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May 12, 2025
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交易系统术语词典

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主要组成部分

交易实体 (Trading Entities)

  • 交易所 (Exchange) — 加密货币交易的平台（如 Binance、Kraken）
  • 市场 (Market) — 交易所中的具体市场，例如期货或现货
  • 交易对 (Pair) — 抽象的可交易资产对，例如 BTC/USDT，不绑定于特定交易所
  • 合约 (Instrument) — 绑定于特定市场（即特定交易所）的具体交易对

分析组件 (Analytical Components)

  • 投资组合 (Portfolio) — 虚拟钱包，跟踪资产余额和持仓
  • 指标 (Metric) — 用于生成指标的组件。例如：开盘价与收盘价的差值
  • 信号 (Signal) — 基于指标生成信号的组件。例如：如果 open > close，则买入；如果 open < close，则卖出

交易组件 (Trading Components)

  • 策略 (Strategy) — 接收信号作为输入，输出给机器人（Bot）指令
  • 机器人 (Bot) — 能根据信号或无信号进行交易的代码
  • 机器人实例 (Bot Instance) — 机器人的实例，接收策略和投资组合，生成交易订单

主要定义

交易所 (Exchange)

用于资产买卖的平台。例如"binance"、"bybit"、"okx"。

市场类型 (Market Type)

交易所可提供的市场类型。例如："spot"（现货市场）、"futures"（期货市场）。

市场 (Market)

交易所中的具体市场类型，如现货、期货或杠杆市场。例如："binance/spot"。

交易对 (Trading Pair)

交易对由两部分组成：baseId/quoteId

  • baseId — 基础货币（买入/卖出的对象）
  • quoteId — 计价货币（价格以其表示）

示例：

  • BTC/USDT: baseId=BTC, quoteId=USDT（价格以 USDT 计）
  • TON/BTC: baseId=TON, quoteId=BTC（价格以 BTC 计）
  • LTC/BNB: baseId=LTC, quoteId=BNB（价格以 BNB 计）

计算墙体（大单）以 USDT 计的体积：

  1. 如果 quoteId 是 USDT，则直接计算（price * amount）
  2. 对于任意 baseId/quoteId：
    • 获取 baseId/USDT 的 orderbook 最优买价（bestBid）
    • USDT 体积 = (price * amount) * bestBid_baseId_USDT

计算出 USDT 体积后，可与 min_usdt 比较以寻找重要墙体。

合约 (Instrument)

绑定于市场的具体交易对。例如："BTC/USDT/binance/spot"（Binance 现货市场上的 BTC/USDT）。

投资组合 (Portfolio)

包含可用于交易资产的虚拟钱包。

指标 (Metric)

基于市场数据生成指标的组件（如开盘价与收盘价的差值）。

信号 (Signal)

信号是具有以下特征的离散事件或状态：

  1. 明确的开始时间（timestampStart）
  2. 可能的结束时间（timestampEnd）
  3. 具体参数

信号示例：

  • 交易信号："现在以 40000 买入 BTC/USDT"
  • 趋势信号："BTC/USDT 在 12:00 到 14:00 处于震荡区间"

重要提示：不要将信号与指标混淆。指标是连续的数据序列（如价格或指标图表），而信号是在特定时刻或区间内的具体事件或状态。

信号可以：

  1. 基于指标分析生成
  2. 转换为指标用于可视化
  3. 形成历史以便后续分析

策略 (Strategy)

接收信号作为输入，输出给交易机器人的指令。

机器人 (Bot)

根据信号或预设逻辑执行交易操作的代码。

机器人实例 (Bot Instance)

已启动的机器人实例，根据策略和投资组合生成交易订单。

密集区/墙体 (Density/Wall)

在订单簿中，"密集区"或"墙体"指的是某一价格水平上的大量订单。

示例：

  • 买单墙（bids density）：在某一价格有大量买单。例如，40000 USDT 价位有 100 万 USDT 的 BTC 买单，这就是买方"墙体"。要让价格跌破 40000，需卖出超过 100 万 USDT 的 BTC。
  • 卖单墙（asks density）：在某一价格有大量卖单。

