Trong số nhiều chiến lược giao dịch, chiến lược Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đường Đ
Sau đó, một cuộc đào tạo thương nhân cá mập nổi tiếng nhất trong lịch sử giao dịch đã diễn ra ở Hoa Kỳ, tạo ra một thành công lớn. Các phương pháp giao dịch của cá mập lúc đó là bí mật, nhưng hơn một thập kỷ sau khi luật giao dịch cá mập được công bố, người ta mới phát hiện ra rằng các cá mập này sử dụng chính là một phiên bản cải tiến của chiến lược Donchean.
Chiến lược giao dịch đột phá phù hợp với các loại giao dịch có xu hướng khá mượt mà. Cách giao dịch đột phá phổ biến nhất là sử dụng mối quan hệ vị trí tương đối của giá với hỗ trợ và kháng cự để xác định điểm mua bán của giao dịch cụ thể. Chiến lược kênh Dong An trong phần này cũng dựa trên nguyên tắc này.
Đường Dongqian là một chỉ số xu hướng, có vẻ ngoài và tín hiệu tương tự như chỉ số Brinch. Tuy nhiên, đường giá Dongqian được xây dựng dựa trên giá cao nhất và giá thấp nhất trong một khoảng thời gian. Ví dụ: tính toán giá cao nhất của 50 đường K gần đây, hình thành đường dẫn; tính toán giá thấp nhất của 50 đường K gần đây, hình thành đường dẫn.
Như hình trên: Chỉ số này bao gồm 3 đường cong có màu sắc khác nhau, mặc định là giá cao nhất và giá thấp nhất trong 20 chu kỳ để hiển thị sự biến động của giá thị trường, khi đường hầm hẹp cho thấy sự biến động thị trường nhỏ hơn, khi đường hầm rộng ngược lại cho thấy sự biến động thị trường lớn hơn.
Nếu giá tăng vượt qua đường ray, đó là tín hiệu mua; ngược lại, nếu giá giảm xuống đường ray, đó là tín hiệu bán. Vì đường ray và đường ray của nó được tính bằng giá cao nhất và giá thấp nhất, trong các trường hợp thông thường, giá hiếm khi tăng và giảm cùng một lúc trên đường ống. Trong hầu hết các trường hợp, giá đi theo đường ray hoặc đường ray đơn lẻ, hoặc di chuyển giữa đường ray và đường ray.
Có rất nhiều phương pháp sử dụng kênh Dong An, có thể được sử dụng một mình hoặc kết hợp với các chỉ số khác. Trong bài học này, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp sử dụng đơn giản nhất. Đó là: khi giá vượt qua đường dẫn lên từ dưới lên, tức là vượt qua đường dây áp lực phía trên, chúng ta cho rằng lực lượng đa phương đang tăng mạnh, một làn sóng tăng đã hình thành, và tín hiệu mua mở; khi giá vượt qua đường dẫn xuống từ trên xuống, tức là phá vỡ đường dây hỗ trợ, chúng ta cho rằng lực lượng trên cao đang tăng mạnh, một làn sóng giảm đã hình thành, và tín hiệu bán mở.
Nếu sau khi mua, giá lại giảm trở lại đường dẫn trung tâm của kênh Dongguan, chúng ta cho rằng lực lượng đa phương đang suy yếu, hoặc lực lượng trên không đang tăng cường, bán tín hiệu ngang hàng được tạo ra; nếu sau khi bán, giá lại tăng trở lại đường dẫn trung tâm của kênh Dongguan, chúng ta cho rằng lực lượng trên không đang suy yếu, hoặc lực lượng đa phương đang tăng cường, mua tín hiệu ngang hàng được tạo ra.
Điều kiện mua bán
Tiếp theo, trong môi trường nghiên cứu của chúng tôi về nền tảng định lượng của nhà phát minh, chúng tôi hiểu chiến lược này một cách chi tiết.
Để truy cập vào môi trường nghiên cứu của nền tảng định lượng của nhà phát minh, hãy xem hình dưới đây:
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