Volumenprofil: POC, value area és a szinthierarchia kiegészítése

1. Az állítás

A volumenprofil egy egyszerű dolgot csinál: megmutatja, melyik árszinteken mennyit kereskedtek egy adott időszakban. Ez nem előrejelzés és nem mechanizmus — leíró statisztika.

Ebből viszont valami fontos következik. A P1 második leckéjében azt mondtuk, hogy a szint azért szint, mert mások megbízásai vannak ott. A volumenprofil pontosan azt mutatja meg, hol kötöttek mások — tehát hol vannak azok a pozíciók, amelyeket majd védeni vagy zárni fognak. Ezért a profil a szinthierarchia természetes kiegészítése.

2. Piaci mechanika

Miért fontos, hol kereskedtek sokat. Az az árszint, ahol nagy mennyiség cserélt gazdát, sok szereplő belépési ára. Ha az ár visszatér oda, ezek a pozíciók nullszaldó közelébe kerülnek — és a nullszaldó erős pszichológiai és kockázatkezelési pont. Innen jön a „vonzó" viselkedés.

Miért fontos, hol kereskedtek keveset. Azok a szintek, ahol alig volt forgalom, gyorsan átjárhatók: kevés pozíciót kell ott kezelni, kevés megbízás lassítja az árat. Az árnak nincs „oka" megállni ott.

A value area. Az a tartomány, amelyen belül a forgalom meghatározó része zajlott. Az ezen kívüli ár azt jelenti, hogy a piac elhagyta a korábbi elfogadott árazást — ez az információ, nem a pontos határ.

A meztelen POC. Egy korábbi nap legnagyobb forgalmú árszintje, amit az ár azóta nem érintett újra. Népszerű fogalom, mert visszanézve gyakran látszik, hogy az ár „visszament érte". Hogy ez több-e a véletlennél, az mérés kérdése, és nem ebben a leckében dől el.

3. Szabályosított definíció

Alapértelmezett profilok ebben a tananyagban:

• előző napi RTH profil (POC, VAH, VAL),

• aktuális napi futó RTH profil.

Beillesztés a P1-02 hierarchiába: az előző napi POC, VAH és VAL a 3. rangba kerül — erősebb, mint egy 5 perces swing pont, gyengébb, mint az előző napi csúcs és mélypont.

Zóna: ugyanaz a 0,1 × ATR szabály, mint minden más szintnél.

4. Számolás / kód

A volumenprofil kiszámítása Pine-ban lehetséges, de terjedelmes. Itt a logikát mutatjuk Pythonban, mert ott átlátható — a TradingView-n érdemes a beépített „Volume Profile" eszközt használni, és a szinteket kézzel vagy riasztással kezelni.

import numpy as np
import pandas as pd


def volume_profile(df: pd.DataFrame, tick: float = 0.25) -> pd.Series:
    """df: 'high', 'low', 'volume' oszlopokkal, egy session barjai.
    A bar volumenét egyenletesen osztjuk el a bar ártartományán."""
    lo = np.floor(df["low"].min() / tick) * tick
    hi = np.ceil(df["high"].max() / tick) * tick
    levels = np.arange(lo, hi + tick, tick)
    profile = pd.Series(0.0, index=levels)

    for _, bar in df.iterrows():
        mask = (levels >= bar["low"]) & (levels <= bar["high"])
        n = mask.sum()
        if n:
            profile[levels[mask]] += bar["volume"] / n
    return profile


def poc_and_value_area(profile: pd.Series, share: float = 0.70):
    poc = profile.idxmax()
    order = profile.sort_values(ascending=False)
    total = profile.sum()
    chosen, acc = [], 0.0
    for level, vol in order.items():
        chosen.append(level)
        acc += vol
        if acc >= share * total:
            break
    return poc, min(chosen), max(chosen)      # POC, VAL, VAH

Amit ezen a kódon látni kell: a bar volumenét egyenletesen osztjuk szét a bar ártartományán. Ez közelítés — a valóságban a forgalom nem egyenletes a baron belül. Alacsonyabb időkeretű adatból pontosabb profil készül. A kapott POC tehát nem abszolút igazság, hanem a felbontásod függvénye.

5. A bizonyíték

Besorolás: TÉNY — a profil számítása és a fogalmak definíciója ellenőrizhető. Ami nem tény, és ezért nincs is állítva: hogy a POC-ra visszatérés kereskedhető él lenne.

A mérés, amit a meztelen POC-hoz el kell végezni, ha használni akarod:

1. Gyűjtsd össze 12 hónap meztelen POC-jait MNQ-n.

2. Számold meg, hányat érint vissza az ár N = 5, 10, 20 kereskedési napon belül.

3. Hasonlítsd össze azzal, hogy ugyanezen időszakban a napi ártartomány alapján véletlenszerűen választott szinteket milyen arányban érinti vissza az ár ugyanennyi idő alatt.

Ez ugyanaz a bázisráta-logika, mint az FVG-nél a P1-04-ben. Az ár nagy tartományt bejár; a „visszatért érte" állítás legtöbbször ennek a következménye, nem a szint vonzásáé.

Első tévhit: „a POC mágnes". Lehet, hogy az. De a mágnesesség a bázisrátához képest értelmezendő, különben minden szint mágnes.

Második tévhit: „a value area 70%-a szabály". A 70% konvenció, nem törvény. Más aránnyal más határok jönnek ki, és ha a stratégiád érzékeny erre, akkor a stratégia a konvencióra épül, nem a piacra.

Harmadik tévhit: „a volumenprofil megmutatja, hol halmoztak". Megmutatja, hol kötöttek. Hogy ki és milyen szándékkal, arról nincs adat.

6. Végrehajtás

1. Használj RTH profilt, ha US session-t kereskedsz. A 24 órás profil más piacot ír le.

2. Három szintet vegyél át a napra: előző napi POC, VAH, VAL. Ezek a P1-02 hierarchia 3. rangján ülnek.

3. Az alacsony forgalmú zónákat ne célnak, hanem átjárónak tekintsd.

4. A meztelen POC-ot csak akkor használd, ha megmérted.

7. Gyakorlat

• Feladat 1. Tedd fel a beépített volumenprofilt RTH beállítással, és jelöld meg egy héten az előző napi POC, VAH, VAL szinteket.

• Feladat 2. Nézd meg, hányszor reagált az ár ezekre a szintekre, és hasonlítsd össze az előző napi csúcs/mélypont reakcióival.

• Feladat 3. Futtasd le a Python profilt egy napra 5 perces és 1 perces adatból. Mennyivel tér el a POC?

• Feladat 4. Számold meg egy hónapon a meztelen POC-okat és a visszaérintéseket.

Ellenőrzési kritérium: tudod, hogy a te felbontásodon mennyire stabil a POC, és tudod a saját mérésedből, mennyivel tér el a meztelen POC visszaérintési aránya egy véletlen szintétől.