在量化投资领域，突破策略是技术分析中很重要的一部份，它的观念在于市场价格穿透了之前的价格压力或支撑，继而形成一股新的趋势，我们的目标就是在突破发生时能够确认并建立部位以获取趋势的利润。
通道策略有他的弹性，可顺可逆。把通道缩窄一点，就可以做顺势；或是把通道拉宽一点，就可以做逆势，或是再搭配其他指标写成其他的交易策略等。可以发现其实通道无所不在，只是通道的取法各有不同罢了。
换个角度来看，我们都只是在寻找两条线，支撑跟压力线来决定进场作多或作空，通道的上限与下限即是这种概念。总之，对量化交易而言，不管是什么策略，可以赚钱就是好策略！
'''backtest
start: 2015-02-22 00:00:00
end: 2019-10-29 00:00:00
period: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
'''
# 外部参数
cycle_length = 100
# 定义全局变量
up_line = 0 # 上轨
under_line = 0 # 下轨
mp = 0 # 用于控制虚拟持仓
def onTick():
exchange.SetContractType("rb000") # 订阅期货品种
bars = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
if len(bars) < cycle_length + 1: # 如果K线数组的长度太小，所以直接返回
return
close0 = bars[len(bars) - 1].Close; # 获取当根K线收盘价
high0 = bars[len(bars) - 1].High; # 获取当根K线最高价
high1 = bars[len(bars) - 2].High; # 获取上根K线最高价
low0 = bars[len(bars) - 1].Low; # 获取当根K线最低价
low1 = bars[len(bars) - 2].Low; # 获取上根K线最低价
highs = TA.Highest(bars, cycle_length, 'High'); # 获取前cycle_length根K线最高价的最高价
lows = TA.Lowest(bars, cycle_length, 'Low'); # 获取前cycle_length根K线最低价的最低价
global up_line, under_line, mp # 使用全局变量
if high0 > high1: # 如果当根K线最高价大于上根K线最高价
under_line = lows # 把下轨重新赋值为：前cycle_length根K线最低价的最低价
if low0 < low1: # 如果当根K线最低价小于上根K线最低价
up_line = highs # 把上轨重新赋值为：前cycle_length根K线最高价的最高价
middle_line = (lows + highs) / 2; # 计算中轨的值
if mp == 0 and close0 > up_line: # 如果当前空仓，并且最新价大于上轨
exchange.SetDirection("buy") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(close0, 1) # 开多单
mp = 1 # 设置虚拟持仓的值，即有多单
if mp == 0 and close0 < under_line: # 如果当前空仓，并且最新价小于下轨
exchange.SetDirection("sell") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(close0 - 1, 1) # 开空单
mp = -1 # 设置虚拟持仓的值，即有空单
if mp > 0 and close0 < middle_line: # 如果当前持有多单，并且最新价小于中轨
exchange.SetDirection("closebuy") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(close0 - 1, 1) # 平多单
mp = 0 # 设置虚拟持仓的值，即空仓
if mp < 0 and close0 > middle_line: # 如果当前持有空单，并且最新价大于中轨
exchange.SetDirection("closesell") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(close0, 1) # 平空单
mp = 0 # 设置虚拟持仓的值，即空仓
def main():
while True:
onTick()
Sleep(1000)