Analyse der Strategie des Dongch'an-Ganges in der Forschung

Schriftsteller:Gutes, Erstellt: 2019-10-11 16:11:17, aktualisiert: 2023-10-18 19:57:41

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Strategie-Bericht

Von den zahlreichen Handelsstrategien, von denen die Dongjian-Channel-Strategie eine der klassischsten ist, ist sie bereits im Jahr 1970 bekannt geworden, als ausländische Firmen spezielle Simulations-Tests und Untersuchungen an den Mainstream-Programmatized-Trading-Strategien durchführten.

Später fand in den USA eine weitere Ausbildung der berühmtesten Seehundehändler in der Geschichte statt, die einen großen Erfolg hatte. Die Handelsmethoden der Seehunde waren damals geheim, aber es dauerte mehr als ein Jahrzehnt, bis die Seehundehandelsgesetze bekannt wurden, und es wurde entdeckt, dass die Seehunde eine verbesserte Donchi-An-Gang-Strategie verwendeten.

Die Breach-Trading-Strategien eignen sich für die eher flüssigen Handelsarten. Die häufigste Breach-Trading-Methode ist die Verwendung der relativen Position zwischen Preis und Unterstützung und Widerstand, um den Kauf- und Verkaufsplatz eines bestimmten Handels zu bestimmen.

Die strategischen Regeln für den Dongch'an Tunnel

Das Dongjian-Kanal ist ein Trend-Indikator, dessen Aussehen und Signal dem Brennbänder-Indikator ähneln. Das Dongjian-Kurskanal basiert jedoch auf den höchsten und niedrigsten Preisen in einem Periodenabschnitt.

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Wie oben gezeigt: Der Indikator besteht aus drei unterschiedlich farbigen Kurven, die standardmäßig die höchsten und niedrigsten Preise innerhalb von 20 Zyklen darstellen, um die Marktpreisschwankungen zu zeigen. Wenn sein Tunnel schmal ist, bedeutet dies, dass der Markt schwankt.

Wenn der Preis über die Spur geht, ist es ein Kaufsignal; wenn der Preis umgekehrt unter die Spur geht, ist es ein Verkaufssignal. Da sein Auf- und Abgang mit dem Höchst- und Mindestpreis berechnet wird, steigt und fällt der Preis in der Regel selten gleichzeitig über die Tunnellinie. In den meisten Fällen bewegt sich der Preis entweder auf oder ab der Spur oder zwischen der Spur und der Spur.

Strategische Logik

Es gibt viele Anwendungsmöglichkeiten des Dongjian-Kanals, die einzeln oder in Kombination mit anderen Indikatoren verwendet werden können. In diesem Abschnitt werden wir die einfachste Anwendungsmethode verwenden. Das heißt: Wenn der Preis von unten nach oben durchbricht, also die oberen Drucklinien durchbricht, denken wir, dass die Mehrparteienkräfte stärker werden, eine Welle von Aufschwung hat sich gebildet und ein Kauf-Offeneröffnungssignal erzeugt; Wenn der Preis von oben nach unten durchbricht, also die Unterstützungslinie bricht, denken wir, dass die oberen Kräfte stärker werden, eine Welle des Abwärtstrends hat sich gebildet und ein Verkaufseröffnungssignal erzeugt.

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Wenn der Preis nach dem Kauf in die offene Position zurück in den Mittelgang des Dongjian-Kanals fällt, denken wir, dass die Mehrparteienkraft schwächer wird oder die Oberflächenkraft stärker wird und ein Verkaufsplatzsignal erzeugt wird; wenn der Preis nach dem Verkauf der offenen Position wieder in den Mittelgang des Dongjian-Kanals fällt, denken wir, dass die Oberflächenkraft schwächer wird oder die Mehrparteienkraft stärker wird und ein Kauf-Platzsignal erzeugt wird.

Kauf- und Verkaufsbedingungen

  • Multi-Position-Eröffnung: Wenn keine Halteeinheiten vorhanden sind, und der Schlusskurs größer ist als der Kurs
  • Leere Position: Wenn keine Position gehalten wird und der Kurs unter dem Kursverlauf geschlossen wird
  • Mehrfach-Platzierung: Wenn mehrere Bestellungen gehalten werden und der Verkaufspreis unter dem Mittelwert liegt
  • Leerplatzierung: Wenn die Rechnung leer ist und der Verkaufspreis größer ist als der Mittelpreis

Implementierung der Strategiecode

Als nächstes haben wir in unserem Forschungsumfeld der Erfinder-Quantifizierungsplattform eine Strategie erkannt, die von Baldwin ungeschoren wurde.

