【python股票量化_21股市精华帖_策略1篇】一篮子SB策略之——SB策略3号：价格与均线的相关差

该策略是商品期货交易软件TB（TradeBlazer）内置的策略。现在根据原版思想，改为DC通道版。算力充足的同学也可以按原版的来，效果可能比较好。

本帖只演示了DC通道版，感兴趣的同学可以自行魔改为布林版，均线版，各种各样的版……

策略说明：

1.系统将当前价格和MA之差定义为DRD

2.计算RDV: N天DRD的加和除以DRD绝对值的加和

入场条件:

1.设置ETLong为入市阈值，如果RDV>ETLong,则入场做多

2.设置ETShort为入市阈值，如果RDV<ETShort,则入场做空

出场条件:

1.如果RDV下穿0, 多头平仓

2.如果RDV上穿0, 空头平仓

根据原版的说明可知：

DRD = close - ma

RDV = sum(DRD,N) / sum(abs(DRD),N)

进出场需要阈值

为了改成参数少的DC版，我们需要对RDV改造：

1.DRD = close - ma

2.RDV = sum(DRD,N)

3.UPPER = max(RDV,N)

4.LOWER = min(RDV,N)

5.MEDIAN = mean(RDV,N)

至此，我们的改造就完成了。通过观察可以发现，该策略跟均线收缩策略极为类似，但更加灵敏，闹大洞开的同学可以进一步魔改迭代。下面是代码，不再另做注释。适用周期：挺广的。5分钟到1H吧。

import stop
import talib as ta

def signal_rdv(df,para=[90,10]):
    n = int(para[0]) #时间周期
    stop_loss_pct = para[1] #止损
    df['atr'] = ta.ATR(df.high,df.low,df.close,n) #计算atr值

    df['ma'