【量化课堂】海龟策略

导语:本篇介绍如何借鉴成熟的策略体系并在聚宽平台上实现。成熟的策略体系有很多种,例如海龟,羊驼,鳄鱼等等。今天的先举个海龟交易系统。

规范源码已更新!请大家克隆研究。
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作者: Haozun
编辑: 宏观经济算命师
海龟

天然的海龟是一个比较成熟而完整的交易系统。构建交易系统的目的就是避免交易员自己做出主观的决策。这样才能真正的让概率发挥作用。海龟的主要捕捉的是趋势。其采用突破法来确定趋势,当价格突破时认为有买入的信号,而随着价格离当初突破的价格越来越远,我们认为趋势成立的概率就越来越高,加仓!那么,这个突破怎么确定呢?我们需要用到唐奇安通道的方法进行处理。

唐奇安通道

在海龟的系统的止盈止损中,实际上就是借助了唐奇安通道。那么,这唐奇安通道究竟是个什么东西呢?

首先引入上线中线下线的概念。上线=Max(前N个交易日的最高价),下线=Min(前N个交易日的最低价),中线=(上线+下线)/2,每个交易日结束之后更新当天的数据。这里N一般默认取20。那么唐奇安通道就是这个上线和下线所形成的走势区间。所谓的突破,也就是指今日盘中股价高过了上线。参见下图:

0.png

这里有个小插曲,为什么默认的N是20呢?这有个典故——神奇数字。Donchian在开发唐奇安通道的期间,碰巧阅读到整形外科医生Maxwel Maltz博士在1960年所作的“心理控制论”(这本书在1989年被重新发现)。Maltz博士称在整形外科手术过程中,患者最少需要21日来看到自己的新的容颜。这一事实震惊了Donchian,所以他也采用了这个说法。(小编也听说过,养成一个新的习惯需要21天嘛)

在聚宽平台实现这个策略,最好采用按分钟回测,这样可以准确的捕捉日内的买卖点,否则等日线的收盘价出来,说不定已经离突破很远了。同时请注意,在以往国外的实战当中,主要是在纽约和芝加哥的场内期货交易的,期货可以做多也可以做空,但是国内的股票只能买入和卖出,因此我们只能做向上突破。

止损

有了唐奇安通道,我们有了买入和卖出的依据了, 那么止损是干什么的呢?其实止损提出的初衷是,如果某笔交易是亏损的交易,造成的损失不要超过总仓位的k%。在完整的海龟系统里面,海龟用了一系列的公式进行仓位比例的计算,具体的内容可以参考下一节。

完整的海龟交易系统

完整的海龟交易系统包含以下内容:
1、市场:原版海龟选择交易纽约和芝加哥的场内期货。筛选标准则是高流动性,我大A股市场当然也符合这个标准啦。

2、仓位:这可以说是海龟交易系统最核心的部分。Richard Dennis期望通过市场的波动性水平来管理仓位。其构建了指数N来衡量波动性水平。指数的构建为以下四步
(注:如果暂时不能理解下面的公式,完全不用担心,这些都在代码中体现出来,大家可以在代码的实际使用中搞明白这些麻烦的公式)。

(1)True Range

TrueRange=Maximum(HL,HPDC,PDCL)TrueRange=Maximum(H−L,H−PDC,PDC−L)

公式中,True Range表示一天内的波动量,H为当日日内最高价,L为当日日内最低价,PDC为前一日收盘价。

(2)N

N=19PDN+TR20N=19∗PDN+TR20

公式中,TR为True Range,即一天内波动量,PDN为前一日的N值。此公式的真是含义为计算之前20天(包括今天在内)的N的平均值

(3)Dollar Volatility

DollarVolatility=NDollarsPerPointDollarVolatility=N∗DollarsPerPoint

公式中,Dollar Volatility指的是波动的价格,Dollars per Point指的是标的股票每波动一个最小单位,1手股票的总价格变化量。在国内最小变化量是0.01元,1手是100股。所以Dollars per Point就是0.01×100=1

(4)Unit

Unit=1%ofAccountMarketDollarVolatilityUnit=1%ofAccountMarketDollarVolatility

公式中,Unit即为我们买卖的单位,1% of Account是总资产的1%,Market Dollar Volatility就是我们之前算出的Dollar Volatility,通过此公式计算出的Unit就是我们要买入的单位数量。此公式的意义是在一般情况下(市场波动率不大的时候),如果买入1Unit单位的资产,当天震幅使得总资产的变化不超过1%

3、入市:海龟将所有资金分为两部分,一部分资金按系统一执行,一部分资金按系统二执行
系统一
(1)若当前价格高于过去20日的最高价,则买入一个Unit(注意是分钟回测)
(2)加仓:若股价在上一次买入(或加仓)的基础上上涨了0.5N,则加仓一个Unit
系统二
与系统一相一致,但当如破55日最高价时才购买
(1)若当前价格高于过去55日的最高价,则买入一个Unit(注意是分钟回测)
(2)加仓:若股价在上一次买入(或加仓)的基础上上涨了0.5N,则加仓一个Unit
Example:若某只股票A的N为2,20日最高价为100
则当股价突破100时买入一个Unit,当股价突破100+0.5×2=101时加仓一个Unit,当股价突破101+0.5×2=102时加仓一个Unit。