最大墙体的计算：

  1. 以 midPrice 作为基准价
  2. 确定搜索区间：midPrice ± (midPrice * look_in_percent)
  3. 在该区间内查找：
    • 对于买单：从 midPrice 向下，第一个 USDT 体积 > min_usdt 的订单
    • 对于卖单：从 midPrice 向上，第一个 USDT 体积 > min_usdt 的订单
  4. 对每个找到的墙体记录：
    • 墙体的 USDT 体积
    • 距 midPrice 的百分比（如：-0.5% 为买单，+0.7% 为卖单）

备注

  • 一个交易所 (Exchange) 可有多个市场 (Markets)
  • 一个市场 (Market) 可包含多个合约 (Instruments)
  • 一个交易对 (Pair) 可在不同市场以不同合约 (Instrument) 形式存在
  • 信号 (Signal) 用于分析指标 (Metric)
  • 策略 (Strategy) 用于决策信号 (Signal)
  • 机器人实例 (Bot Instance) 用于生成具体交易操作

交易系统中的指标与信号

指标 (Metrics)

指标是与时间序列（timeseries）绑定的连续数据序列。每个指标点都有时间戳（timestamp）。

指标类型：

  1. 简单布尔型指标 — 买入/卖出信号
[
    [1623456789, true],   # 买入
    [1623456790, false],  # 无信号
    [1623456791, false],  # 无信号
    [1623456792, true]    # 买入
]
  1. 数值型状态指标 — 例如市场趋势
[
    [1623456789, 0],   # 震荡
    [1623456790, -1],  # 下跌趋势
    [1623456791, 1],   # 上涨趋势
    [1623456792, 0]    # 震荡
]
  1. 复杂指标 — 例如 OHLCV 数据
[
    [1623456789, {open: 100, high: 105, low: 98, close: 103, volume: 1000}],
    [1623456790, {open: 103, high: 107, low: 102, close: 106, volume: 1200}]
]

信号 (Signals)

信号是具有以下特征的事件或状态：

  1. 明确的开始时间（timestampStart）
  2. 可能的结束时间（timestampEnd）
  3. 具体参数

信号示例：

  1. 交易信号
{
    "id": "uuid-1",
    "type": "trade",
    "action": "buy",        # 立即买入
    "price": 100.50,
    "timestampStart": 1623456789,
    "active": true
}
  1. 趋势信号
{
    "id": "uuid-2",
    "type": "trend",
    "direction": "flat",    # 震荡趋势
    "timestampStart": 1623456789,
    "timestampEnd": 1623456999,
    "minMaxs": 3,          # 发现3个高点
    "minMins": 3,          # 发现3个低点
    "active": true
}

指标与信号的关系 (Relationship between metrics and signals)

  1. 指标可用于生成信号

    • 分析 OHLCV 指标可产生趋势信号
    • 分析成交量指标可产生高活跃度信号

  2. 信号可转换为指标用于可视化

    • 趋势信号可转为曲线（spline）显示在图表上
    • 交易信号可转为图表上的点

  3. 信号历史可形成指标

    • 买/卖信号序列形成布尔型指标
    • 趋势信号序列形成市场状态指标

交易图表与数据分析

K线与OHLCV (Candles, OHLCV)

K线（蜡烛图）是一种可视化工具，用于展示某一时间段内的价格变动。每根K线包含OHLCV数据：

  • O (Open) — 开盘价
  • H (High) — 最高价
  • L (Low) — 最低价
  • C (Close) — 收盘价
  • V (Volume) — 该周期内的总成交量

K线将某一时间区间内的所有成交聚合为一个可视化元素，便于分析价格走势。K线结构包括：

  • K线实体 — 矩形，表示开盘价与收盘价的差值
  • 颜色 — 通常上涨K线为绿色（或白色，close > open），下跌K线为红色（close < open）
  • 影线/烛芯 — 上下延伸的线，显示最高价和最低价
  • 上影线 — 从实体顶部到最高价的线
  • 下影线 — 从实体底部到最低价的线

时间周期 (Timeframes)

K线和OHLCV数据的时间区间。常见周期包括：

  • m1, m5, m15, m30 — 1、5、15、30分钟
  • h1, h4 — 1、4小时
  • d1 — 1天
  • w1 — 1周
  • M1 — 1个月

不同周期让交易者以不同分辨率观察市场。短周期（如m1、m5）细节更多但噪音大，长周期（如d1、w1、M1）则反映更宏观的趋势。

K线形态 (Candlestick Patterns)

