【干货分享】从零开始学量化：07R_Breaker策略

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1. 策略原理：
      R-Breaker是个经典的具有长生命周期的日内模型。
类型：日内趋势追踪+反转策略
周期：1分钟、5分钟
根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价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（buy_break)、观察卖出价(sell_setup)、
反转卖出价(sell_enter)、反转买入价(buy_enter)、
观察买入价(buy_setup)、突破卖出价(sell_break)
以此来形成当前交易日盘中交易的触发条件。

交易规则：
反转:
持多单，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；
持空单，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；
突破:
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；
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；
2. 代码解读：
2.1 R_Breaker.ini

1. [strategy]
   
2. ;td_addr=localhost:8001
   
3. 
   
4. username=
   
5. 
   
6. password=
   
7. 
   
8. strategy_id=
   
9. ;模拟状态
   
10. mode=4
    
11. ;订阅代码注意及时更新
    
12. subscribe_symbols=CFFEX.IF1703.tick,CFFEX.IF1703.bar.60
    
13. 
    
14. [backtest]
    
15. start_time=2017-06-15 09:00:00
    
16. 
    
17. end_time=2017-07-07 15:00:00
    
18. 
    
19. initial_cash=10000000
    
20. 
    
21. transaction_ratio=1
    
22. 
    
23. commission_ratio=0
    
24. 
    
25. slippage_ratio=0
    
26. 
    
27. 
    
28. [para]
    
29. trade_symbol=CFFEX.IF1703
    
30. 
    
31. begin_time = 09:30:00
    
32. 
    
33. end_time = 14:55:00
    
34. 
    
35. observe_size =0.35
    
36. 
    
37. reversal_size = 0.07
    
38. 
    
39. break_size = 0.25

复制代码

2.2 R_Breaker.py

1. # encoding: utf-8
   
2. 
   
3. from gmsdk.api import StrategyBase
   
4. from gmsdk import md
   
5. from gmsdk.enums import *
   
6. import arrow
   
7. import time
   
8. 
   
9. # 每次开仓量
   
10. OPEN_VOL = 5
    
11. 
    
12. class R_Breaker(StrategyBase):
    
13.     def __init__(self, *args, **kwargs):
    
14.         super(R_Breaker, self).__init__(*args, **kwargs)
    
15.         self.__get_param()
    
16.         self.__init_data()
    
17. 
    
18.     def __get_param(self):
    
19.         '''
    
20.         获取配置参数
    
21.         '''
    
22. 
    
23.         self.trade_symbol = self.config.get('para', 'trade_symbol')
    
24.         pos = self.trade_symbol.find('.')
    
25.         # 策略的一些阀值
    
26.         self.exchange = self.trade_symbol[:pos]
    
27.         self.sec_id = self.trade_symbol[pos + 1:]
    
28.         self.observe_size = self.config.getfloat('para', 'observe_size')
    
29.         self.reversal_size = self.config.getfloat('para', 'reversal_size')
    
30.         self.break_size = self.config.getfloat('para', 'break_size')
    
31. 
    
32.         # 交易开始和结束时间
    
33.         FMT = '%sT%s'
    
34.         today = arrow.now().date()
    
35.         begin_time = self.config.get('para', 'begin_time')
    
36.         et = FMT % (today.isoformat(), begin_time)
    
37.         self.begin_trading = arrow.get(et).replace(tzinfo='local').timestamp
    
38.         end_time = self.config.get('para', 'end_time')
    
39.         et = FMT % (today.isoformat(), end_time)
    
40.         self.end_trading = arrow.get(et).replace(tzinfo='local').timestamp
    
41.         print((begin_time,end_time))
    
42.         print("start time %s, end time %s" % (self.begin_trading, self.end_trading))
    
43. 
    
44.     def __init_data(self):
    
45.         '''
    
46.         提取数据，计算价位
    
47.         '''
    
48. 
    
49.         prev_dailybar = self.get_last_dailybars(self.trade_symbol)
    
50. 
    
51.         if len(prev_dailybar) < 1:
    
52.             return
    
53. 
    
54.         self.prev_high = prev_dailybar[0].high
    
55.         self.prev_low = prev_dailybar[0].low
    
56.         self.prev_close = prev_dailybar[0].close
    
57. 
    
