一个短线日内交易策略

#一个短线日内交易策略 | 来源: 网络整理| 查看: 265

R-Breaker是一种短线日内交易策略，该策略已经在市场上存活了二十年之久，尤其当指数波动较大时，该策略表现越好，根据S&P至2011年底的统计，R-Break也多次名列前十，由于进入榜单的交易系统业绩并不稳定，尤其是一年业绩榜单，时常会发生变化，因此模型的稳定性和一致性其实比短期排名更加关键，杂志给出了长期来看一致性最好的十大交易模型，其中就包括 R-Breaker 等模型，它们的业绩不一定总是能排进前十名的榜单，但长期以来具有较高的一致性。

策略逻辑：日内突破与反转会获得盈利

策略内容：根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。以此来形成当前交易日盘中交易的触发条件。追踪盘中价格走势，实时判断触发条件。具体条件如下：突破:在空仓条件下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多。在空仓条件下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空。反转:持多单，当日内最高价超过观察卖出价后，盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即在该点位反手做空。持空单，当日内最低价低于观察买入价后，盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即在该点位反手做多。设定止损条件。当亏损达到设定值后，平仓。

资金管理：一次买入一手

风险控制：无

源代码：

# coding=utf-8 from __future__ import print_function, absolute_import import pandas as pd from gm.api import * from datetime import datetime """ R-Breaker是一种短线日内交易策略根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。以此来形成当前交易日盘中交易的触发条件。追踪盘中价格走势，实时判断触发条件。具体条件如下：突破在空仓条件下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多。在空仓条件下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空。反转持多单，当日内最高价超过观察卖出价后，盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即在该点位反手做空。持空单，当日内最低价低于观察买入价后，盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即在该点位反手做多。设定止损条件。当亏损达到设定值后，平仓。选用了SHFE的rb2010 在2019-10-1 15:00:00 到 2020-04-16 15:00:00 进行回测。注意： 1：为回测方便，本策略使用了on_bar的一分钟来计算，实盘中可能需要使用on_tick。 2：实盘中，如果在收盘的那一根bar或tick触发交易信号，需要自行处理，实盘可能不会成交。 3：本策略使用在15点收盘时全平的方式来处理不持有隔夜单的情况，实际使用中15点是无法平仓的。 """ # 策略中必须有init方法 def init(context): # 设置交易品种 context.symbol = 'SHFE.rb' # 设置止损点数 context.stopLossPrice = 50 # 获取当时的主力合约 startDate = datetime.strptime(context.backtest_start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').date() continuous_contract = get_continuous_contracts(context.symbol, startDate, startDate) context.mainContract = continuous_contract[0]['symbol'] # 订阅行情 subscribe(continuous_contract[0]['symbol'], frequency='60s', count=1) schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='8:50:00') def algo(context): # 检查主力和约，发生变化则更换订阅 contractInfo = get_continuous_contracts(context.symbol, context.now.date(), context.now.date()) if context.mainContract != contractInfo[0]['symbol']: context.mainContract = contractInfo[0]['symbol'] subscribe(context.mainContract, frequency='60s', count=1, unsubscribe_previous=True) return # 这一根bar不判断。 # 获取历史数据 data = history_n(symbol=context.mainContract, frequency='1d', end_time=context.now, fields='high,low,open,symbol,close', count=2, df=True) high = data.high.iloc[0] # 前一日的最高价 low = data.low.iloc[0] # 前一日的最低价 close = data.close.iloc[0] # 前一日的收盘价 pivot = (high + low + close) / 3 # 枢轴点 context.bBreak = high + 2 * (pivot - low) # 突破买入价 context.sSetup = pivot + (high - low) # 观察卖出价 context.sEnter = 2 * pivot - low # 反转卖出价 context.bEnter = 2 * pivot - high # 反转买入价 context.bSetup = pivot - (high - low) # 观察买入价 context.sBreak = low - 2 * (high - pivot) # 突破卖出价 context.data = data def on_bar(context, bars): # 获取止损价 STOP_LOSS_PRICE = context.stopLossPrice bBreak = context.bBreak sSetup = context.sSetup sEnter = context.sEnter bEnter = context.bEnter bSetup = context.bSetup sBreak = context.sBreak data = context.data # 获取现有持仓返回的是一个list的各种合约的持仓对象详见 # https://www.myquant.cn/docs/python/python_object_trade#Position%20-%20%E6%8C%81%E4%BB%93%E5%AF%B9%E8%B1%A1 position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long) position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short) # 突破: if not position_long and not position_short: # 空仓条件 if bars[0].close > bBreak: # 在空仓的情况下，如果盘中价格超过突破买入价， # 则采取趋势策略，即在该点位开仓做多 print(context.now) print("空仓,盘中价格超过突破买入价: 开仓做多") order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open) # 做多 context.open_position_price = bars[0].close elif bars[0].close < sBreak: # 在空仓的情况下，如果盘中价格跌破突破卖出价， # 则采取趋势策略，即在该点位开仓做空 print(context.now) print("空仓,盘中价格跌破突破卖出价: 开仓做空") order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open) # 做空 context.open_position_price = bars[0].close #反转。 else: # 有持仓。 # 开仓价与当前行情价之差大于止损点则止损 if (position_long and context.open_position_price - bars[0].close >= STOP_LOSS_PRICE) or \ (position_short and bars[0].close - context.open_position_price >= STOP_LOSS_PRICE): print(context.now) print('止损') order_close_all() # 平仓 # 反转: if position_long: # 多头持仓 if data.high.iloc[1] > sSetup and bars[0].close < sEnter: # 多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后， # 盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时， # 采取反转策略，即在该点位反手做空 print(context.now) print("多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后跌破反转卖出价: 反手做空") order_close_all() # 平仓 order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open) # 做空 context.open_position_price = bars[0].close elif position_short: # 空头持仓 if data.low.iloc[1] < bSetup and bars[0].close > bEnter: # 空头持仓，当日内最低价低于观察买入价后， # 盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时， # 采取反转策略，即在该点位反手做多 print(context.now) print("空头持仓,当日最低价低于观察买入价后超过反转买入价: 反手做多") order_close_all() # 平仓 order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open) # 做多 context.open_position_price = bars[0].close # 15点收盘全部平仓。 if context.now.hour == 15: print(context.now) print('close all') order_close_all() if __name__ == '__main__': run(strategy_id='strategy_id', filename='main.py', mode=MODE_BACKTEST, token='token_id', backtest_start_time='2019-10-1 15:00:00', backtest_end_time='2020-04-16 15:00:00')

最终回测结果：

声明：本文观点仅供交流与探讨，不构成任何投资建议，否则后果自负！！！1

【本文地址】

公司简介

联系我们