特定K线组合可提示趋势反转或延续：

  • 看涨吞没 — 反转形态，绿色K线完全包住前一根红色K线
  • 锤头 — 下跌趋势反转信号，特征为小实体和长下影线
  • 十字星 — 实体极小，显示市场犹豫不决

订单类型与持仓 (Order Types and Positions)

订单类型 (Order Types)

  • 市价单 — 以当前市场价格买入或卖出，立即成交
  • 限价单 — 以指定价格或更优价格买入或卖出
  • 止损单 — 达到指定价格时激活的订单
  • 止损限价单 — 止损与限价单的组合
  • 止盈单 — 达到目标价格时平仓获利
  • 止损单 — 达到止损价格时平仓以限制亏损
  • 追踪止损单 (Trailing Stop) — 随价格有利方向自动调整的止损单
  • OCO (一撤一, One Cancels Other) — 两个挂钩订单，执行一个后另一个自动取消
  • 冰山单 — 大额订单拆分为多个小单，减少对市场的影响
  • 条件单 — 除价格外还需满足其他条件时激活的订单

持仓 (Positions)

  • 多头持仓（Long Position） — 预期价格上涨时买入
  • 空头持仓（Short Position） — 预期价格下跌时卖出
  • 持仓规模 — 持有的资产数量
  • 保证金 — 使用杠杆开仓所需的抵押资金
  • 杠杆 — 持仓规模与自有资金的比例

交易 (Deal)

交易是聚合体，包含成交、持仓和挂单。如果只剩成交（无持仓和挂单），则交易视为已完成/关闭。

每笔交易跟踪的主要参数：

  • 交易ID — 唯一标识符
  • 开仓时间 — 首笔成交的时间
  • 平仓时间 — 最后一笔成交的时间（若已完成）
  • 持有时长 (Holding period)
    • 从开仓到平仓的持续时间
  • 状态 — 开仓 / 平仓 / 部分平仓 / 已取消
  • 交易类型 — 多头 / 空头 / 套利 / 跨期 / 其他
  • 策略 — 由哪个机器人发起
  • 用户 — 哪个用户发起
  • 资产 — 交易的合约/币对（如 BTC/USDT）
  • 成交、持仓和订单列表 — 涉及的所有成交、持仓和订单（包括已取消的）

财务参数：

  • 投入 (Input) — 投入资金（USDT及基础币种）
  • 产出 (Output) — 提取资金（USDT及基础币种）
  • 已实现收益
    • 绝对值（USDT、BTC等）
    • 百分比（相对于投入）
  • 未实现收益 (Unrealized PnL)
    • 绝对值（USDT、BTC等）
    • 百分比（相对于投入）
    • 按当前市价估算
  • 预期收益 (Expected PnL)
    • 预测最终盈亏（如有未平仓持仓/订单）
  • 最终收益 (Final PnL)
    • 全部平仓后的最终盈亏
  • 手续费
    • 各币种手续费总额
    • 占成交额的百分比
  • 滑点
    • 预期成交价与实际成交价的差异
  • 成交额 (Turnover)
    • 该交易的总买卖量
  • 投资回报率 (ROI)
    • 盈利与投入的比值
  • 最大回撤 (Drawdown)
    • 交易期间最大市值下跌幅度

附加参数：

  • 备注 — 自由填写
  • 标签 — 用于筛选和分析
  • 关联交易 — 如为策略或系列交易的一部分
  • 平台/券商 — 交易发生的平台

技术分析指标

  • 移动平均线 — 平滑价格波动以识别趋势的指标
  • RSI（相对强弱指数） — 衡量价格变动速度和幅度的振荡器
  • MACD（指数平滑异同移动平均线） — 展示两条移动平均线关系的指标
  • 布林带 — 由移动平均线和两条标准差组成的波动性指标
  • 成交量指标 — OBV（能量潮）、Volume Profile、CVD（累计成交量差）
  • 动量指标 — Momentum、ROC（变动率）
  • 斐波那契回撤 — 基于斐波那契数列的技术分析工具
  • 艾略特波浪 — 通过波浪模式分析市场周期的理论
  • 谐波形态 — 基于斐波那契数的几何价格形态

