借助 Python 实现海龟交易系统：）

前言

海龟交易系统本质上是一个趋势跟随的系统,但是最值得我们学习的,是资金管理尤其是分批建仓及动态止损的部分

一、趋势捕捉

唐奇安通道

该指标是有 Richard Donchian 发明的，是有 3 条不同颜色的曲线组成的，该指标用周期（一般都是 20 ）内的最高价和最低价来显示市场价格的波动性，当其通道窄时表示市场波动较小，反之通道宽则表示市场波动比较大。如图所示：
该具体分析为：
当价格冲冲破上轨是就是可能的买的信号；反之，冲破下轨时就是可能的卖的信号。
该指标的计算方法为：

上线=Max （最高低， n ）
下线=Min （最低价， n ）
中线=（上线+下线）/2

海龟交易就是利用唐奇安通道的价格突破来捕捉趋势。
不过我们在向下突破 10 日唐奇安下沿卖出。
二、资金管理

2.1 、 N 值计算

N 值是仓位管理的核心，涉及加仓及止损。另外， N 值与技术指标平均真实波幅 ATR 很相似
首先介绍真实波幅：真实波幅是以下三个值中的最大值
1 、当前交易日最高价和最低价的波幅
2 、前一交易日的收盘价与当前交易日最高价的波幅
3 、前一交易日的收盘价与当前交易日最低价的波幅
用公式写就是：
TrueRange=Max(High−Low,High−PreClose,PreClose−Low)
接下来， N 值计算公式为：
N=PreN[−19 ：]+TrueRange20
其中 preN 为前面 N 值， TrueRange 为当前的真实波幅,此公式的真是含义为计算之前 20 天（包括今天在内）的 N 的平均值
另外，有些海龟交易系统用的是 ATR 来代替 N 值， ATR 为真实波幅的 20 日平均。

2.2 买卖单位及首次建仓

先给出公式：
Unit=1%∗AccountN
首次建仓的时候，当捕捉到趋势，即价格突破唐奇安上轨时，买入 1 个 unit 。
其意义就是，让一个 N 值的波动与你总资金 1%的波动对应，如果买入 1unit 单位的资产，当天震幅使得总资产的变化不超过 1%。例如：
现在你有 10 万元资金， 1%波动就是 1000 元。假如标 X 的 N 值为 0.2 元， 1000 元÷0.2 元=5000 股。也就是说，你的第一笔仓位应该是在其突破上轨（假设为 5 元）时立刻买入 5000 股，耗资 25000 元。
2.3 加仓

若股价在上一次买入（或加仓）的基础上上涨了 0.5N ，则加仓一个 Unit 。
接上面的例子：假如 N 值仍为 0.2 。
价格来到 5 + 0.2*0.5 = 5.1 时，加仓 1 个 Unit ，买入 5000 股，耗资 25500 元，剩余资金 49500 元
价格来到 5.1 + 0.2*0.5 = 5.2 时再加仓 1 个 unit 。买入 5000 股，耗资 26000 元，剩余资金 23500 元
2.4 动态止损

当价格比最后一次买入价格下跌 2N 时，则卖出全部头寸止损。
接上面的例子，最后一次加仓价格为 5.2 。假如此时 N 值 0.2 元。当价格下跌到 5.2 - 2*0.2 = 4.8 元时，清仓。
持仓成本为（ 5+5.1+5.2 ）*5000/15000 = 5.1 元。此时亏损（ 5.1-4.8 ）*15000 = 4500 元对于 10 万来说这波亏损 4.5%
2.5 止盈

当股价跌破 10 日唐奇安通道下沿，清空头寸结束本次交易
三、代码实现

本代码用 ATR 代替 N 值进行计算,其他逻辑不变:
ATR=MA(TrueRange,20)
我们以单只股票为标，建立海龟交易系统，当然，可以将总资产均分为 n 份，同时交易 n 个标。

