通道突破策略——布林带指标¶

版本 v1.0

目录¶

布林带通道突破策略的交易规则¶

策略构建步骤¶

策略的实现¶

正文¶

一、布林带通道突破策略的交易规则¶

指标计算：
中轨 = N时间段的简单移动平均线
上轨 = 中轨 + K × N时间段的标准差
下轨 = 中轨 − K × N时间段的标准差
一般情况下，设定N=20和K=2，这两个数值也是在布林带当中使用最多的。在日线图里，N=20其实就是“月均线”（MA20）。依照正态分布规则，约有95%的数值会分布在距离平均值有正负2个标准差的范围内
交易规则:价格突破上轨（%b大于等于1），买入开仓，价格突破下轨（%b小于等于0），卖出开仓

二、策略构建步骤¶

1、确定股票池和回测时间¶

通过证券代码列表输入回测的起止日期

2、确定买卖原则¶

当价格突破上轨，进场买入，建多仓，当价格突破下轨，进场卖出，建空仓。

3、回测¶

通过 trade 模块中的初始化函数定义交易手续费和滑点；
通过 trade 模块中的主函数(handle函数)查看每日的买卖交易信号，按照买卖原则执行相应的买入/卖出/调仓操作。

三、策略的实现¶

可视化策略实现如下：

In [12]:

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2022年7月4日 11:38
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。


# 交易引擎：初始化函数，只执行一次
def m6_initialize_bigquant_run(context):
    context.all_data = context.options["data"].read()
    

# 交易引擎：每个单位时间开盘前调用一次。
def m6_before_trading_start_bigquant_run(context, data):
    pass

# 交易引擎：tick数据处理函数，每个tick执行一次
def m6_handle_tick_bigquant_run(context, data):
    pass

# 交易引擎：bar数据处理函数，每个时间单位执行一次
def m6_handle_data_bigquant_run(context, data):
    import pandas as pd 
    today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d') # 当前交易日期
    all_data = context.all_data[context.all_data.date == today]
    all_data = pd.DataFrame(all_data)
    if len(all_data) == 0:#过滤没有指标的数据
        return
    
    price = all_data['close'].iloc[0]
    high_line = all_data['bbands_up'].iloc[0]
    low_line = all_data['bbands_low'].iloc[0]
    instrument = context.future_symbol(context.instruments[0]) # 交易标的
    long_position = context.get_account_position(instrument, direction=Direction.LONG).avail_qty#多头持仓
    short_position = context.get_account_position(instrument, direction=Direction.SHORT).avail_qty#空头持仓
    curr_position = short_position + long_position#总持仓
    if short_position > 0:
        if price > high_line:
            context.buy_close(instrument, short_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
            context.buy_open(instrument, 4, price, order_type=OrderType.MARKET)
            print(today,'先平空再开多')
    elif long_position > 0:
        if price < low_line:
            context.sell_close(instrument, long_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
            context.sell_open(instrument, 4, price, order_type=OrderType.MARKET)
            print(today,'先平多再开空',curr_position)
    elif curr_position==0:
        if price > high_line:
            context.buy_open(instrument, 4, price, order_type=OrderType.MARKET)
            print('空仓开多')
        elif price<low_line:
            context.sell_open(instrument, 4, price, order_type=OrderType.MARKET)
            print('空仓开空')
# 交易引擎：成交回报处理函数，每个成交发生时执行一次
def m6_handle_trade_bigquant_run(context, data):
    pass