市场分析类型

  • 技术分析 (Technical Analysis) — 基于历史价格和成交量预测未来走势，使用图表、形态和指标
  • 基本面分析 (Fundamental Analysis) — 通过研究经济、财务和项目等因素评估资产内在价值。加密领域包括项目、团队、技术、代币经济、社区和市场环境分析
  • 情绪分析 (Sentimental Analysis) — 评估市场参与者对资产或市场的整体情绪。信息来源包括社交媒体、新闻、论坛、调查等，帮助判断市场偏多还是偏空

市场概念

市场参与者 (Market Participants)

  • 做市商 — 通过同时挂买单和卖单为市场提供流动性。主要作用：
    • 提供流动性
    • 缩小买卖价差
    • 在波动期稳定市场
    • 主要靠价差获利
    • 平衡订单簿，维持市场深度
  • 操纵者 — 有意影响价格以获利。常见策略：
    • 自成交 (Self-Trading) — 关联账户间交易制造活跃假象，用于误导跟单者
    • 价格引导 (Price-Setting) — 挂大单但无成交意图，制造虚假供需印象
    • 拉高出货 (Pump-and-Dump) — 先吸筹拉高，再高位抛售
    • 虚假挂单 (Spoofing) — 快速挂撤大单，制造虚假市场动向
    • 虚假成交 (Washing) — 自己与自己成交，制造成交量假象
  • Maker — 挂限价单增加流动性，通常手续费更低
  • Taker — 吃单减少流动性，通常手续费更高
  • 机构交易者 — 银行、对冲基金等大资金机构，资源丰富、信息优势大
  • 散户 — 个人投资者，资金和信息有限
  • 套利者 — 利用不同市场/交易所间价差获利，促进价格效率
  • 剥头皮者（Scalper） — 高频短线交易，追求小幅利润，常用自动化系统
  • 巨鲸 (Whale) — 资金极大、能显著影响市场的参与者

流动性与成交量 (Liquidity and Volume)

  • 流动性 — 资产易于买卖且不影响价格的程度
  • 成交量 — 一定时间内交易的资产数量
  • 市场深度 — 市场吸收大额订单而不剧烈波动的能力

价格区间 (Price Levels)

  • 支撑位 — 买盘强大，阻止价格下跌的价位
  • 阻力位 — 卖盘强大，阻止价格上涨的价位
  • 跳空 — 两个周期间无成交导致的价格断层

波动性与趋势 (Volatility and Trends)

  • 波动性 — 价格波动幅度的度量
  • 趋势 — 价格总体运行方向：
    • 上升趋势 — 高点和低点不断抬高
    • 下降趋势 — 高点和低点不断降低
    • 震荡趋势 — 价格在区间内横盘

买卖价差与报价 (Spreads and Quotes)

  • 买价 (Bid) — 最高买入价
  • 卖价/报价 (Ask/Offer) — 最低卖出价
  • 价差 (Spread) — 买卖价差
  • 报价 (Quote) — 当前市场价格
  • 中间价 — 买卖价的平均值

风险管理

  • 风险收益比 — 单笔交易的潜在收益与风险之比
  • 回撤 — 账户从高点到低点的最大跌幅
  • 持仓规模 — 根据风险确定的最优持仓量
  • 分散投资 — 多资产配置以降低风险
  • 在险价值 (VaR, Value at Risk) — 一定置信度下，投资组合在特定期间内的最大可能损失
  • 对冲 (Hedging) — 通过金融工具或策略降低不利价格变动风险，如用期货空单对冲现货多头
  • 压力测试 (Stress Testing) — 在极端但合理的市场情景下评估策略或组合的潜在损失和稳健性

交易系统技术要素

API与集成 (API and Integration)

  • API（应用程序接口） — 程序化访问交易所的接口
  • Websocket — 实时获取交易所数据的协议
  • 请求限额 — 单位时间内API最大请求次数

回测与优化 (Backtesting and Optimization)

  • 回测 — 在历史数据上测试交易策略
  • 优化 — 调整策略参数以提升表现
  • 过拟合 — 过度优化历史数据，导致实盘表现不佳

算法交易 (Algorithmic Trading)

  • 算法交易 — 用计算机算法自动执行交易
  • 高频交易 — 极高速度和频率的算法交易
  • 延迟 — 下单到成交的时间差

交易类型 (Trading Types)

