【免责声明】 本文内容仅供技术交流和学习参考，不构成任何投资建议。金融市场存在风险，投资需谨慎。任何基于本文内容的交易决策，均由投资者自行承担风险和责任。
在量化交易的世界里，有一个被很多交易者忽视但极其重要的概念——市场记忆区域。这些区域是价格曾经快速移动或发生重要结构变化的地方，往往成为未来价格回归的关键点位。今天，我们来深入探讨如何通过算法识别这些市场记忆区域。
什么是市场记忆区域？
市场记忆区域（Market Memory Zones）是指价格图表上那些具有特殊意义的区域。当价格快速离开这些区域时，往往会在未来某个时刻重新回到这些区域进行测试。这个概念源于市场微观结构理论，认为价格在特定区域的行为会留下"记忆"。
从技术实现的角度来看，我们主要识别四种类型的记忆区域：
- 位移区域（Displacement Zones）：大型冲动性K线形成的区域
- 未填充区域（Unfilled Areas）：价格效率缺口，即Fair Value Gap
- 结构转换区域（Structure Transition Zones）：市场结构发生变化的转折点
- 流动性扫荡区域（Liquidity Sweep Origins）：流动性被扫荡后的反转起点
市场记忆区域示意图如上图所示，不同类型的记忆区域在图表上以不同颜色标记，帮助我们直观地识别价格可能回归的关键位置。
核心算法：位移区域的识别
位移区域是最直观的一种记忆区域。当市场出现一根巨大的K线，且这根K线与前后K线的重叠度很低时，就形成了一个位移区域。
boolIsDisplacementCandle(int bar, constdouble &high[], constdouble &low[],constdouble &open[], constdouble &close[],constlong &tick_volume[], double avg_volume){// 1. 检查最小K线尺寸（基于ATR）double candle_size = high[bar] - low[bar];double min_size = g_current_atr_value * inp_min_candle_size_atr;if (candle_size < min_size) return (false);// 2. 检查与前一根K线的重叠度double overlap_with_prev = CalculateOverlap(high[bar], low[bar], high[bar+1], low[bar+1]);if (overlap_with_prev > 0.3) return (false); // 超过30%重叠则排除// 3. 检查与后一根K线的重叠度if (bar > 0) {double overlap_with_next = CalculateOverlap(high[bar], low[bar], high[bar-1], low[bar-1]);if (overlap_with_next > 0.3) return (false); }// 4. 可选：成交量确认if (inp_filter_by_volume) {double volume_ratio = (double)tick_volume[bar] / avg_volume;if (volume_ratio < 1.5) return (false); // 成交量需达到平均值的150% }// 5. 判断是否为冲动性K线（强烈的方向性移动）bool is_bullish_impulse = (close[bar] > open[bar]) && ((close[bar] - open[bar]) > candle_size * 0.6);bool is_bearish_impulse = (close[bar] < open[bar]) && ((open[bar] - close[bar]) > candle_size * 0.6);return (is_bullish_impulse || is_bearish_impulse);}
这个算法的核心逻辑是：只有当K线足够大（至少是ATR的1.5倍），且与相邻K线的重叠度低于30%时，才被认为是有效的位移区域。同时，我们还可以选择性地加入成交量确认，确保这个位移是有真实资金推动的。
Fair Value Gap：价格效率缺口
Fair Value Gap（FVG）是ICT（Inner Circle Trader）交易理论中的核心概念。它指的是三根K线形成的价格缺口，中间那根K线的价格区间没有被前后两根K线完全覆盖。
boolIsUnfilledArea(int bar, constdouble &high[], constdouble &low[],constdouble &open[], constdouble &close[]){// 寻找Fair Value Gap模式（三根K线形成）if (bar < 2) return (false);// 看涨FVG：中间K线的最高价低于前后两根K线的最低价if (low[bar-1] > high[bar] && low[bar-2] > high[bar]) {return (true); }// 看跌FVG：中间K线的最低价高于前后两根K线的最高价if (high[bar-1] < low[bar] && high[bar-2] < low[bar]) {return (true); }// 替代模式：大K线后跟小重叠K线double candle1_size = high[bar] - low[bar];double candle2_size = high[bar-1] - low[bar-1];if (candle1_size > g_current_atr_value && candle2_size < g_current_atr_value * 0.5) {// 检查第二根K线是否没有填充第一根K线的大部分区间double fill_ratio = CalculateOverlap(high[bar], low[bar], high[bar-1], low[bar-1]);if (fill_ratio < 0.3) return (true); }return (false);}
FVG之所以重要，是因为它代表了价格快速移动时留下的"真空地带"。市场往往会在后续走势中回填这些缺口，这就为我们提供了潜在的交易机会。
结构转换：市场趋势的转折点
结构转换区域识别的是市场趋势发生根本性变化的位置。比如从上升趋势转为下降趋势，或者从下降趋势转为上升趋势。