# 交易引擎：委托回报处理函数，每个委托变化时执行一次
def m6_handle_order_bigquant_run(context, data):
    pass

# 交易引擎：盘后处理函数，每日盘后执行一次
def m6_after_trading_bigquant_run(context, data):
    pass


m1 = M.instruments.v2(
    start_date='2021-02-17',
    end_date='2021-11-26',
    market='CN_FUTURE',
    instrument_list='JM2201.DCE',
    max_count=0
)

m2 = M.input_features.v1(
    features="""# #号开始的表示注释，注释需单独一行
# 多个特征，每行一个，可以包含基础特征和衍生特征，特征须为本平台特征
bbands_up = ta_bbands_u(close, 20)
bbands = ta_bbands_m(close, 20)
bbands_low = ta_bbands_l(close, 20)"""
)

m5 = M.use_datasource.v1(
    instruments=m1.data,
    features=m2.data,
    datasource_id='bar1d_CN_FUTURE',
    start_date='',
    end_date=''
)

m4 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m5.data,
    features=m2.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False,
    user_functions={}
)

m3 = M.dropnan.v2(
    input_data=m4.data
)

m6 = M.hftrade.v1(
    instruments=m1.data,
    options_data=m3.data,
    start_date='2021-05-14',
    end_date='2021-10-18',
    initialize=m6_initialize_bigquant_run,
    before_trading_start=m6_before_trading_start_bigquant_run,
    handle_tick=m6_handle_tick_bigquant_run,
    handle_data=m6_handle_data_bigquant_run,
    handle_trade=m6_handle_trade_bigquant_run,
    handle_order=m6_handle_order_bigquant_run,
    after_trading=m6_after_trading_bigquant_run,
    capital_base=1000000,
    frequency='daily',
    price_type='真实价格',
    product_type='期货',
    before_start_days='',
    benchmark='000300.HIX',
    plot_charts=True,
    disable_cache=False,
    show_debug_info=False,
    backtest_only=False
)

[2021-12-03 11:32:57.424097] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2021-12-03 11:32:57.437113] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-12-03 11:32:57.438748] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.014656s].

[2021-12-03 11:32:57.455766] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-12-03 11:32:57.472920] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-12-03 11:32:57.476049] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.020262s].

[2021-12-03 11:32:57.485282] INFO: moduleinvoker: use_datasource.v1 开始运行..

[2021-12-03 11:32:57.499026] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-12-03 11:32:57.501865] INFO: moduleinvoker: use_datasource.v1 运行完成[0.016571s].

[2021-12-03 11:32:57.510871] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-12-03 11:32:57.520575] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-12-03 11:32:57.522029] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[0.01117s].

[2021-12-03 11:32:57.530207] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2021-12-03 11:32:57.536849] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-12-03 11:32:57.538156] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[0.007947s].

[2021-12-03 11:32:57.566651] INFO: moduleinvoker: hfbacktest.v1 开始运行..

[2021-12-03 11:32:57.572166] INFO: hfbacktest: biglearning V1.3.2

[2021-12-03 11:32:57.573510] INFO: hfbacktest: bigtrader v1.7.9

[2021-12-03 11:32:57.695767] INFO: moduleinvoker: cached.v2 开始运行..

[2021-12-03 11:32:57.881203] INFO: moduleinvoker: cached.v2 运行完成[0.185383s].

[2021-12-03 11:32:57.993063] INFO: moduleinvoker: cached.v2 开始运行..

[2021-12-03 11:32:58.395188] INFO: moduleinvoker: cached.v2 运行完成[0.402143s].

[2021-12-03 11:33:05.183188] INFO: hfbacktest: backtest done, raw_perf_ds:DataSource(097bd0442b4b4136bc6a27de50475786T)

[2021-12-03 11:33:06.143621] INFO: moduleinvoker: hfbacktest.v1 运行完成[8.577006s].

[2021-12-03 11:33:06.145480] INFO: moduleinvoker: hftrade.v1 运行完成[8.601496s].

2021-12-03 11:32:59.912515 run trading v1.7.9 
2021-12-03 11:32:59.912657 init history datas... 
2021-12-03 11:32:59.921992 init trading env... 
空仓开空
2021-07-16 先平空再开多

收益率41.09%
年化收益率130.28%
基准收益率-4.61%
阿尔法1.33
贝塔0.14
夏普比率3.27
胜率0.0
盈亏比0.0
收益波动率25.59%
最大回撤7.2%

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