4、止损:即损失达到多少时就一定要卖出现有仓位。海龟交易系统规定,当价格比最后一次买入价格下跌2N时,则卖出全部头寸止损(也就是,在一般情况下,损失不会超过2%)。

5、止盈:
系统一
当股价跌破10日内最低价时(10日唐奇安通道下沿),清空头寸结束本次交易
系统二
当股价跌破20日内最低价时(20日唐奇安通道下沿),清空头寸结束本次交易

6、技巧:资金的调整。开始时设定两个比例:Loss和Adjust。若交易结束后损失的资金占总资金比例大于Loss,则今后只用现有投资资金的Adjust比例。
Example:若初始资金为100万,设定Loss=80%,Adjust=90%。则当总资产低于100×80%=80万时,进行一次资金调整,以后只使用80×90%=72万的资金用于投资行为

结果展示
在这里,小编用简单的海龟系统对几只股票进行了模拟,投入到系统一的资金比例设置为70%或80%,其他参数均不变,结果如下
平安银行 000001.sz
平安银行.png

贵州茅台600519.sh
贵州茅台.png

包钢股份600010.sh
包钢股份.png

南方航空600029.sh
南方航空.png

中信证券600030.sh
中信证券.png

中兴通讯000063.sh
中兴通讯.png

你以为到这里就完了吗?嘿嘿,too young too simple
还有很多复杂的情况,你考虑到了嘛?比如说,通道上沿是昨天的,如果当天分钟价格反复在通道上下震荡,一个不小心就会造成反复的买入。再比如,如果当天刚刚买入,马上又要止损,但是日内不能卖出,我们明天要怎么处理呢?再比如说,如果今天要买入5000手,但实际情况下我们只能买入4000手,剩下的1000手我们要怎么处理呢?是明天补充,还是就此忽略?我们现在是设置的统一的止损线,我们是否可以对买入的每一次单都设置一个单独的止损线呢?

这些问题,没有标准的解法,你可以有自己的处理措施,但是小编只是想说:编写一个完整的策略,一定要思考到位。
小编在这里也只是列出了一部分问题,怎么解决这些问题就暂时留给各位读者作为家庭作业了!

海归策略_函数说明.png

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文章更迭记录:
v2.0,2016-07-16,更新为规范源码,添加“函数说明书”
v1.1,2016-07-04,添加“导语”
v1.0,2016-05-21,文章上线
### 海龟交易策略的定义与原理 海龟交易策略是一种基于趋势跟踪的经典量化交易策略,其核心理念在于利用市场的长期趋势来获取利润。该策略由理查德·丹尼斯(Richard Dennis)和他的合作伙伴威廉·埃克哈特(William Eckhardt)在20世纪80年代创立,并通过著名的“海龟实验”验证了其有效性[^4]。 #### 定义 海龟交易策略的核心是遵循市场趋势,而不是预测市场方向。它假设市场具有一定的惯性,即一旦形成上升或下降的趋势,这种趋势会在一段时间内持续下去。因此,交易者可以通过识别这些趋势并顺势而为,获得可观的回报。 #### 原理 1. **突破入场** 海龟策略通常采用价格突破作为信号触发机制。具体来说,当市场价格超过过去一定周期内的最高价或最低价时,视为进入市场的时机。例如,常用的指标包括N日 breakout(如20日、55日),其中N表示时间窗口长度[^4]。 2. **分批建仓** 考虑到单次大额下单可能导致较大风险,海龟交易强调逐步加仓的方式。每次达到新的价格高位或低位时,增加一部分仓位,直到达到预设的最大持仓量为止[^3]。 3. **动态止损** 为了避免亏损扩大,海龟策略设置了严格的止损规则。一般情况下,止损位被设置为距离当前价格若干单位ATR(Average True Range,平均真实波幅)。这样可以在保护资本的同时保留足够的空间让盈利增长[^2]。 4. **退出逻辑** 同样地,离场也依赖于技术指标而非主观判断。比如,当价格回落至某个特定水平之下(通常是之前某段时间的高点/低点附近),则需平掉相应头寸;或者按照固定比例减仓直至全部清盘[^4]。 以下是简化版的Python代码实现示例: ```python import pandas as pd import numpy as np def turtle_trading(data, atr_period=20, entry_multiplier=2, exit_multiplier=1): data['High_Rolling'] = data['High'].rolling(window=entry_multiplier * atr_period).max() data['Low_Rolling'] = data['Low'].rolling(window=entry_multiplier * atr_period).min() # 计算ATR tr = pd.DataFrame({ 'previous_close': data['Close'].shift(1), 'high': data['High'], 'low': data['Low'] }) tr['TR'] = tr[['high', 'low']].diff(axis=1).abs().max(axis=1) data['ATR'] = tr['TR'].rolling(atr_period).mean() signals = [] position = None for i in range(len(data)): price = data.loc[i, 'Close'] if not position: if price >= data.loc[i, 'High_Rolling']: position = {'type': 'long', 'entry_price': price} elif position['type'] == 'long': stop_loss = position['entry_price'] - exit_multiplier * data.loc[i, 'ATR'] if price <= stop_loss or price <= data.loc[i, 'Low_Rolling']: position = None signals.append(position is not None) return pd.Series(signals, index=data.index) ``` 此函数实现了基础版本的海龟交易决策流程,包括计算滚动高低点以及应用ATR进行风险管理等功能模块化设计便于后续扩展优化[^4]。
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