Quant Engine Bot คือหุ่นยนต์ซื้อขายเชิงอัลกอริทึมที่ผสานหลายชั้นของการวิเคราะห์เพื่อสร้างสัญญาณเข้าเทรดที่มีโอกาสสำเร็จสูง แตกต่างจากหุ่นยนต์ที่ใช้ตัวชี้วัดแยกเดี่ยว ระบบนี้ใช้สถาปัตยกรรมแบบสายการผลิตที่รวมการวิเคราะห์ Price Action, Order Flow, Market Regimes และโมเดลความน่าจะเป็นที่ใช้ Machine Learning สำหรับการตัดสินใจเข้าและออก

พารามิเตอร์สำหรับ XAU/USD ในกรอบเวลาของ H12, H1 และ M15

github.com/maike82/Quant-Engine-MGC

🧠 กลยุทธ์หลัก

สายการตัดสินใจ (4 ชั้น)

text

PRICE ACTION , ORDER FLOW ,MARKET REGIME , ML EDGE PROBABILITY , RISK ENGINE , EXECUTION ENGINE → DYNAMIC TP / PARTIALS / TRAILING ML

1. PRICE ACTION - โครงสร้างตลาด

วัตถุประสงค์: เพื่อระบุแนวโน้มโครงสร้างและจุดเปลี่ยน

ส่วนประกอบ:

Swing Points (Fractals): การระบุอัตโนมัติของจุดสูงสุดและต่ำสุดพร้อมความไวที่ปรับได้

BOS (Break of Structure): ยืนยันการดำเนินแนวโน้ม

CHOCH (Change of Character): สัญญาณเริ่มต้นของการกลับตัวแนวโน้ม

Fibonacci Fractals: โซนการย้อนกลับที่เหมาะสม (38.2% - 61.8%) สำหรับการเข้าเทรด

VWAP (Volume-Weighted Average Price): อ้างอิงมูลค่ายุติธรรมรายวัน

วิธีสร้างความได้เปรียบ:

เทรดเฉพาะในทิศทางของโครงสร้างที่ได้รับการยืนยัน

ค้นหาจุดเข้าในโซน "ส่วนลด" ภายในแนวโน้ม

ระบุการเปลี่ยนแปลงของลักษณะก่อนที่จะกลายเป็นการกลับตัวเต็มรูปแบบ

2. ORDER FLOW

วัตถุประสงค์: เพื่อเข้าใจว่าใครควบคุมตลาด (ผู้ซื้อกับผู้ขาย) ส่วนประกอบ:

Estimated Delta per Bar

วัดความไม่สมดุลระหว่างผู้ซื้อและผู้ขาย

Absorption: ระบุผู้เล่นรายใหญ่ที่ "ดูดซับ" คำสั่งโดยไม่ทำให้ราคาขยับ (สะสม/แจกจ่ายแบบเงียบ)

Liquidity Profile: จัดประเภทสภาพแวดล้อมเป็นสภาพคล่องสูง/กลาง/ต่ำ

วิธีสร้างความได้เปรียบ:

ยืนยันว่าการไหลของคำสั่งสอดคล้องกับโครงสร้างตลาด

ตรวจจับความแตกต่างระหว่างราคาและการไหล (อาจหมดแรง)

สัญญาณการดูดซับแสดงถึงการก่อตัวของการสะสม/แจกจ่าย

3. MARKET REGIME - การจัดประเภทสภาพแวดล้อม

วัตถุประสงค์: ปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับสภาพตลาดปัจจุบัน

ส่วนประกอบ:

ADX (Average Directional Index): วัดความแข็งแกร่งของแนวโน้ม

ATR (Average True Range): วัดความผันผวน

Relative Volatility: เปรียบเทียบ ATR ปัจจุบันกับค่าเฉลี่ยในอดีต

4. ML EDGE PROBABILITY - โมเดลความน่าจะเป็น

วัตถุประสงค์: รวบรวมข้อมูลทั้งหมดเป็นความน่าจะเป็นของความได้เปรียบ โมเดลคะแนนถ่วงน้ำหนัก (Sigmoidal):

แนวโน้มที่ได้รับการยืนยัน, BOS/CHOCH

แรงกดดันซื้อ/ขาย, ความไม่สมดุล, การดูดซับ

Fibonacci, VWAP

ความแข็งแกร่งของแนวโน้ม, ความผันผวน

โทษสำหรับความแตกต่าง

🎯 การดำเนินการและการจัดการ

RISK ENGINE - การจัดการความเสี่ยง

พารามิเตอร์ คำอธิบาย

ความเสี่ยงต่อการเทรด 0.1% ถึง 10% ของยอดเงิน

จุดหยุดขาดทุนเชิงโครงสร้าง อิงจากจุดสวิง + บัฟเฟอร์ ATR

ขาดทุนสูงสุดรายวัน 3% (บล็อกการเข้าใหม่)

ปริมาณ คำนวณอัตโนมัติตามความเสี่ยงหรือกำหนดค่าคงที่

EXECUTION ENGINE - การเข้าเทรด

คำสั่งตลาด: ดำเนินการทันที (ค่าเริ่มต้น)

Grid (Pyramiding): เพิ่มตำแหน่งในทิศทางของแนวโน้ม

สูงสุด 3 ระดับ

ลดขนาดการเพิ่ม (50% ของปริมาณเริ่มต้น)

DYNAMIC TP / PARTIALS / ML TRAILING

กำไรเป้าหมายแบบไดนามิก:

Partial (50%): ปิดครึ่งหนึ่งของตำแหน่งที่เป้าหมายแรก

ML Exit: ปิดตำแหน่งที่เหลือหากความเสี่ยงกลับตัว ≥ 65%

อัปเดตและกำหนดค่าเรียบร้อย พร้อมเทรด XAU/USD; เครื่องมืออื่นต้องการการปรับแต่ง

เวลา ช่วงเวลาลอนดอน + นิวยอร์ก (สภาพคล่องสูง)

ปรับตัว: ปรับให้เข้ากับสภาพตลาดต่างๆ

แข็งแกร่ง: หลายชั้นของการยืนยันลดสัญญาณเท็จ

การจัดการแบบไดนามิก: TP และ trailing ปรับตามสภาพ

ปกป้องทุน: จำกัดการขาดทุนรายวัน

Smart Grid: Pyramiding เฉพาะในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง

การเทรด Forex, CFDs และเครื่องมือทางการเงินที่ใช้เลเวอเรจอื่นๆ มีความเสี่ยงและอาจทำให้สูญเสียทุนได้