研究環境におけるドンキアン・チャネル戦略の分析

研究環境におけるドンキアン・チャネル戦略の分析

戦略の導入

多くの取引戦略の中で,ドンチアンチャネル戦略は最も古典的な突破戦略の1つであるべきです. 1970年頃から有名でした. 当時は,外国企業が主流のプログラム取引戦略に関するシミュレーションテストと研究を実施しました. 結果は,ドンチアンチャネル戦略がすべての戦略テストの中で最も成功したものであることを示しました.

後に,貿易史上最も有名な"亀"トレーダートレーニングが米国で行われ,大成功を収めた.当時",亀"の取引方法は機密であったが,10年以上経った後",亀"の取引規則が公開され,人々は"亀"がドンチアンチャンネル戦略の改良版を使用していることを発見した.

突破トレード戦略は,比較的スムーズなトレンドを持つトレード品種に適しています.最も一般的な突破トレード方法は,特定のトレードポイントを判断するために価格,サポート,レジスタンスとの相対的なポジション関係を使用することです.この記事のドンチアンチャネル戦略もこの原則に基づいています.

ドンチアン運河戦略規則

ドンチアンチャネルはトレンドインジケーターであり,その外観とシグナルはボリンジャーバンドインジケーターに似ています.しかし,ドンチアンチャネルの価格チャネルは,特定の期間中の最高価格と最低価格に基づいて構築されています.例えば,最新の50Kラインの最高価格の最大値は上部トラックを形成するために計算されます.最新の50Kラインの最低価格の最小値を計算して下部トラックを形成します.

上記の図のように,この指標は3つの異なる色の曲線から構成されています. 20期間の最上位と最下位価格が市場価格の変動を示すためにデフォルトで使用されます.チャネルが狭い場合,市場の変動が小さいことを意味します.逆に,チャネルが広い場合,市場の変動が大きいことを意味します.

価格が上線線上線を超えると,それは購入信号である.逆に,価格が下線下線下線下線下線に下がると,それは販売信号である.上線と下線は最高値と最低値によって計算されるため,通常,価格は上線と下線を下線に同時に上昇し落ちることはめったにありません.ほとんどの場合,価格は上線または下線に沿って一方的に,または上線と下線の間に動きます.

戦略の論理

ドンキアンチャネルを使用する方法はいくつかあり,単独または他の指標と組み合わせて使用できます. 本レッスンでは,最も簡単な方法を使用します. つまり,価格が上から下へと上への上線を突破したとき,つまりプレッシャーラインの上から,多くの当事者の強さが増加していると信じています. 上昇市場の波が形成され,オープンポジションの購入信号が生成されています. 価格が上から下へと下へのトラックを下に落ちると,つまりサポートラインを下に落ちると,ショートポジション側が強化され,下向きのトレンドの波が形成され,セールオープニングポジションの信号が生成されています. 価格が上から下へと下がると,ショートポジションの側面が強化され,下向きのトレンドの波が形成され,セールオープニングポジションの信号が生成されています. 価格が上昇すると,市場が上昇し,市場が上昇し,市場が上昇し,市場が上昇し,市場が上昇し,市場が上昇し,市場が上昇し,市場が成長し,市場が成長し,市場が成長し,市場が成長し,市場が成長し,市場が成長し,

ポジションを開くために購入した後,価格がドンチアンチャネルの中央トラックに戻ると,マルチパーティフォースが弱体化している,またはショートポジションのパートフォースが強くなっていると考え,セールしてポジションを閉じるシグナルが生成されます. 販売ポジションを開いた後,価格がドンチアンチャネルの中央トラックに戻ると,ショートポジション側が弱体化している,またはマルチパーティフォースが強くなっていると考え,購入閉じるシグナルが生成されます.

購入・販売条件

• ロング オープニング ポジション: ポジションがない場合,閉じる価格が上線値より高い場合.
• ショート・オープニングポジション: ポジションがない場合,閉じる価格が下線値より低い場合.
• ロング ポジション 閉じる:ロング ポジションを保持し,閉じる価格が中間線より低い場合.
• ショートポジションを閉じる: ショートポジションを保持し,閉じる価格が中間線よりも大きい場合.

戦略コードの実施

次に,この戦略を FMZ Quant プラットフォームの研究環境で"つずつ理解します.

FMZ Quant プラットフォームの研究環境を入力します.

Python の Donchian Channel 戦略 バージョン.ipynb [1] において

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"}]
''')
# Create a Backtesting Environment
# The example format of the backtest information in red above can be obtained by clicking "Save settings" on the strategy edting page of the FMZ Quant platform.

[2] において

# First, we need to get the position information, and we define a mp() function to do this.

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # Get position array
    if len(positions) == 0: # If the length of the position array is 0
        return 0 # Prove a short position, return 0
    for i in range(len(positions)): # Iterate through the positions array
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # If there are long position orders, return 1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # If there are short position orders, return -1
        
    print(positions)
    
mp() # Next, we execute this function to get the position information, and we can see that the result is 0, which means that the current position is short.

アウト[2]:0

[3] において

# Let's start testing this strategy using the current main rebar contract as an example.

exchange.SetContractType("rb888") # Set the variety code, the main contract is the contract code followed by the number 888.

