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Python程序化交易之”加速算法”跟踪止盈,高手必看!

Python程序化交易之"加速算法"跟踪止盈,高手必看!

这篇文章主要给大家分享,如何用Python 代码编写双均线策略,然后在策略中采用加速算法跟踪止盈作为出场方式,并回测。

前言

俗话说,会买的是徒弟,会卖的是师父,会空仓的是祖师爷。

策略的平仓同开仓一样重要。开仓点位的好坏,直接决定你进场后策略浮盈的大小。但是,最终能够抓住多少浮盈完全得看策略的止盈(平仓)。

策略开仓后有大幅浮盈,但平仓时反而亏损,这就说明策略在平仓模块出现了很大的问题盈利保不住,就必须在止盈上下功夫!

Python程序化交易之"加速算法"跟踪止盈,高手必看!

作者认为,开仓后盈利造成大幅流失的原因是策略的止盈或平仓模块没有”自适应”的功能。不能及时跟随市场行情的波动而自动调整出场位置。

如下图所示:

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想要策略能跟踪市场变化,并动态调整策略出场也并不难,其中最重要的一点是需要与波动率结合才能做出”自适应”的效果!

因此,作者接下来就用Python 调用tqsdk包,在双均线策略中采用具有加速算法的跟踪止盈方法。让策略更具有”生命力”!

“自适应”跟踪止盈算法逻辑

想要做到”自适应”跟踪的功效,就必须要知道如何跟踪价格波动的方法。我们最常见的衡量价格波动率的方法就是用”平均真实波幅”ATR。

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作者在自适应跟踪止盈算法里不止采用ATR来衡量价格波动。下面将以多头为例,具体算法如下图所示:

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上图中的SPrice就是策略的跟踪止盈线变量。当价格触发跟踪止盈SPrice时,多头平仓。下面就简单介绍AF,SPrice,HVlaue三个变量:以多头为例。

(1) AF变量,为加速系数,控制着每一次上调的尺寸。

在AF的计算过程中,首先要保证当前k线创新高才进行累加,如果当前没有创新高那么AF就保持原来的值。也就是延续上一根k线的值,那样的话策略当前的跟踪止盈线上调的尺寸与上一根k线一致。

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简单来说,开多仓后价格朝预期方向波动越大,那么AF值就越大,进而上调尺寸就越大,止盈就更灵敏。反之,则迟钝!

(2) SPrice和HVlaue变量,HVlaue是持仓期间的最高价。

SPrice跟踪止盈线的计算,我们只需要关注AF和(HVlaue – SPrice )两者的变化。

  • 当价格不断创新高,AF和HValue就越大。
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  • 因此,当(HVlaue – SPrice )时其值就越大。
  • 就会导致SPrice = SPrice + AF*(HVlaue – SPrice )整个止盈线每次上调的尺寸越大。
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因此,跟踪止盈线才能够跟随市场的波动进行动态的,”自适应”地调整出场位置。

小结。

在分享代码之前,给大家详细介绍了关于”自适应”跟踪止盈的算法逻辑及运行原理。主要是为了在接下来利用Python编写的时候,更容易理解。

双均线策略采用加速算法跟踪止盈

Python 调用天勤量化的tqsdk包,实现数据获取,策略编写,并利用其回测框架进行回测分析。总共四个步骤,即可完成双均线策略及在其内部实现”自适应”跟踪止盈。

策略逻辑:金叉开多,死叉开空,作者以多头为例。

(1) 第一步,导入天勤量化及时间等相关的包

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(2) 第二步,计算均线、ATR及多空信号。这里我们将调用天勤内置函数模块ta中的SMA和ATR方法进行计算。并用trend变量记录多空开仓标记,方便在开仓步骤判断多空并下单。

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(3) 第三步,开仓并计算跟踪止盈线,多头为例子

开多时起记录持仓时间的最高价mark_high和初始止损long_stop,当开仓后下一根k线将初始止损long_stop变成跟踪止盈线。

当最低价触发跟踪止盈线long_stop时,策略多头平仓。

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(4) 第四步,运行策略

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以上四个步骤,完成了策略的编写,那么我们来来看看策略的开平仓信号。

下面是利用天勤的web_gui,在螺纹钢期货rb2010合约60分钟的回测信号:

  • 止盈信号:
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  • 止损信号:
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  • 双均线多头回测资金曲线:
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小结。

从信号中我们可以看到止盈非常及时,最大限度的保留住了策略的浮盈,同时止损也比较及时

这种跟踪止盈方法,比均线死叉或通道止盈以及吊灯止盈更具有优势。

最后

策略的止盈,是一个非常重要的模块。没有好的止盈,就算再好的开仓,再大的浮盈最终也是”浮云”。

但是,有好的止盈方法,就算是用很普通的开仓方式也能将策略性能发挥到极致

因此,在策略开发过程中,一定要找到最佳的止盈方法。不同类型的策略,跟踪止盈方法也不一样!

以上方法仅供参考,期货有风险,入市需谨慎!

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