  • 套利 — 利用不同市场/交易所间价差获利
  • 剥头皮 — 短线高频交易，追求小额利润
  • 波段交易 — 持仓数天至数周的中线策略
  • 趋势交易 — 跟随价格趋势进行交易
  • 日内交易 — 当天买卖，不留隔夜持仓
  • 执行算法 — 优化大额订单执行的算法（TWAP、VWAP、冰山单）

市场微观结构分析

  • 订单流 — 分析市场订单流入顺序
  • 订单簿失衡 — 买卖盘数量对比
  • 市场冲击 — 大额订单对价格的影响
  • 聚类分析 — 不同价格区间的成交量分析

风险管理与交易心理

  • 期望收益 — 策略的数学期望
  • 最大回撤 — 账户最大跌幅
  • 夏普比率 — 收益与风险的比值
  • 索提诺比率 — 只考虑下行风险的收益风险比
  • 阿尔法 — 策略超额收益
  • 贝塔 — 策略对市场的敏感度
  • 卡尔玛比率 — 收益与最大回撤比
  • 凯利公式 — 最优仓位分配比例
  • 认知偏差 — 影响交易决策的心理偏见。例如：
    • FOMO（错失恐惧症） — 害怕错过机会，常在高点追涨杀跌
    • FUD（恐惧、不确定、怀疑） — 散布负面消息引发恐慌抛售或打压竞争对手
    • 确认偏差 — 只关注支持自身观点的信息
    • 过度自信 — 过高估计自身判断，导致冒险
  • 交易日志 — 记录和分析所有交易

技术与基础设施

  • 同地托管 (Colocation) — 服务器靠近交易所以降低延迟
  • 延迟套利 (Latency arbitrage) — 利用信息传递延迟套利
  • 网络基础设施 — 优化网络连接以降低延迟
  • 监控系统 — 实时监控交易算法运行

加密货币专有术语

  • DEX（去中心化交易所） — 无中心化中介的交易平台
  • AMM（自动做市商） — DEX中的自动流动性机制
  • 流动性池 — 去中心化协议中的资金池
  • 无常损失 (Impermanent Loss) — 在AMM中提供流动性时的暂时性损失

DeFi（去中心化金融）

  • 收益农场 (Yield Farming) — 通过提供流动性或质押获得奖励
  • 质押 (Staking) — 持币支持区块链运行并获得奖励
  • 流动性挖矿 (Liquidity Mining) — 提供流动性换取治理代币
  • 锚定资产 (Wrapped Assets) — 代表其他区块链资产的代币，如wBTC
  • 预言机 (Oracles) — 为智能合约提供链外数据的服务
  • 闪电贷 (Flash Loans) — 一笔交易内完成的无抵押贷款，常用于套利
  • MEV（最大可提取价值） — 区块生产者通过排序、包含或排除交易获得的额外收益

代币经济 (Tokenomics)

  • 铸币 (Minting) — 新代币的发行
  • 锁仓 (Vesting) — 团队、顾问等分配代币的逐步解锁
  • 销毁 (Token Burn) — 永久移除部分代币以减少供应

衍生品交易

期货合约 (Futures Contracts)

  • 永续合约 (Perpetual Futures) — 无到期日的期货，价格通过资金费率锚定现货
  • 资金费率 (Funding Rate) — 多空双方定期结算，保持合约价格与现货接近
  • 初始保证金 (Initial Margin) — 开仓所需最低资金
  • 维持保证金 (Maintenance Margin) — 持仓后需维持的最低保证金，低于则强平
  • 强制平仓 (Liquidation) — 保证金不足时被动平仓

期权合约 (Options Contracts)

  • 看涨期权 (Call Option) — 以指定价格买入标的资产的权利
  • 看跌期权 (Put Option) — 以指定价格卖出标的资产的权利
  • 行权价 (Strike Price) — 期权可行权的价格
  • 到期日 (Expiration Date) — 期权失效的日期
  • 希腊字母 (Greeks) — 衡量期权风险的指标：
    • Delta（德尔塔） — 期权价格对标的价格变动的敏感度
    • Gamma（伽玛） — Delta的变化率
    • Theta（西塔） — 期权时间价值的损耗
    • Vega（维加） — 期权对隐含波动率变化的敏感度

引用

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MarketMaker.cc Team

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