基于ATR通道的金肯纳特交易系统

量化分析之路 2020-04-09

4086

ATR通道涉及一个真实振幅TR（Ture-Range）

先上公式

High是指当日最高价，Low为当日最低价，pre_close是指前一日收盘价。

取三个中的最大值的绝对值就是某一天的TR 。

（ATR）其实就是真实波幅的一个移动平均值，直接看公式：

唐安奇通道布林带通道 ATR通道其实都是三条线只是上下轨的计算公式有所不同。

传统通道突破策略是建立在通道突破思想上：

突破上轨做多；

下破下轨做空。

但是通道突破系统主要的问题在于假突破。假突破中，通道的突破并没有带来趋势的确定，反而是价格动能的衰竭,会迅速回落并反向运动

金肯纳特交易系统针对假突破问题进行了改进。金肯纳特交易系统中在移动平均线附近设置了止损，以限制假突破造成的损失。

具体而言，三价（最高价、最低价和收盘价）均线向上，并且价格上破通道上轨,买入股票，

价格下破三价均线,卖出股票。其中上轨=三价均线+真实振幅的移动平均值

策略：三价均线向上（多头排列），价格上破通道上轨，买入股票・

出场条件：价格下破三价均线，卖出股票

代码回测第一步准备工作

import numpy as np
import pandas as pd
import talib  as ta
import datetime


start = '2015-01-01'                       # 回测起始时间
end = '2015-12-30'                         # 回测结束时间
universe = DynamicUniverse('A')        # 证券池，支持股票、基金、期货、指数四种资产
benchmark = 'HS300'                        # 策略参考标准
freq = 'd'                                 # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 10                           # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟
  
# 配置账户信息，支持多资产多账户
accounts = {
    'fantasy_account': AccountConfig(account_type='security', capital_base=10000000)
}




Max_position_per = 0.1
Max_history_window = 250
Max_time_range = 30


atrlength = 20
avglength =20




def initialize(context):
    pass


def handle_data(context):  
    tradingDic = timing_CK(context)
    trading(tradingDic,context)

第二步选股三价均线向上价格突破上轨买入备选

有持仓价格跌破三价均线卖出备选

import talib  as ta


def timing_CK(context):
    account =  context.get_account('fantasy_account')
    current_universe = context.get_universe(exclude_halt=True)
    security_position = account.get_positions()
    history = context.history(current_universe,['closePrice','lowPrice','highPrice'],Max_time_range,rtype= 'array')
    
    buy_list = []
    sell_list = []
    for sec in  current_universe:
        close = history[sec]['closePrice']
        low = history[sec]['lowPrice']
        high = history[sec]['highPrice']
     #数据处理 计算ATR通道上轨和止损点  计算三价均线  
        atr = ta.ATR(high,low,close,atrlength)[-1]
        movavgval = ta.MA((high+low+close)/3,avglength)
        upband = movavgval[-1] + atr
        liquidpoint = movavgval         #  三价均线向上 突破上轨做多 止损点为3价均线
        
        if  movavgval[-1] >movavgval[-2] and high[-1]>=upband and sec not in security_position:
            buy_list.append(sec)
        elif low[-1]<=  liquidpoint[-1] and sec in security_position:
            sell_list.append(sec)
            
    TradingDic = {'buy_list':buy_list,'sell_list':sell_list}
    return TradingDic

第三步交易

def trading(TradingDic,context):
    account =  context.get_account('fantasy_account')
    current_universe = context.get_universe( exclude_halt=True)
    security_position = account.get_positions()
    cash = account.cash
    buy_list = TradingDic['buy_list']
    sell_list = TradingDic['sell_list']
    
    for sec in current_universe:
        if sec   in sell_list and sec in security_position:
            account.order_to(sec,0)
            cash += security_position[sec].amount * context.current_price(sec)
            
    if len(buy_list) >0:
        weight = min(Max_position_per, 1.0/len(buy_list))
    else:
        weight = 0
    for sec in buy_list:
        if sec not in security_position:
            account.order_pct_to(sec,weight)

跑了一下15年牛市和股灾的收益跑赢大盘20个点还不错就是持仓太多太多

从今天开始我准备实盘记录一下最近的操作我的操作策略一般是选择 8-12只股票每只股票仓位最多不超过20% 目前仓位 80% 近期会减没粉丝就实盘了

数据库

文章转载自量化分析之路，如果涉嫌侵权，请发送邮件至：contact@modb.pro进行举报，并提供相关证据，一经查实，墨天轮将立刻删除相关内容。

基于ATR通道的金肯纳特交易系统

（ATR）其实就是真实波幅的一个移动平均值，直接看公式：

评论