「手把手教你」用Python量化海龟交易法则

1引言

对于纯多头或空头的方向性策略而言，只有当证券价格是均值回归或趋势的，交易策略才能盈利。否则，如果价格是随机游走的，交易将无利可图（法玛有效市场假说）。换句话说，目前各种纷繁复杂的所谓量化策略大都可以归结为均值回归或趋势追踪策略。趋势追踪策略认为价格会沿着一定的趋势继续走，也常称为“惯性”或“动量”策略，很多技术指标就是基于动量的思想来设定的。今天为大家介绍著名的趋势交易策略——“海龟交易法则”，着重介绍如何使用Python对海龟的交易规则进行量化回测，尤其是对Pandas的综合运用。关于海龟原理的详细介绍和相关轶事感兴趣的可阅读原书和网上相关资料，在微信公众号后台回复“海龟交易”可下载《海龟交易法则》高清中文PDF。

2海龟交易法则简介

海龟交易法则可以认为是一个完整的交易系统，具备一个完整的交易系统所应该有的所有成分，包括市场、入市、头寸规模、止损/止盈、退出、买卖策略等：

市场：买卖什么？

头寸规模：买卖多少？

入市：什么时候买卖？

止损：什么时候放弃一个亏损的头寸？

离市：什么时候退出一个盈利的头寸？

策略：如何买卖？

趋势追踪——唐奇安通道

海龟交易法则利用唐奇安通道的突破点作为买卖信号指导交易，简单而言唐奇安通道是由一条上轨线、中线和下线组成，上轨线由N1日内最高价构成，下轨线由N2日内最低价计算，当价格冲破上轨是可能的买入信号，反之，冲破下轨时是可能的卖出信号。

买卖单位及首次建仓

海龟交易系统本质上是一个趋势跟随的系统，但是最值得学习的是资金管理尤其是分批建仓及动态止损的部分。书中提到了N值仓位管理法，其中N值与技术指标平均真实波幅 ATR计算类似。ATR是真实波幅TR的20日平均值，而TR是当前交易日最高价和最低价之差 、前一交易日收盘价与当前交易日最高价之差、前一交易日收盘价与当前交易日最低价之差三者中的最大值，用公式表示为：

TR=Max(High−Low,abs(High−PreClose),abs(PreClose−Low))，技术指标库TA-Lib提供了直接计算ATR的函数。

建仓单位：

Unit=（1%∗账户总资金）/N

首次建仓的时候，当捕捉到趋势，即价格突破唐奇安上轨时，买入1个unit。其意义就是，让一个N值的波动与你总资金1%的波动对应，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%。

例如：

现在你有1万元资金，1%波动就是100元。假如某股票的N（ATR）值为0.1元，100÷0.1元=1000股。也就是说，你的第一笔仓位应该是在其突破上轨（假设为3元）时立刻买入1000股，耗资3000元。

动态止损或清仓条件

当股价跌破10日唐奇安通道下沿，清空头寸结束本次交易。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。

接上面的例子，最后一次加仓价格为3.2。假如此时N值0.2元。当价格下跌到 3.2 - 2*0.2 = 2.8元时，清仓。持仓成本为 （3+3.1+3.2）*1000/3000 = 3.1元。此时亏损 （3.1-2.8）*3000 = 900元， 对于1万来说 这波亏损9%。

原始的海龟交易采用唐奇安通道来追踪趋势，在趋势比较明显的行情表现不错，但是在震荡的行情中效果不佳，当然这是所有趋势型策略的通病。下面着重使用Python对唐奇安通道进行可视化，并利用简化版的海龟交易法则进行简单的历史回测。

2

3海龟交易规则Python实现

#先引入后面可能用到的包（package）

import pandas as pd 
import numpy as np
import talib as ta
from datetime import datetime,timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 

#正常显示画图时出现的中文和负号