利用Carver价格突破策略，捕捉市场交易机会-优快云博客

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引言

在金融市场中，价格的突破往往伴随着强烈的趋势，是投资者捕捉机会的关键点。突破策略因此成为一种广受欢迎的趋势跟随策略，用于在价格超出特定区间时入场或出场，以此捕捉潜在的盈利机会。

本文将介绍 Carver 突破指标策略，并通过 Python 和 Backtrader 量化框架来实现回测。Carver 突破策略的核心在于识别价格突破的边界条件，判断价格是否超出波动区间。本文将详细解释策略逻辑、实现代码，并进行交易回测，最后对回测结果进行分析。

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Carver突破策略的核心逻辑

Carver 突破指标通过以下步骤实现对突破点的识别：

计算滚动最高价和最低价：在特定周期内计算最高和最低价格区间。
计算滚动均值：使用最高价和最低价的均值作为参考，便于观察价格在区间中的相对位置。
计算缩放后的价格：将当前价格相对于区间上下限进行缩放，得出当前价格在区间内的位置。
生成买入或卖出信号：当价格接近上限或下限时，认为可能发生突破，从而生成交易信号。

策略实现代码

1. 计算滚动最高、最低价及缩放价格首先，我们使用 Python 代码计算滚动最高、最低价格及缩放后的价格，生成初步的策略信号。

import pandas as pd
import numpy as np
import qstock as qs

df=qs.get_data('cybETF',start='20110101',end='20241108')

window = 20
# 计算20天滚动最高价和最低价
df['Rolling_Max'] = df['close'].rolling(window=window).max()
df['Rolling_Min'] = df['close'].rolling(window=window).min()
# 计算滚动均值
df['Rolling_Mean'] = (df['Rolling_Max'] + df['Rolling_Min']) / 2

# 计算缩放后的价格
df['Scaled_Price'] = (df['close'] - df['Rolling_Min']) / (df['Rolling_Max'] - df['Rolling_Min'])

# 设定买入和卖出阈值
buy_threshold = 0.9
sell_threshold = 0.1

# 生成信号
df['Signal'] = np.where(df['Scaled_Price'] > buy_threshold, 'Buy', 
                        np.where(df['Scaled_Price'] < sell_threshold, 'Sell', 'Hold'))

qs.line(df[['close','Rolling_Max','Rolling_Min','Rolling_Mean']][-250:])

2. 使用 Backtrader 进行量化回测

为了更真实地模拟交易情况，我们将使用 Backtrader 量化框架来实现该策略，以下是完整的代码实现。

import backtrader as bt
from datetime import datetime
class CarverBreakoutStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('period', 20),  # 设置滚动窗口的时间周期
        ('buy_threshold', 0.9),  # 买入阈值
        ('sell_threshold', 0.1),  # 卖出阈值
    )

    def __init__(self):
        # 定义指标：滚动最大、最小值和均值
        self.highest = bt.ind.Highest(self.data.close, period=self.params.period)
        self.lowest = bt.ind.Lowest(self.data.close, period=self.params.period)
        self.scaled_price = (self.data.close - self.lowest) / (self.highest - self.lowest)
    def next(self):
        # 获取当前的持仓
        position_size = self.position.size
        # 检查买入条件
        if self.scaled_price[0] > self.params.buy_threshold:
            # 满仓买入 100 的整数倍股数
            if position_size == 0:  # 当前无仓位
                size = int(self.broker.getcash() / self.data.close[0] / 100) * 100
                if size > 0:
                    self.buy(size=size)
        
        # 检查卖出条件
        elif self.scaled_price[0] < self.params.sell_threshold:
            # 卖出所有持仓
            if position_size > 0:
                self.close()

qs.bt_result('晓程科技',start='2014-01-01',end='2024-11-08',strategy=CarverBreakoutStrategy)

下面是同一标的相同回测期间使用买入持有的回测结果：

df0=qs.data_feed('晓程科技',index='cyb',start='2014-01-01',end='2024-11-09')
qs.start_backtest(df0)

从回测结果看，Carver 突破策略与买入持有策略相比，年化收益率显著提升（16.8% 对比 5.2%），且累计收益达到 407.5%，远超买入持有的 70.5%，表现出强劲的收益能力。然而，Carver 突破策略的波动率较高（42.8%），最大回撤为 -55.6%，尽管低于买入持有的 -83.68%，但风险依然较大。夏普比率为 0.57，低于买入持有的 1.04，显示出在风险调整后收益的优势较弱。Calmar 比率为 0.30，表明策略在面临较大波动的同时仍具备一定的回报能力。整体来看，Carver 突破策略适合追求高回报的投资者，但需承受较高的波动和回撤。

结语

Carver 突破策略利用了滚动价格区间的突破效应，是一种简单但有效的趋势跟随型策略。在市场趋势明显时，该策略能帮助投资者抓住上涨或下跌动量，获得超额收益。本文通过 Backtrader 框架将该策略落地，并对策略进行了详尽回测分析。然而需要注意的是，该策略的效果可能受限于特定市场环境，在市场趋势明显时该策略能有效发挥作用，但在震荡市场中策略效果可能不佳。

在实际应用中，可结合不同的指标或进行参数优化来提高策略的稳健性。希望本文的介绍能帮助您深入理解和实现突破策略，并在量化交易实践中获得更优效果。