策略模型以下是一个在BOLL+RSI指标的C#代码示例:

本文提供了一个使用BOLLinger Bands(BOLL)和Relative Strength Index(RSI)指标结合的交易策略示例,代码采用C#编写,适用于金融市场的技术分析。
using System;
using System.Collections.Generic;

namespace BollingerBandsTradingStrategy
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 载入历史价格数据和RSI参数
            List<double> priceData = new List<double>() { 10.2, 9.8, 9.5, 11.0, 12.3, 13.1, 12.7, 11.8, 10.9, 10.6, 11.2, 11.7, 11.6, 11.4 };
            int period = 14;  // 布林线周期
            double k = 2;     // 上下轨道宽度倍数
            int rsiPeriod = 14; // RSI周期
            int overboughtThreshold = 70; // RSI超买阈值
            int oversoldThreshold = 30;   // RSI超卖阈值

            // 计算布林线指标和RSI指标
            List<double> upperBand = new List<double>();
            List<double> middleBand = new List<double>();
            List<dou
在编写一个基于VNPy 3.9的期货15分钟Bollinger Bands(布林)和RSI(相对强弱指数)的交易策略时,首先我们需要确保你已经安装了VNPy库并且熟悉其基本架构。以下是一个简单的示例策略,展示了如何结合这两个技术指标进行入场和退出信号的生成: ```python from vnpy.trader.constant import Direction, Offset, Exchange from vnpy.trader.object import TickData, BarData from vnpy.strategy.backtesting import BacktestingEngine, OptimizationSetting from vnpy.indicator import BollingerBands, RSI import pandas as pd class BollRsiStrategy(object): def __init__(self, strategy_name, vt_symbol, setting): self.name = strategy_name self.vt_symbol = vt_symbol self.bbands = BollingerBands(self.on_bar) self.rsi = RSI(self.on_bar) self.position = 0 self.entry_price = None self.exit_price = None self.stop_loss = None self.trailing_stop = False def on_init(self): pass def on_start(self): pass def on_tick(self, tick: TickData): if not self.inited: return # 计算当前的布林宽度 lower_band, middle_band, upper_band = self.bbands.get_boll() rsi_value = self.rsi[-1] # 如果满足买入条件(例如超买或下穿下轨) if rsi_value > 70 and tick.last_price < lower_band: self.buy(tick.last_price) def on_bar(self, bar: BarData): # 更新布林RSI值 self.bbands.update(bar.close_price) rsi_value = self.rsi[-1] # 如果持有位置,检查是否达到卖出条件(例如超卖或上穿上轨) if self.position == 1 and rsi_value < 30 and bar.close_price > upper_band: self.sell(bar.close_price, lock=True) # 使用lock=True防止滑点 # 停损设置 if self.position == 1 and self.stop_loss is None: self.stop_loss = bar.close_price - (bar.high_price - bar.low_price) * 0.1 # 10%风险止损 # 追踪止损 if self.position == 1 and self.trailing_stop: if bar.close_price > self.exit_price: self.exit_price = bar.close_price def on_order(self, order: OrderData): pass def on_trade(self, trade: TradeData): pass def on_stop_order(self, stop_order: StopOrderData): pass def run_strategy(strategy_class, vt_symbols, start_date, end_date, optimize=False): engine = BacktestingEngine() engine.add_strategy(strategy_class, vt_symbols=vt_symbols, setting={}) if optimize: optimization_setting = OptimizationSetting( start=start_date, end=end_date, interval=60*15, # 指定为15分钟 rate=0.001, # 手续费比例 slippage=0.01, # 滑点 size=1, # 合约大小 pricetick=0.1, # 最小价格变动 capital=1_000_000 # 初始资金 ) engine.run_optimization(optimization_setting) else: engine.load_data(vt_symbols, start=start_date, end=end_date) engine.run_backtesting() engine.calculate_result() engine.show_chart() # 使用策略并回测 strategy_name = "Boll_RSI" vt_symbol = "your_vt_symbol" # 替换为你想测试的具体合约代码 start_date = '2022-01-01' # 开始日期 end_date = '2022-12-31' # 结束日期 run_strategy(BollRsiStrategy, [vt_symbol], start_date, end_date) ``` 请注意,这个例子是一个基础模板,实际使用时可能需要根据具体的市场数据和交易规则进行调整。你还需要设置适当的参数,如入场、出场、止损和止盈条件。另外,优化部分可根据需求开启,但通常在回测过程中不会启用。
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