R-Breaker日内策略-期货分钟_new
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策略介绍
R-Breaker日内策略，R-Breaker是一种短线日内交易策略。
策略流程
R-Breaker是一种短线日内交易策略。根据前一个交易日的收盘价（C）、最高价（H）和最低价（L）数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为： 突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。 中心价位P = （H + C + L）/3 突破买入价 = H + 2P -2L 观察卖出价 = P + H - L 反转卖出价 = 2P - L 反转买入价 = 2P - H 观察买入价 = P - (H - L) 突破卖出价 = L - 2(H - P)
空仓时：突破策略 空仓时，当盘中价格>突破买入价，则认为上涨的趋势还会继续，开仓做多； 空仓时，当盘中价格<突破卖出价，则认为下跌的趋势还会继续，开仓做空。
持仓时：反转策略 持多单时：当日内最高价>观察卖出价后，盘中价格回落，跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即做空； 持空单时：当日内最低价<观察买入价后，盘中价格反弹，超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即做多。
策略回测：回测时间为2020-01-21 09:00:00至2020-04-01 15:15:00。
策略实现
输入特征模块
- 特征：
open, close, high, low； - 过滤条件中进行期货合约的筛选：
instrument in ('rb2005.SHF')
数据抽取模块
- 将数据抽取出来，在这当中设置起始时间为2020-01-21 09:00:00，结束时间为2020-04-01 15:15:00。
BigTrader模块
- 在
m3”BigTrader“模块中，实现交易逻辑，依据条件进行买卖。 - K线处理函数
# 交易引擎：bar数据处理函数，每个时间单位执行一次
def bigquant_run(context, data):
import pandas as pd
from bigtrader.constant import Direction
from bigtrader.constant import OrderType
from datetime import datetime,timedelta
import numpy as np
#获取当前时间
cur_date = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
now_data = context.data[context.data.date==cur_date]
if len(now_data)==0:
return
for instr in context.ins:
long_position = context.get_account_position(instr, direction=Direction.LONG).avail_qty#多头持仓
short_position = context.get_account_position(instr, direction=Direction.SHORT).avail_qty#空头持仓
in_data = now_data[now_data['instrument']==instr]
if(len(in_data)==0):
return
# 最新价格
price = in_data['close'].values[0]
high = in_data['high'].values[0]
low = in_data['low'].values[0]
closetime_nightshift = (datetime.strptime(context.closetime_night,'%H:%M') + timedelta(minutes = 30)).strftime('%H:%M')
# 尾盘平仓
if((cur_date>=context.closetime_day and cur_date<="15:00") or (cur_date>=context.closetime_night and cur_date<=closetime_nightshift)):
if(long_position != 0):
rv = context.sell_close(instr, long_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 尾盘平多 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(cur_date,instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
if(short_position != 0):
rv = context.buy_close(instr, short_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 尾盘平空 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(cur_date,instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
#尾盘不开新仓，直接返回
return
# 突破策略:
if long_position == 0 and short_position == 0: # 空仓条件下
if price > context.bBreak:
# 在空仓的情况下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多
rv = context.buy_open(instr, context.order_num, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 开多 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(cur_date),instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
context.open_position_price = price
elif price < context.sBreak:
# 在空仓的情况下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空
rv = context.sell_open(instr, context.order_num, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 开空 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(cur_date),instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
context.open_position_price = price
# 设置止损条件
else: # 有持仓时
# 开仓价与当前行情价之差大于止损点则止损
if (long_position != 0 and context.open_position_price - price >= context.stopLossPrice) or (short_position != 0 and price - context.open_position_price >= context.stopLossPrice):
context.write_log('达到止损点，全部平仓', stdout=1) #输出关键日志
if(long_position != 0):
rv = context.sell_close(instr, long_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 止损平多 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(cur_date),instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
if(short_position != 0):
rv = context.buy_close(instr, short_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 止损平空 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(cur_date),instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
# 反转策略:
if long_position != 0: # 多仓条件下
if context.max_high > context.sSetup and price < context.sEnter:
# 多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后
# 盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时
# 采取反转策略，即在该点位反手做空
context.write_log('多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后跌破反转卖出价: 反手做空', stdout=1) #输出关键日志
rv = context.sell_close(instr, long_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 平多 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(data.current_dt),context.ins,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
rv = context.sell_open(instr, context.order_num, price, order_type=OrderType.MARKET)
context.open_position_price = price
msg = "{} 开空 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(cur_date),instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
elif short_position != 0: # 空头持仓
if context.max_low < context.bSetup and price > context.bEnter:
# 空头持仓，当日内最低价低于观察买入价后，
# 盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，
# 采取反转策略，即在该点位反手做多
context.write_log('空头持仓,当日最低价低于观察买入价后超过反转买入价: 反手做多', stdout=1) #输出关键日志
rv = context.buy_close(instr, short_position, price, order_type=OrderType.MARKET)
msg = "{} 平空 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(cur_date),instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
rv = context.buy_open(instr, context.order_num, price, order_type=OrderType.MARKET)
context.open_position_price = price
msg = "{} 开多 for {} 最新价={} 下单函数返回={}".format(str(cur_date),instr,str(price),str(rv))
context.write_log(msg, stdout=1) #输出关键日志
策略源码
https://bigquant.com/codesharev2/e47b4298-def6-4d1d-97c9-d0a00b0bf380
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