计算 ATR 值用日线数据，监控价格突破采用分钟线
0 初始化参数，在 initialize(account)写入
def initialize(account):
account.last_buy_prcie = 0 #上一次买入价
account.hold_flag = False # 是否持有头寸标志
account.limit_unit = 4 # 限制最多买入的单元数
account.unit = 0 # 现在买入 1 单元的股数
1 唐奇安通道计算及判断入场离场：
高清源代码请查看： https://uqer.io/community/share/57bd5864228e5b79a575a9b2
构建策略

分钟线回测时间略长啊~
先把上面写的函数集中下，方便微核充启后运行函数

我们发现，收益基本上处于阶梯状上升。但是几年下来收益也并不高，我们来看看记录下来的数据，分析下整个过程：
高清源代码请查看： https://uqer.io/community/share/57bd5864228e5b79a575a9b2
把图画出来：
红色点为入场点；
蓝色点为离场点；
绿色点位止损点

可以发现：
ATR 波形有些异常，有些地方会直线上升。分析后发现：因为 quartz 中， account.get_daily_history()取得的最高最低价中，对停牌的情况处理为了 0 ！

我们调整下策略：
在计算 ATR 时，剔除最高最低为 0 的部分，再做平均。
数据走势图链接： https://uqer.io/community/share/57bd5864228e5b79a575a9b2
累计收益相差不多，我们再来看看记录的数据。
红色点为入场点；
蓝色点为离场点；
绿色点位止损点

数据走势图链接： https://uqer.io/community/share/57bd5864228e5b79a575a9b2
这次发现， ATR 波形比较正常，在波动剧烈的时候增大。

观察入场、离场、止损点发现，海龟交易系统捕捉到了大的上涨趋势，在震荡市中不断试错止损。

上涨过程中出现回调容易震出，减少了回撤的同时也减小了收益。

再看看仓位情况

可以发现，大部分持有情况下仓位在 0.5 左右，甚至低于半仓，少数高于半仓的情况最高不超过 0.8 。因此，收益不高也是正常了。

总结

本文主要介绍了海龟交易的细节，不过是面向一个投资目标的。当想投多只股票时，可以先设定几个坑位，平分资金，然后对每个坑位采用海龟交易策略。

海龟交易系统通常会用两个趋势捕捉系统，不同之处在于价格突破的上下线计算。系统 1 ：突破上线 20 日最高买，突破下线 10 日最低卖；系统 2 ：突破上线 55 日最高买，突破下线 20 日最低卖。这部分可以通过修改参数实现。

原始的海龟交易采用唐奇安通道来捕捉趋势，虽然能捕捉到大趋势，但是在震荡的情况下表现不如人意，不过这也是所有趋势型策略的通病。

海龟交易策略的核心在于资金管理，可以看出策略的回撤比较小，并且还有优化的空间。资金管理不一定要与趋势型策略结合，是不是可以用到多因子策略上？动量反转？均值回归？这些就留给读者们自行尝试了~

海龟

atr

unit

唐奇安

20 条回复 • 2016-10-20 18:18:36 +08:00

findex

2016-09-06 18:53:01 +08:00

分析的不错。这么多，是自己写的吗？

想了解下，金融 python 的收入如何，能达到一个什么水平，如果只是码代码的话

aiguozhedaodan

2016-09-06 19:31:47 +08:00 via Android

马克

20150517

2016-09-07 06:07:31 +08:00

大智慧公式就能编辑这个...

xieyingli

2016-09-07 15:58:28 +08:00

这是转帖么？

dsg001

2016-09-07 20:41:23 +08:00

十年前用飞狐写指标

yjzll

2016-09-08 12:19:48 +08:00

嘿嘿，不用看，按照这个系统肯定亏钱，原因很简单，按照技术 k 线执行买卖，是一种滞后行为，确定时间周期下，比如日 k 线下，除了大幅波动可以赚到一部分钱（去掉初期上涨段和下跌开始段），其他小幅波动段都是亏钱的，总体上亏的多，赚的少
按照技术 k 线你只有找到一个方法，就是能从大周期上预期出向上或向下的概率，你才能赚钱
当然，还有就是作弊，就是在期货盘口不断挂单撤单，制造假象

yjzll

2016-09-08 12:21:21 +08:00

能从大周期上预期出向上或向下的概率，有人研发出来，可是人家不会告诉你的