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SF05_RE | 基于阻力支撑突破的交易策略

发表时间:2025-01-14 15:25作者:松鼠Quant

大家好!SF系列策略推出以来累计阅读量6万,是备受粉丝喜欢的量化系列,有很多老策略因为年代久远、软件更新等原因无法正常使用。我们决定对SF系列重制、优化代码结构、工作区重制使策略能够开箱即用。


SF系列与算法系列源码已经全部重制完成(可以打包)

1.tb重做了工作区888合约,部分代码重写。

2.增加了python代码。

3.文华8代码更新。


策略概览

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SF05_RE是一个基于阻力支撑突破的智能交易策略,结合了ATR波动率进行止盈管理,通过价格突破和波动率控制来实现稳健的交易。

核心模块

  1. 参数配置模块

    • 初始资金:100000

    • 周期值:250

    • ATR倍数:50倍

    • 头寸计算参数

  2. 指标计算模块

    • 计算公式:Lowest((AvgP * 2) - H, Lenth)

    • 计算公式:Highest((AvgP * 2) - L, lenth)

    • 计算公式:(H + L + (C * 2)) / 4

    • K线加权均值(AvgP)

    • 阻力线(RS)

    • 支撑线(ST)

    • ATR波动率

  3. 交易信号模块

    • 当前无持仓

    • 最低价跌破支撑线

    • 考虑最小变动单位(OneTick)

    • 当前无持仓

    • 最高价突破阻力线

    • 考虑最小变动单位(OneTick)

    • 多头入场条件

    • 空头入场条件

  4. 风险控制模块

    • ATR倍数止盈

    • 变量重置管理

    • 头寸规模控制

策略逻辑流程

  1. 初始化阶段

    • 设置数据源(后复权)

    • 设置真实价格映射

    • 配置自动换仓

    • 设置交易时段

  2. 运行阶段

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    每个交易周期:
    1. 计算基础数据(头寸、ATR)
    2. 更新技术指标(AvgP、RS、ST)
    3. 检查开仓条件
    4. 检查止盈条件

策略特点

  • 突破交易:利用价格突破阻力支撑线捕捉趋势

  • 波动率管理:使用ATR进行止盈控制

  • 资金管理:基于合约规模的头寸计算

  • 自动化处理:包含换仓、复权等自动化流程

优化建议

  1. 参数优化

    • 周期值可根据市场特点调整

    • ATR倍数可依据品种波动特性调整

  2. 信号增强

    • 可考虑加入成交量确认

    • 引入趋势过滤器

  3. 风控增强

    • 增加止损机制

    • 添加时间过滤

实盘应用注意事项

  1. 市场选择

    • 适合趋势明显的市场

    • 建议在流动性好的品种上使用

  2. 资金管理

    • 严格控制每笔交易风险

    • 合理设置ATR倍数

  3. 监控优化

    • 定期检查突破信号质量

    • 评估止盈设置的合理性

策略监控与维护

  1. 日常监控

    • 跟踪突破信号有效性

    • 观察止盈触发情况

  2. 定期维护

    • 周期值优化

    • ATR倍数调整

代码实现要点

# 核心指标计算
def calculate_indicators(data):
    # 加权均值计算
    data['AvgP'] = (data['High'] + data['Low'] + (data['Close'] * 2)) / 4

    # 阻力支撑线计算
    data['RS'] = data['AvgP'].rolling(length).apply(
        lambda x: np.max((x * 2) - data['Low']))
    data['ST'] = data['AvgP'].rolling(length).apply(
        lambda x: np.min((x * 2) - data['High']))

    # ATR计算
    data['ATR'] = calculate_atr(data, length)
    return data

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总结

SF05_RE策略通过阻力支撑突破和ATR波动率管理,提供了一个完整的趋势跟踪交易系统。策略的成功关键在于突破信号的准确性和止盈设置的合理性。建议交易者在实盘应用前,充分测试参数设置并理解市场特性。

2025松鼠Quant俱乐部:
源码类

1.原创策略源码(每月1期)。

2.选参数-参数可视化及筛选工具(源码)。

3.选品种-多维度品种筛选(源码)。

4.论文、杂志、研报代码复现(源码)。

服务类

5.订单流图表交易-交易利器.

6.专属数据库-增加开平换统计数据。

7.制作自己的Ai投研助手(系列课程)。

社群类

1.贡献策略或课程,免年费或付费。

2.期货大赛量化组挂名松鼠Quant,量化组排名前200名,免年费。

3.基于python实盘与回测框架。


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