Introduction à la stratégie

Parmi les nombreuses stratégies de trading, la stratégie du canal Donchian devrait être l’une des stratégies de rupture les plus classiques. Elle était déjà connue en 1970. À cette époque, une société étrangère a effectué des tests de simulation et des recherches sur les stratégies de trading de programmes classiques. Les résultats ont montré que, parmi tous les tests de stratégie, la stratégie du canal Donchian a été la plus réussie.

Plus tard, la formation de trader « Turtle » la plus célèbre de l’histoire du trading a eu lieu aux États-Unis, ce qui a conduit à un énorme succès. À cette époque, les méthodes de trading des « Tortues » étaient gardées secrètes, mais plus de dix ans plus tard, lorsque les « Règles de trading des tortues » ont été rendues publiques, les gens ont découvert que les « Tortues » utilisaient une version améliorée du canal Donchian. stratégie.

Les stratégies de trading révolutionnaires sont adaptées aux produits de trading présentant des tendances relativement fluides. La méthode de trading révolutionnaire la plus courante consiste à utiliser la relation de position relative entre le prix et le support et la résistance pour déterminer des points d’achat et de vente spécifiques. La stratégie du canal Donchian dans cette section est basée sur ce principe.

Règles de stratégie du canal Donchian

Le canal Donchian est un indicateur de tendance, et son apparence et ses signaux sont quelque peu similaires à l’indicateur de bande de Bollinger. Mais le canal des prix de Donchian est construit sur la base des prix les plus élevés et les plus bas sur une certaine période de temps. Par exemple : calculez la valeur maximale du prix le plus élevé des 50 dernières lignes K pour former la piste supérieure ; calculez la valeur minimale du prix le plus bas des 50 dernières lignes K pour former la piste inférieure.

Comme le montre la figure ci-dessus : cet indicateur se compose de trois courbes de couleurs différentes. La valeur par défaut correspond aux prix les plus élevés et les plus bas sur 20 cycles pour montrer la volatilité des prix du marché. Lorsque le canal est étroit, cela signifie que la volatilité du marché est faible , sinon le canal est étroit. Une large plage indique que le marché est plus volatil.

Si le prix monte au-dessus de la piste supérieure, c’est un signal d’achat ; à l’inverse, si le prix descend en dessous de la piste inférieure, c’est un signal de vente. Étant donné que les lignes supérieures et inférieures sont calculées à l’aide des prix les plus élevés et les plus bas, dans des circonstances normales, les prix montent et descendent rarement en dessous des lignes supérieures et inférieures des canaux en même temps. Dans la plupart des cas, les prix évoluent unilatéralement le long de la trajectoire supérieure ou inférieure, ou entre les trajectoires supérieure et inférieure.

Logique de stratégie

Il existe de nombreuses façons d’utiliser le canal Donchian. Il peut être utilisé seul ou en combinaison avec d’autres indicateurs. Dans ce cours, nous utiliserons la méthode la plus simple. C’est-à-dire que lorsque le prix franchit la ligne supérieure de bas en haut, c’est-à-dire franchit la ligne de pression supérieure, nous pensons que la force haussière se renforce, qu’une vague de marché haussier s’est formée et qu’un signal d’ouverture d’achat est généré ; lorsque le prix chute de haut en bas et franchit la piste inférieure, c’est-à-dire lorsqu’il tombe en dessous de la ligne de support, nous pensons que le côté court se renforce, qu’une tendance à la baisse s’est formée et qu’une ouverture de vente le signal est généré.

Si le prix retombe vers la voie médiane du canal Donchian après l’ouverture d’une position longue, nous pensons que les haussiers s’affaiblissent ou que les baissiers se renforcent, et un signal de vente est généré ; si le prix retombe vers la voie médiane piste du canal Donchian après l’ouverture d’une position courte, nous pensons que les haussiers s’affaiblissent ou que les baissiers se renforcent, et un signal de vente est généré ; lorsqu’il remonte vers la piste médiane du canal Donchian, nous pensons que la force des ours s’affaiblit, ou la force des haussiers se renforce, et un signal d’achat-clôture est généré.

Conditions commerciales

• Ouverture de position longue : S’il n’y a pas de position et que le cours de clôture est supérieur au track supérieur
• Ouverture de position courte : S’il n’y a pas de position et que le cours de clôture est inférieur au cours inférieur
• Clôture de position longue : Si vous détenez une position longue et que le prix de clôture est inférieur au cours médian
• Clôture de position courte : Si vous détenez une position courte et que le cours de clôture est supérieur au cours médian

Implémentation du code de stratégie

Ensuite, nous comprendrons cette stratégie étape par étape dans l’environnement de recherche de la plateforme quantitative Inventor.

Entrez dans l’environnement de recherche de la plateforme quantitative Inventor, veuillez consulter la figure suivante :

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