Análisis de la estrategia del canal de Dongguan en el contexto de la investigación

Descripción de la estrategia

De las muchas estrategias de negociación, la estrategia del canal de Dongjian es probablemente una de las estrategias de ruptura más clásicas, ya que se hizo famosa en 1970, cuando las empresas extranjeras realizaron pruebas y estudios de simulación de estrategias de negociación programadas tradicionales, y los resultados mostraron que la estrategia del canal de Dongjian fue la más exitosa de todas las estrategias probadas.

Más tarde, en los Estados Unidos, se produjo el entrenamiento de los más famosos comerciantes de tortugas, que tuvo un gran éxito. Los métodos de negociación de las tortugas eran confidenciales, pero más de una década después, cuando las leyes de comercio de tortugas se hicieron públicas, se descubrió que las tortugas usaban una versión mejorada de la estrategia de Don Quixote.

La estrategia de ruptura es adecuada para las variedades de operaciones con movimiento más fluido. La forma más común de ruptura es utilizar la relación entre el precio y la posición relativa de los soportes y resistencias para determinar el punto de venta de un determinado comercio.

Las reglas estratégicas para el paso de Dongjian

El canal de Dongqian es un indicador de tendencia, que tiene un aspecto y una señal un poco similares a los indicadores de la cinta de Bryn. Pero el canal de Dongqian está construido en función de los precios más altos y más bajos en un período de tiempo. Por ejemplo, se forma un trayecto al calcular el máximo de los últimos 50 precios más altos de la línea K; se calcula el mínimo de los últimos 50 precios más bajos de la línea K, formando un trayecto.

Como se muestra en el gráfico anterior: el indicador se compone de tres curvas de diferentes colores, los precios máximos y mínimos por defecto en 20 ciclos muestran la volatilidad de los precios del mercado, cuando su canal es estrecho, indica una menor volatilidad del mercado, mientras que el ancho del canal opuesto indica una mayor volatilidad del mercado.

Si el precio sube a través de la vía, es una señal de compra; por el contrario, si el precio cae a través de la vía, es una señal de venta. Como su subida y subida se calculan con el precio más alto y el precio más bajo, en general, los precios rara vez suben y caen simultáneamente en la línea del canal. En la mayoría de los casos, el precio se mueve a lo largo de la vía ascendente o descendente, o entre la vía ascendente y la vía descendente.

La lógica estratégica

Hay muchos métodos de uso del canal de Dongguan, que se pueden utilizar por separado o en combinación con otros indicadores. En este curso, vamos a utilizar el método de uso más simple. Es decir, cuando el precio se rompe la trayectoria de arriba hacia abajo, es decir, rompe la línea de presión superior, pensamos que la fuerza multilateral se está fortaleciendo, una ola de crecimiento se ha formado y se ha generado una señal de compra y apertura de posición; cuando el precio se rompe la trayectoria desde arriba hacia abajo, es decir, rompe la línea de soporte, pensamos que la fuerza superior se está fortaleciendo, una ola de tendencia bajista se ha formado y se ha producido una señal de venta.

Si después de comprar una posición abierta, el precio vuelve a caer a la trayectoria media del corredor de Dongguan, creemos que la fuerza multilateral se está debilitando, o la fuerza aérea se está fortaleciendo, y se produce una señal de liquidación; si después de vender una posición abierta, el precio vuelve a caer a la trayectoria media del corredor de Dongguan, creemos que la fuerza aérea se está debilitando, o la fuerza multilateral se está fortaleciendo, y se produce una señal de liquidación.

Condiciones de compra y venta

• Multiple posiciones abiertas: si no hay posiciones y el precio de cierre es mayor que el de salida
• Posiciones vacías: si no hay tenencia y el precio de cierre es menor que el de abajo
• Posicionamiento múltiple: si tiene varios pedidos y el precio de cierre es menor que el precio medio
• Posicionamiento vacío: si tiene una orden vacía y el precio de cierre es mayor que el precio medio

Implementación del código de la estrategia

Y luego, en nuestro entorno de investigación de la plataforma de cuantificación de los inventores, la estrategia de un invento a otro para el desmonte de la vaca se entiende.