58.         self.high = self.prev_close
    
59.         self.low = self.prev_close
    
60.         self.close = self.prev_close
    
61. 
    
62.         # 观察卖出价
    
63.         self.sell_setup = self.prev_high + self.observe_size * (self.prev_close - self.prev_low)
    
64.         print('sell_setup price: %s' % self.sell_setup)
    
65. 
    
66.         # 反转卖出价
    
67.         self.sell_enter = (1 + self.reversal_size) / 2 * (
    
68.         self.prev_high + self.prev_low) - self.reversal_size * self.prev_low
    
69.         print('sell_enter price:%s' % self.sell_enter)
    
70. 
    
71.         # 反转买入价
    
72.         self.buy_enter = (1 + self.reversal_size) / 2 * (
    
73.         self.prev_high + self.prev_low) - self.reversal_size * self.prev_high
    
74.         print('buy_enter price:%s' % self.buy_enter)
    
75. 
    
76.         # 观察买入价
    
77.         self.buy_setup = self.prev_low - self.observe_size * (self.prev_high - self.prev_close)
    
78.         print('buy_setup:%s' % self.buy_setup)
    
79. 
    
80.         # 突破买入价
    
81.         self.buy_break = self.sell_setup + self.break_size * (self.sell_setup - self.buy_setup)
    
82.         print('buy_break:%s' % self.buy_break)
    
83. 
    
84.         # 突破卖出价
    
85.         self.sell_break = self.buy_setup + self.break_size * (self.sell_setup - self.buy_setup)
    
86.         print('sell_break:%s' % self.sell_break)
    
87. 
    
88.         self.bid_holding = 0.0
    
89.         position = self.get_position(self.exchange, self.sec_id, OrderSide_Bid);
    
90.         if position is not None:
    
91.             self.bid_holding = position.volume
    
92.             print((self.bid_holding))
    
93. 
    
94.         self.ask_holding = 0.0
    
95.         position = self.get_position(self.exchange, self.sec_id, OrderSide_Ask)
    
96.         if position is not None:
    
97.             self.ask_holding = position.volume
    
98. 
    
99.     def on_tick(self, tick):
    
100.         '''
     
101.         tick行情事件
     
102.         '''
     
103. 
     
104.         # 即时获取当天高、低、现价
     
105.         self.high = tick.high
     
106.         self.low = tick.low
     
107.         self.close = tick.last_price
     
108. 
     
109.     def on_bar(self, bar):
     
110.         '''
     
111.         bar周期数据事件
     
112.         '''
     
113. 
     
114.         x = time.localtime(bar.utc_time)
     
115.         bartime =  (time.strftime('%H:%M:%S',x))
     
116.         y = time.localtime(self.begin_trading)
     
117.         begin_trading = (time.strftime('%H:%M:%S',y))
     
118.         z = time.localtime(self.end_trading)
     
119.         end_trading = (time.strftime('%H:%M:%S',z))
     
120. 
     
121. 
     
122.         if bartime > begin_trading and bartime < end_trading:
     
123. 
     
124. 
     
125.             if self.close > self.buy_break and self.bid_holding < 1:
     
126.                 # 空仓做多
     
127.                 self.open_long(self.exchange, self.sec_id, self.close, OPEN_VOL)
     
128.                 print('open long: price %s, vol %s' % (self.close, OPEN_VOL))
     
129.             elif self.close < self.sell_break and self.ask_holding < 1:
     
130.                 # 空仓做空
     
131.                 self.open_short(self.exchange, self.sec_id, self.close, OPEN_VOL)
     
132.                 print('open short: price %s, vol %s' % (self.close, OPEN_VOL))
     
133.             elif self.bid_holding > 0 and self.high > self.sell_setup and self.close < self.sell_enter:
     
134.                 # 多单反转
     
135.                 self.close_long(self.exchange, self.sec_id, self.close, self.bid_holding)
     
136.                 print('close long: price %s, vol %s' % (self.close, self.bid_holding))
     
137. 
     
138.                 self.open_short(self.exchange, self.sec_id, self.close, OPEN_VOL)
     
139.                 print('Reverse open short: price %s, vol %s' % (self.close, OPEN_VOL))
     
140. 
     
