期货开仓篇2:海龟交易法则开仓,祖师爷的绝招一定要掌握

在期货界,不知道海龟交易法则就像炒股的不知道巴菲特一样,出门都没法跟人装X,因为海龟交易法则在金融市场有着神一样的地位,一直被后人膜拜和效仿,今天我们一起看一下海龟交易法则是如何开仓的?为什么说海龟交易法则是1次伟大又成功的剽窃?

1、海龟交易法则开仓的由来

2、海龟交易法则的开仓信号

3、海龟交易法则开仓实战案例
 

1、海龟交易法则开仓的由来

海龟开仓法来源于著名的海龟交易系统,1983年美国著名的商品期货投机家理查德. 丹尼斯开了一个海龟训练班,在众多海龟中,柯蒂斯·费思是最成功的一个,他为理查德·丹尼斯赚的收益超过3 000万美元,后来他在书中揭秘了海龟交易系统的完整细节,其中就包括非常详细的开仓规则。

2、海龟交易法则的开仓信号

书中原版的开仓规则如下图1-2所示:



<think>嗯,用户现在想要一个简易版海龟交易法则的K线开仓示意图。之前他们问的是中证1000指数的动量策略,现在转到海龟交易法则,可能是在探索不同的趋势跟踪策略。我需要先回忆海龟交易法则的基本原理,尤其是开仓规则。 海龟交易法则的核心是突破N日高点开仓。用户提到的是简易版,所以可能不需要完整的头寸管理和加仓规则。重点在于如何用K线图展示突破点,比如20日或55日的高点突破。需要确认用户是否了解海龟的基本参数,是否需要解释N的确定方法,比如唐奇安通道。 用户可能需要一个示意图,用Python代码生成示例图表,展示价格走势和突破信号。可能需要使用Matplotlib绘制,结合虚拟数据或真实数据。之前他们用了AKShare获取数据,但海龟可能需要更长的历史数据,需要考虑数据源是否稳定。 另外,用户可能希望示意图中有明确的买入信号标记,比如箭头或标记点,以及通道线的绘制。需要注意代码的可读性,可能需要在图表中添加图例和注释,让示意图更清晰。 还要考虑是否需要解释海龟交易的其他部分,比如离场策略、风险管理,但用户只提到开仓示意图,所以可能只需聚焦于入场信号。可能需要提醒用户这只是简化版,实际应用需要更多细节。 最后,确保代码示例正确,处理数据时计算唐奇安通道,正确识别突破点,并在图表中标注。同时,检查是否有常见的错误,比如数据偏移、绘图时的索引对齐问题。可能还需要解释代码的关键部分,帮助用户理解如何修改参数或调整图表样式。</think>以下是一个基于Python的简易版海龟交易法开仓示意图实现代码(含K线绘制和信号标注): ```python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mplfinance.original_flavor import candlestick_ohlc import akshare as ak plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # ================== 海龟交易信号生成 ================== def turtle_signals(data, window=20): """ 简易版海龟交易规则: 1. 当价格突破过去N日最高点时买入 2. 使用20日作为默认周期(经典海龟用55日) """ df = data.copy() df['high_20'] = df['high'].rolling(window).max() df['signal'] = np.where(df['close'] > df['high_20'].shift(1), 1, 0) return df # ================== K线示意图绘制 ================== def plot_turtle(df, start_date='2023-01-01', end_date='2023-06-30'): # 数据切片 subset = df.loc[start_date:end_date].reset_index() # 转换日期格式 subset['date_float'] = subset['date'].apply(lambda x: x.timestamp()) # 创建画布 fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 8)) # 绘制K线 candlestick_ohlc(ax, zip(subset['date_float'], subset['open'], subset['high'], subset['low'], subset['close']), width=0.6*86400, colorup='r', colordown='g') # 绘制20日最高通道 ax.plot(subset['date'], subset['high_20'], label=f'{window}日通道', linestyle='--', color='blue') # 标注买入信号 buy_signals = subset[subset['signal'] == 1] ax.scatter(buy_signals['date'], buy_signals['low']*0.98, marker='^', color='red', s=100, label='突破买入点') # 图表装饰 ax.set_title('海龟交易法开仓示意图') ax.legend() plt.xticks(rotation=45) plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show() # ================== 主程序 ================== if __name__ == "__main__": # 获取数据(以沪深300为例) df = ak.stock_zh_index_hist_csindex(symbol="000300") df = df[['日期', '开盘', '最高', '最低', '收盘']] df.columns = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close'] df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df = df.set_index('date').sort_index() # 生成信号 window = 20 signals_df = turtle_signals(df, window) # 绘制示意图 plot_turtle(signals_df) ``` **示意图关键要素说明:** 1. **K线展示**: - 红色阳线 / 绿色阴线 - 包含开盘价、收盘价、最高价、最低价 2. **通道线(蓝色虚线)**: - 展示过去20日的最高价通道 - 当最新收盘价突破通道时触发信号 3. **买入信号(红色三角)**: - 标注在突破当日的K线下沿 - 符合"收盘价突破N日高点"的开仓条件 **策略逻辑示意图解**: ``` ▲ │ 价格 │ /----------- 20日最高通道 │ / ▲ │ / 买入信号 │ / / │ / / │ / / │ / / ▼/ / │ / ▼ ▼ ────────────────────> 时间 ``` **策略特点说明**: 1. **突破交易**:只在价格创新高时入场(顺应趋势) 2. **通道过滤**:使用20日窗口过滤市场噪音 3. **可视化重点**:突出显示价格与通道的突破关系 **代码扩展建议**: 1. 增加双重通道(如经典海龟的55日突破) 2. 添加ATR波动率指标计算头寸规模 3. 实现分批建仓逻辑(海龟的阶梯加仓法) 4. 添加止损线绘制(通常为入场价下方2*ATR) 该示意图完整呈现了海龟交易法则的核心开仓逻辑,实际使用时需注意: - 突破信号需在收盘时确认 - 需配合头寸管理和止损策略 - 参数设置需根据市场波动性调整
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