概述

该策略是在传统的支点反转策略基础上进行优化,主要通过计算ATR并设置ATR过滤因子,来过滤掉一些无意义的支点,只交易那些真正重要的支点。

策略原理

该策略的核心逻辑是计算出重要的高点支点和低点支点。计算高点支点的主要步骤是:

1. 计算ATR,设置ATR过滤因子atr_mult。
2. 遍历左侧一定数量的K线(由leftBars设置),如果高点支点高于任何一个左侧K线的高点+ATR*atr_mult,则该支点无效。
3. 遍历右侧一定数量的K线(由rightBars设置),如果高点支点高于任何一个右侧K线的高点+ATR*atr_mult,则该支点无效。
4. 如果高点支点经过上述检验仍然有效,则返回该高点作为重要的高点支点。

计算低点支点的逻辑与此类似。

获得重要支点后,当价格突破该重要高点支点时,做空;当价格突破该重要低点支点时,做多。

优势分析

该策略的主要优势有:

1. 通过ATR和atr_mult过滤参数,可以过滤掉无意义的小波动,只交易真正重要的支点,避免无谓的交易。
2. ATR参数可以动态调整,在大幅波动市场中自动调整交易范围,避免过度交易。
3. 支点反转策略本身就具有比较高的胜率和盈利率。

风险分析

该策略的主要风险有:

1. ATR参数设置不当可能过滤掉太多有效交易机会。如果ATR太大,有效支点也可能被过滤。
2. 支点反转策略本身依然存在被套牢的风险,需要设置止损来控制风险。
3. 反转类策略对交易成本比较敏感,需要合理设置止损和止盈。

为控制上述风险,可以从以下几个方面进行优化:

1. 优化ATR参数,保证有足够的交易机会。
2. 设置合理的止损止盈比例。
3. 适当调整开仓手数,降低交易成本的影响。

优化方向

该策略还可以从以下几个方向进行进一步优化:

1. 结合其他指标判断市场趋势状态,避免反转交易出现在趋势行情中。可以考虑加入MACD,KDJ等指标。

2. 增加机器学习算法,自动优化参数。可以使用genetic algorithm, random forest等方法寻找最优参数组合。

3. 加入量化数据进行训练,找到最佳的ATR范围。增加历史数据可以提高参数选择的准确性。

4. 可以考虑与其他策略组合使用,结合不同类型策略的优势。例如与趋势跟踪策略组合,在盘整中反转,在趋势中顺势。

总结

该重要支点反转策略通过计算ATR并设置过滤因子的方法过滤无意义小波动,只在重要支点进行反转交易,可以有效提高策略的盈利水平。同时也增加了一定参数优化难度,需要从ATR范围、止损止盈比例等多个方面综合考虑找到最优参数。如果参数优化到位,该策略可以成为高效稳定的短线交易策略。