アウト[3]: {組み合わせタイプ: 0 作成日: 0 配達月: 9日 配達年: 0, 最終出荷日: 0 交換ID: SHFE 交換インスティッド: rb888 有効期限: 0 インストライフフェーズ: 49, 楽器ID: rb888 装置名: 継続性 rb IsTrading: 1 について ロングマーージン比: 0.06 オーダーボリュームの最大限: 500 マックス・マージン・サイド アルゴリズム: 49 マックスマーケットオーダーボリューム: 30, 最小制限注文量: 1 MinMarketOrderVolume: 1 市場からの注文量: 1 オープン日付: 0 オプションタイプ: 48 ポジション 日時タイプ: 49 ポジションタイプ: 50 PriceTick: 1 について 製品クラス: 49, 製品ID: rb, ショートマーージン比: 0.06 開始日: 0 ストライクプライス: 0 RB RB RB RB RB RB 基本数: 1 ボリュームマルチプル: 10}

次に,我々はK線配列を得ます.戦略的論理によると,市場が一定の期間実行され,その後論理的な判断を行う必要があるため,我々の戦略的論理が市場により良い適応できるようにします. ここで,我々は一時的に50K線をスタート要件として取るでしょう. FMZ QuantのK線情報は,最も高い価格,最も低い価格,オープニング価格,閉じる価格,取引量などの情報を含む配列の形で格納されます.この部分の内容については,FMZ Quantプラットフォームの公式API文書を参照してください:https://www.fmz.com/api

[4] において

# Next we define a variable to store the K-line array.

records = exchange.GetRecords() # Get the K-line array

[5] において

# According to the strategy logic description, we use the closing price as the price to open a position, so we need to calculate the closing price of the latest K-line.

close = records[len(records) - 1].Close # Get the latest K-line closing price
close

アウト[5]: 3846.0

標準として閉じる価格を使って,50K線内の最高価格の最大値と最低価格の最小値を計算する必要があります.

[6] において

upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # Get the maximum value of the 50-period maximum price
upper

アウト[6]: 3903.0

[7]:

lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # Get the minimum value of the 50-period minimum price
lower

アウト[7]: 3856.0

次に,このチャネルの上部と下部の線路の平均値を計算する必要があります.

[8] で:

middle = (upper + lower) / 2 # Calculate the average value of the upper and lower tracks.
middle

アウト[8]: 3879.5

上記では,この戦略に必要なすべての計算を完了しました.次に,開設条件を論理的に判断し,論理判断の結果に従って実際の開設ポジション操作を実行します. ここで,FMZ Quantプラットフォームの国内商品先物テンプレートを使用する必要があることに注意してください.現在の研究環境がこのテンプレートをサポートできないため,一時的に書き込みますが,操作はエラーを報告します.実際のコーディングのためにFMZ Quantプラットフォーム戦略書き出しページに,このテンプレートを問題なくインポートしてください.テンプレートのアドレス:https://www.fmz.com/strategy/24288このテンプレートを自分の戦略ライブラリにコピーし,バックテスト時にチェックアウトする必要があります.

[ ] で:

obj = ext.NewPositionManager() # When using the FMZ Quant trading class library, errors will be reported at runtime, which can be ignored. Now it is the research environment,
                               # This problem does not occur during the actual coding process, and the following is the same without further comment.

次のステップは戦略の論理を決定し その論理に従って ポジションを開閉することです

[ ] で:

if positions > 0 and close < middle: # If you hold a long position order and the closing price falls below the middle track
            obj.CoverAll() # Close all positions
        if positions < 0 and close > middle: # If you hold a short position order and the closing price rises above the middle track
            obj.CoverAll() # Close all positions
        if positions == 0: # If it's a short position
            if close > upper: # If the closing price rises above the upper track
                obj.OpenLong("rb888", 1) # Buy opening positions
            elif close < lower: # If the closing price falls below the lower track
                obj.OpenShort("rb888", 1) # Sell opening positions

[ ] で:

# Complete strategy code:
def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # Get the position array
    if len(positions) == 0: # If the length of the position array is 0
        return 0 # It proved a short position, return 0
    for i in range(len(positions)): # Iterate through the positions array
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # If there are long position orders, return 1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # If there are short position orders, return -1

def main(): # Main function
    exchange.SetContractType("rb888") # Set the variety code, the main contract is the contract code followed by the number 888
    while True: # Enter the loop
        records = exchange.GetRecords() # Get the K-line array
        if len(records) < 50: continue # If there are less than 50 K-lines, skip the loop
        close = records[len(records) - 1].Close # Get the latest K-line closing price
        positions = mp() # Get position information function
        upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # Get the maximum value of the 50-period maximum price
        lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # Get the minimum value of the 50-period minimum price
        middle = (upper + lower) / 2 # Calculate the average value of the upper and lower tracks
        obj = ext.NewPositionManager() # Use the Trading Library
        if positions > 0 and close < middle: # If you hold a long position order and the closing price falls below the middle track
            obj.CoverAll() # Close all positions
        if positions < 0 and close > middle: # If you hold a short position order and the closing price rises above the middle track
            obj.CoverAll() # Close all positions
        if positions == 0: # If it's a short position
            if close > upper: # If the closing price rises above the upper track
                obj.OpenLong("rb888", 1) # Buy opening positions
            elif close < lower: # If the closing price falls below the lower track
                obj.OpenShort("rb888", 1) # Sell opening positions