boolIsStructureTransition(int bar, constdouble &high[], constdouble &low[]){// 至少需要5根K线来确定结构if (bar < 5) return (false);// 检测摆动点bool is_swing_high = IsSwingHigh(bar, high, 3);bool is_swing_low = IsSwingLow(bar, low, 3);if (!is_swing_high && !is_swing_low) return (false);// 检查结构突破if (is_swing_high) {// 检查是否突破前期结构（从更高高点转为更低高点）double prev_swing_high = FindPrevSwingHigh(bar, high, 3);if (prev_swing_high > 0 && high[bar] < prev_swing_high) {return (true); // 形成更低高点 } }if (is_swing_low) {// 检查是否突破前期结构（从更低低点转为更高低点）double prev_swing_low = FindPrevSwingLow(bar, low, 3);if (prev_swing_low > 0 && low[bar] > prev_swing_low) {return (true); // 形成更高低点 } }return (false);}
结构转换的关键在于识别摆动高点和摆动低点的变化。当市场从"更高高点"转为"更低高点"时，通常意味着上升趋势的结束；反之，当市场从"更低低点"转为"更高低点"时，可能预示着下降趋势的结束。
流动性扫荡：市场陷阱的识别
流动性扫荡是市场中最具欺骗性的行为之一。价格会先突破关键支撑或阻力位，触发止损单，然后迅速反转。识别这些流动性扫荡的起点，可以帮助我们找到高质量的反转机会。
boolIsLiquiditySweep(int bar, constdouble &high[], constdouble &low[], constdouble &close[], constdouble &open[]){if (bar < 2) return (false);// 看涨流动性扫荡：扫荡前期低点后收盘高于该低点if (low[bar] < low[bar+1] && close[bar] > low[bar+1] && close[bar] > close[bar+1]) {// 检查反转模式if (close[bar] > open[bar] && (close[bar] - open[bar]) > (high[bar] - low[bar]) * 0.5) {return (true); } }// 看跌流动性扫荡：扫荡前期高点后收盘低于该高点if (high[bar] > high[bar+1] && close[bar] < high[bar+1] && close[bar] < close[bar+1]) {// 检查反转模式if (close[bar] < open[bar] && (open[bar] - close[bar]) > (high[bar] - low[bar]) * 0.5) {return (true); } }return (false);}
流动性扫荡的核心特征是：价格先突破关键水平，然后迅速反转。这种模式往往伴随着强烈的方向性K线，为我们提供了高概率的反转信号。
区域强度的计算
每个识别出的记忆区域都有一个强度评分（0-1之间），这个评分基于多个因素：
// 计算基于K线尺寸相对于ATR的强度double candle_size = high[bar] - low[bar];g_zones[g_zone_count].m_strength = MathMin(candle_size / (g_current_atr_value * 2), 1.0);// 调整区域边界以便更好地可视化double range = g_zones[g_zone_count].m_high - g_zones[g_zone_count].m_low;g_zones[g_zone_count].m_high += range * 0.05; // 增加5%的填充g_zones[g_zone_count].m_low -= range * 0.05;
强度评分越高，说明这个区域的重要性越大，价格回归的概率也相对更高。
实际应用中的注意事项
在实际使用市场记忆区域指标时，有几个关键点需要注意：
区域的有效性：不是所有识别出的区域都会有效。价格可能会完全穿越某些区域，这些区域就会被标记为"已缓解"（mitigated），不再显示。
时间周期选择：不同的时间周期会识别出不同级别的记忆区域。通常建议在多个时间周期上同时观察，找到共振的区域。
结合其他技术指标：记忆区域最好与其他技术分析工具结合使用，比如趋势线、支撑阻力位、成交量分析等。
风险管理：即使识别出了高质量的记忆区域，也不意味着价格一定会回归。始终要做好风险管理，设置合理的止损。
技术实现的关键细节
在代码实现中，我们使用ATR（Average True Range）作为动态的波动性衡量标准。这样可以确保在不同市场环境下，识别标准都能适应：
// 更新ATR值g_current_atr_value = iATR(_Symbol, inp_analysis_tf, 14);// 使用ATR来判断K线大小double min_size = g_current_atr_value * inp_min_candle_size_atr;
同时，我们还需要处理区域的动态更新。当价格完全穿越某个区域时，这个区域就不再有效：
boolIsZoneMitigated(double current_high, double current_low){// 如果价格完全穿越了整个区域，则认为区域已缓解return (current_low <= m_low && current_high >= m_high);}
写在最后
市场记忆区域是一个强大的技术分析工具，它帮助我们理解价格行为背后的市场微观结构。通过算法识别这些区域，我们可以更客观地找到潜在的价格回归点。
当然，技术分析只是交易系统的一部分。成功的交易需要结合市场理解、风险管理、心理控制等多个方面。如果你对量化交易和算法开发感兴趣，欢迎关注"超哥量化"公众号，我们会持续分享更多量化交易的技术细节和实战经验。同时，我们也提供专业的量化策略开发和定制服务，帮助交易者构建属于自己的交易系统。
记住，市场没有圣杯，任何技术工具都需要在实践中不断验证和完善。保持学习，保持谨慎，这才是长期在市场中生存的关键。
