierung: Marker und Trendlinien sowohl im Kurschart als auch im Indikatorfenster
• Optionaler Filter: Zeigt nur divergente Fraktale für eine klare, fokussierte Ansicht

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Visuelle Ausgabe

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Indikatorfenster 

• Delta-Histogramm: Weiße Balken (normal), Gelbe Balken (Divergenzen)
• Kumulative Delta-Linie: Cyanfarbene Linie, die den laufenden Orderflow zeigt
• Null-Referenzlinie: Graue gepunktete Linie
• Fraktal-Marker: ▼ (Hochs) und ▲ (Tiefs) mit Trendlinien

Kurschart

• Gefärbte Kerzen: Visuelle Darstellung des Orderflow-Regimes
• Fraktal-Marker: Synchronisiert mit dem Indikatorfenster
• Fraktal-Trendlinien: Verbindet Pivots mit Hervorhebung von Divergenzen
• Divergenz-Marker: Kreise am Point of Control

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Quellen

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• Corwin, S. A., & Schultz, P. (2012). "A Simple Way to Estimate Bid-Ask Spreads from Daily High and Low Prices." The Journal of Finance, 67(2), 719-760.
• López de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning, Kapitel 19.
• Lee, C. M., & Ready, M. J. (1991). "Inferring Trade Direction from Intraday Data." The Journal of Finance, 46(2), 733-746.