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自适应策略(TB版).docxVIP

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自适应策略(TB版)

核心原理:

动态突破思想:通过刻画市场波动率,结合布林线及突破前期最高或最低点来捕捉趋势。

波动率影响:

波动率降低时,趋势延续概率大,减少回溯周期数,易触发开仓。

波动率增加时,行情可能反转,增加回溯周期数,过滤虚假信号,难触发开仓。

策略条件:增加突破前期高点买入和跌破前期低点卖出的条件,进一步过滤虚假信号。

交易逻辑

做多条件:价格突破前期高点且超过布林上轨时做多。

做空条件:价格跌破前期低点和布林下轨时做空。

止损管理:除了初始止损外,使用布林中轨线作为跟踪止损。

参数与变量(ParamsVars):

设置了包括ceilingAmt(60)、floorAmt(20)、bolBandTrig(2.00)等参数,以及多个用于计算的变量。

策略逻辑(Begin-End):

计算波动率:

使用StandardDev函数计算当前和昨日的波动率,通过deltaVolatility调整回溯周期数lookBackDays。

周期数受ceilingAmt和floorAmt限制,确保其在合理范围内。

布林带计算:

计算中轨MidLine、带宽Band,以及上轨upBand和下轨dnBand。

确定交易点:

使用Highest和Lowest函数确定买入点buyPoint和卖出点sellPoint。

计算多头和空头的平仓点longLiqPoint和shortLiqPoint。

交易执行:

当价格超过上轨且突破前期高点时,买入。

当价格跌破下轨且跌破前期低点时,做空。

多头持仓时,若价格跌破多头平仓点,则卖出平仓。

空头持仓时,若价格突破空头平仓点,则买入平仓。

策略代码解释:

参数定义

NumericceilingAmt(60);和NumericfloorAmt(20);:定义了lookBackDays(回看天数)的最大值和最小值。

NumericbolBandTrig(2.00);:定义了计算波动率带时,标准差乘以的系数,用于调整带宽。

变量定义

NumericlookBackDays(20);:回看天数,用于计算移动平均和标准差。

NumerictodayVolatility(0);和NumericyesterDayVolatility(0);:分别用于存储当天和前一天的波动率(标准差)。

NumericdeltaVolatility(0);:波动率的变化量。

NumericSeries类型的变量用于存储交易点、清算点等。

NumericupBand(0);、NumericdnBand(0);、NumericMidLine(0);、NumericBand(0);:分别用于存储上轨、下轨、中轨和波动带宽度。

策略逻辑

计算波动率和调整回看天数:

使用StandardDev函数计算当前和前一天的波动率。

根据波动率的变化调整lookBackDays,使其适应市场波动。

限制lookBackDays在ceilingAmt和floorAmt之间。

计算中轨和波动带:

使用调整后的lookBackDays计算中轨(MidLine)和波动带宽度(Band)。

根据BollingerBands的公式计算上轨(upBand)和下轨(dnBand)。

确定交易点:

buyPoint和sellPoint分别取过去lookBackDays天内的最高价和最低价。

longLiqPoint和shortLiqPoint都是过去lookBackDays天的收盘价平均值,这里两者被赋予了相同的值。

交易逻辑:

当价格高于上轨且当天最高价穿过buyPoint时,执行买入操作。

当价格低于下轨且当天最低价穿过sellPoint时,执行卖空操作。

如果当前持仓为多头且价格低于longLiqPoint,则平仓。

如果当前持仓为空头且价格高于shortLiqPoint,则买回平仓。

评论输出:

在执行交易或达到特定条件时,通过Commentary函数输出交易信息。

策略信号代码:

Params

NumericceilingAmt(60);

NumericfloorAmt(20);

NumericbolBandTrig(2.00);

Vars

NumericlookBackDays(20);

NumerictodayVolatility(0);

NumericyesterDayVolatility(0);

NumericdeltaVolatility(0);

NumericSeriesbuyPoint(0);

NumericSeriessellPoint(0);

NumericSerieslongLi

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一位专注于投资领域的研究者,擅长研究交易策略并实盘验证,善于收集整理并开发源码。 以便更好的掌握量化前沿思路和市场趋势!

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