量化投资学习——介绍orderflow

什么是orderflow呢：
根据知乎上大佬们的分析来看：orderflow 即订单流，主力足迹，可以识别市场中供求的不平衡,order flow 可以让我们看到市场的微观变化，可以让我们下单更有自信，准确率更高。而iceberg可以作为确认入市的辅助信号。
yan louis大佬说, jigsaw trading上面有比较完整的一套入门教材，感觉很棒
这方面有一本书，页数不多，名字叫《订单流交易》，这本书的下载地址我这里提供了，大家自取：
链接：https://pan.baidu.com/s/1mqw04l80L8DUnicT0An7Bw
提取码：14bh
此外，Order Flow 还经常与Prop Trader，一起出现

常用的订单流应用方法：1）成交痕迹（订单轨迹）的四个维度——可融入短线、中线、长线的策略；2）市场深度DOM——盘口未成交数据，比如国内各交易软件可见的五档、十档数据，显示一部分未来价格及对应的潜在的成交量（之所以用潜在这个词，是因为这些挂单的成交量经常会被取消，也存在一些诱导和欺骗性），DOM常被用来做高频交易，本人认为这个用法仅适合部分做高频的机构，个人交易者在没有超低交易成本、超流畅的交易网络的情况下不推荐；3）成交量分布VP——基于价格的成交量分布，通常用于辅助日内短线的分析，原理是根据成交量在不同价位的集散程度找到高量、低量、集中了大部分交易量的价值区域，把这些点位或点位区域看成支撑压力，进行交易决策的部分条件。

关于一些名词的介绍：
Delta被定义为在一根K 线内主动买单和主动卖单成交量总和的差值，它是由Tick级别的数据计算而来，我们可以通过它看清谁主导着市场。如果是多头主导市场，Delta通常为正；如果是空头主导市场，Delta则为负。
我们通常用量来定义一个趋势的强度，这也是 Delta重要的原因。当趋势向上时，我们通常希望看到正的Delta值，这意味着涌人市场的买单在疯狂地吃挂的卖单。反之，则预示卖单正被大量拋向市场。

Delta: —根 K 线内部主动买单总成交量和主动卖单总成交量的差值；
Max. Delta：一根 K 线的时间内Delta出现的最大值；
Min. Delta: —根 K 线的时间内Delta出现的最小值;
Cum. Delta：—'天内Delta的累积量，显7K在图像下方；
Cum. Delta/Volume：—'天内D elta的累积量与当天累积总成父量的比值;
Volume: 该 K 线内的总成交量；
Cum. Volume: 当天累积成交量。

至于具体实现的话，目前还是没找到一个可以直接用开源的好工具，呜呜呜，但是发明者量化上提供了一些画图的工具，如这里：https://www.fmz.cn/strategy/189965
大家还是可以看一看的，我感觉还不错

哎，目前真的，感觉最大的问题就是缺少一个好的开源orderflow工具，希望之后会有吧
参考代码：
https://github.com/FutTrader/footprint-system
https://github.com/tradingview/lightweight-charts
https://www.fxsty.com/zixun/2021-03-04/4030.html
https://juejin.cn/post/7010598157599899662
https://www.fmz.cn/strategy/291843

商用软件：
https://www.marketcalls.in/ninjatrader-8 （这个感觉好像是广为应用的）
https://www.jumpstarttrading.com/footprint-chart/
https://community.optimusfutures.com/t/marketdelta-platform-alternatives-footprint-charts-volume-profile-order-flow-analysis-software/2955
参考文献：
https://gist.github.com/sebjai/efbf9a8bad51e2ba4a91f1c9361ded08
https://futures.io/traders-hideout/52154-understanding-footprint-charts-number-bars-5.html

相关大佬：
https://www.zhihu.com/people/cmdty-trading

策略代码：
https://gist.github.com/sebjai/c6ff3850dea37d28d3fa7d3aef59722b
https://gist.github.com/sebjai/efbf9a8bad51e2ba4a91f1c9361ded08

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