Para entrar en el entorno de investigación de la plataforma de cuantificación de inventores, vea el siguiente gráfico:

from fmz import *
task = VCtx('''backtest
start: 2019-08-01 09:00:00
end: 2019-10-10 15:00:00
period: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
''')
# 创建回测环境
# 以上红色部分内容的关于回测信息的范例格式，可以在发明者量化平台的策略编写页面中点击“保存回测设置”获取

# 首先，我们需要获取持仓信息，我们定义一个mp()函数用来干这件事

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓，返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单，返回1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单，返回-1
        
    print(positions)
    
mp() # 接下来，我们执行一下这个获取持仓信息函数，可以看到，结果为0，也就是目前为空仓状态

0

# 我们以当前螺纹钢主力合约为例子，开始测试这个策略

exchange.SetContractType("rb888") # 设置品种代码，主力合约为合约代码后加数字888

{'CombinationType': 0,
 'CreateDate': 0,
 'DeliveryMonth': 9,
 'DeliveryYear': 0,
 'EndDelivDate': 0,
 'ExchangeID': 'SHFE',
 'ExchangeInstID': 'rb888',
 'ExpireDate': 0,
 'InstLifePhase': 49,
 'InstrumentID': 'rb888',
 'InstrumentName': 'rb连续',
 'IsTrading': 1,
 'LongMarginRatio': 0.06,
 'MaxLimitOrderVolume': 500,
 'MaxMarginSideAlgorithm': 49,
 'MaxMarketOrderVolume': 30,
 'MinLimitOrderVolume': 1,
 'MinMarketOrderVolume': 1,
 'OpenDate': 0,
 'OptionsType': 48,
 'PositionDateType': 49,
 'PositionType': 50,
 'PriceTick': 1,
 'ProductClass': 49,
 'ProductID': 'rb',
 'ShortMarginRatio': 0.06,
 'StartDelivDate': 0,
 'StrikePrice': 0,
 'UnderlyingInstrID': 'rb',
 'UnderlyingMultiple': 1,
 'VolumeMultiple': 10}

接下来我们获取k线数组，因为根据策略逻辑，我们需要行情运行了一段时间，再进行逻辑判断，这样有便于我们的策略逻辑更好的适应行情，这里我们就暂且把50根K线作为起始要求吧。发明者量化的K线信息是以数组的形式储存的，数组里包含最高价，最低价，开盘价，收盘价和成交量等等信息，关于这部分的内容请查看发明者量化的官方API文档：https://www.fmz.com/api

# 接下来我们定义一个变量，让它来存储K线数组

records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组

# 按照策略逻辑描述，我们用收盘价来作为开仓的价格，所以我们需要计算最新K线的收盘价

close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
close

3846.0

然后，我们需要以收盘价为标准计算50根k线中最高价的最大值和最低价的最小值

upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # 获取50周期最高价的最大值
upper

3903.0

lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # 获取50周期最低价的最小值
lower

3856.0

接着，我们需要计算这条通道的上轨和下轨的均值

middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
middle

3879.5

以上，关于此策略需要计算的部分我们已经全部完成，接下来，我们就要开始逻辑判断开仓条件，以及根据逻辑判断的结果进行实际的开仓操作。这里需要注意的是，我们需要用到发明者量化平台的国内商品期货模版，由于当下是研究环境，无法支持这个模版，我们暂且写出来，但是运行会报错，在发明者量化平台的策略编写页面进行实际编码时，导入此模版没有任何问题，模版地址为：https://www.fmz.com/strategy/24288 各位在发明者量化策略编写页面进行编码时，需要把此模版先复制到自己的策略库，然后在回测时勾选上，这里请各位读者注意

obj = ext.NewPositionManager() # 使用发明者量化交易类库，这里运行时会报错，不用理会，当下是研究环境，
                               # 实际编码过程中不会出现此问题，以下同此，不再注释。

接下来是策略的判断逻辑，并且根据逻辑进行开仓与平仓操作

if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单，并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单，并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong("rb888", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort("rb888", 1) # 卖开

# 完整的策略代码：

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓，返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单，返回1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单，返回-1

def main(): # 主函数
    exchange.SetContractType("rb888") # 设置品种代码，主力合约为合约代码后加数字888
    while True: # 进入循环
        records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
        if len(records) < 50: continue # 如果K线少于50根，就跳过本次循环
        close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
        positions = mp() # 获取持仓信息函数
        upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # 获取50周期最高价的最大值
        lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # 获取50周期最低价的最小值
        middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
        obj = ext.NewPositionManager() # 使用交易类库
        if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单，并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单，并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong("rb888", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort("rb888", 1) # 卖开