Für einen Einblick in die Forschungsumgebung der Quantifizierungsplattform für Erfinder, sehen Sie die folgende Abbildung:

img

from fmz import *
task = VCtx('''backtest
start: 2019-08-01 09:00:00
end: 2019-10-10 15:00:00
period: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
''')
# 创建回测环境
# 以上红色部分内容的关于回测信息的范例格式,可以在发明者量化平台的策略编写页面中点击“保存回测设置”获取
# 首先,我们需要获取持仓信息,我们定义一个mp()函数用来干这件事

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓,返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单,返回1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单,返回-1
        
    print(positions)
    
mp() # 接下来,我们执行一下这个获取持仓信息函数,可以看到,结果为0,也就是目前为空仓状态
0
# 我们以当前螺纹钢主力合约为例子,开始测试这个策略

exchange.SetContractType("rb888") # 设置品种代码,主力合约为合约代码后加数字888
{'CombinationType': 0,
 'CreateDate': 0,
 'DeliveryMonth': 9,
 'DeliveryYear': 0,
 'EndDelivDate': 0,
 'ExchangeID': 'SHFE',
 'ExchangeInstID': 'rb888',
 'ExpireDate': 0,
 'InstLifePhase': 49,
 'InstrumentID': 'rb888',
 'InstrumentName': 'rb连续',
 'IsTrading': 1,
 'LongMarginRatio': 0.06,
 'MaxLimitOrderVolume': 500,
 'MaxMarginSideAlgorithm': 49,
 'MaxMarketOrderVolume': 30,
 'MinLimitOrderVolume': 1,
 'MinMarketOrderVolume': 1,
 'OpenDate': 0,
 'OptionsType': 48,
 'PositionDateType': 49,
 'PositionType': 50,
 'PriceTick': 1,
 'ProductClass': 49,
 'ProductID': 'rb',
 'ShortMarginRatio': 0.06,
 'StartDelivDate': 0,
 'StrikePrice': 0,
 'UnderlyingInstrID': 'rb',
 'UnderlyingMultiple': 1,
 'VolumeMultiple': 10}

接下来我们获取k线数组,因为根据策略逻辑,我们需要行情运行了一段时间,再进行逻辑判断,这样有便于我们的策略逻辑更好的适应行情,这里我们就暂且把50根K线作为起始要求吧。发明者量化的K线信息是以数组的形式储存的,数组里包含最高价,最低价,开盘价,收盘价和成交量等等信息,关于这部分的内容请查看发明者量化的官方API文档:https://www.fmz.com/api

# 接下来我们定义一个变量,让它来存储K线数组

records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
# 按照策略逻辑描述,我们用收盘价来作为开仓的价格,所以我们需要计算最新K线的收盘价

close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
close
3846.0

然后,我们需要以收盘价为标准计算50根k线中最高价的最大值和最低价的最小值

upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # 获取50周期最高价的最大值
upper
3903.0
lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # 获取50周期最低价的最小值
lower
3856.0

接着,我们需要计算这条通道的上轨和下轨的均值

middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
middle
3879.5

以上,关于此策略需要计算的部分我们已经全部完成,接下来,我们就要开始逻辑判断开仓条件,以及根据逻辑判断的结果进行实际的开仓操作。这里需要注意的是,我们需要用到发明者量化平台的国内商品期货模版,由于当下是研究环境,无法支持这个模版,我们暂且写出来,但是运行会报错,在发明者量化平台的策略编写页面进行实际编码时,导入此模版没有任何问题,模版地址为:https://www.fmz.com/strategy/24288 各位在发明者量化策略编写页面进行编码时,需要把此模版先复制到自己的策略库,然后在回测时勾选上,这里请各位读者注意

obj = ext.NewPositionManager() # 使用发明者量化交易类库,这里运行时会报错,不用理会,当下是研究环境,
                               # 实际编码过程中不会出现此问题,以下同此,不再注释。

接下来是策略的判断逻辑,并且根据逻辑进行开仓与平仓操作

if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单,并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单,并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong("rb888", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort("rb888", 1) # 卖开
# 完整的策略代码:

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓,返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单,返回1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单,返回-1

def main(): # 主函数
    exchange.SetContractType("rb888") # 设置品种代码,主力合约为合约代码后加数字888
    while True: # 进入循环
        records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
        if len(records) < 50: continue # 如果K线少于50根,就跳过本次循环
        close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
        positions = mp() # 获取持仓信息函数
        upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # 获取50周期最高价的最大值
        lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # 获取50周期最低价的最小值
        middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
        obj = ext.NewPositionManager() # 使用交易类库
        if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单,并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单,并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong("rb888", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort("rb888", 1) # 卖开


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