141.             elif self.ask_holding > 0 and self.low < self.buy_setup and self.close > self.buy_enter:
     
142.                 # 空单反转
     
143.                 self.close_short(self.exchange, self.sec_id, self.close, self.ask_holding)
     
144.                 print('close short: price %s, vol %s' % (self.close, self.ask_holding))
     
145. 
     
146.                 self.open_long(self.exchange, self.sec_id, self.close, OPEN_VOL)
     
147.                 print('Reverse open long: price %s, vol %s' % (self.close, OPEN_VOL))
     
148. 
     
149.         if bartime > end_trading:
     
150.             # 日内平仓
     
151.             if self.bid_holding > 0:
     
152.                 self.close_long(self.exchange, self.sec_id, 0, self.bid_holding)
     
153.             elif self.ask_holding > 0:
     
154.                 self.close_short(self.exchange, self.sec_id, 0, self.ask_holding)
     
155. 
     
156. 
     
157.     def on_execrpt(self, rpt):
     
158.         '''
     
159.          委托回报事件回调
     
160.         '''
     
161. 
     
162.         if rpt.exec_type != ExecType_Trade:
     
163.             return
     
164. 
     
165.     # 从成交回报累计持仓量
     
166.         if PositionEffect_Open == rpt.position_effect and OrderSide_Bid == rpt.side:
     
167.             self.bid_holding += rpt.volume
     
168. 
     
169.         elif PositionEffect_Open == rpt.position_effect and OrderSide_Ask == rpt.side:
     
170.             self.ask_holding += rpt.volume
     
171.             print ('self.ask_holding')
     
172.         elif PositionEffect_Close == rpt.position_effect and OrderSide_Bid == rpt.side:
     
173.             self.bid_holding -= rpt.volume
     
174.         elif PositionEffect_Close == rpt.position_effect and OrderSide_Ask == rpt.side:
     
175.             self.ask_holding -= rpt.volume
     
176. 
     
177. 
     
178. if __name__ == '__main__':
     
179.     r_breaker = R_Breaker(config_file='R_Breaker.ini')
     
180.     ret = r_breaker.run()
     
181. print(r_breaker.get_strerror(ret))

复制代码

3. Python相关函数
3.1 Python标准函数：

	功能	函数原型	参数		返回值
			参数名	含义
find	检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，如果包含子字符串返回开始的索引值，否则返回-1。	str.find(str, beg=0, end=len(string))	str	指定检索的字符串。	如果包含子字符串返回开始的索引值，否则返回-1。
			beg	开始索引，默认为0。
			end	结束索引，默认为字符串的长度。
arrow	Arrow是一个专门处理时间和日期的轻量级Python库，它提供了一种合理、智能的方式来创建、操作、格式化、转换时间和日期。	转换为Arrow对象后，我们可以很方便的获取我们想要的各种时间数据，通过year、month、day、hour、minute、second、week等属性。
time.localtime()	将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。	time.localtime([secs])	secs	若未提供，则以当前时间为准。
time.gmtime()	是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。	time.gmtime([secs])	secs	若未提供，则以当前时间为准。
time.time	返回当前时间的时间戳。	time.time()
time.mktime	将一个struct_time转化为时间戳。	time.mktime()
time.sleep	线程推迟指定的时间运行。单位为秒。	time.sleep()
time.asctime	把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。	time.asctime([t])	t	如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
time.ctime	把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化time.asctime()的形式。	time.ctime		如果参数未给或者为None的时候，将会默认time.time() 为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
time.clock	这个需要注意，在不同的系统上含义不同。在UNIX系统上，它返回的是“进程时间”，它是用秒表示的浮点数（时间戳）。而在WINDOWS中，第一次调用，返回的是进程运行的实际时间。而第二次之后的调用是自第一次调用以后到现在的运行时间。（实际上是以WIN32上QueryPerformanceCounter()为基础，它比毫秒表示更为精确）	time.clock()
len	返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数。	len(s)	s	对象	返回对象长度。

3.2 掘金接口函数：

	功能	函数原型	参数			返回值
			参数名	类型	说明
on_bar	响应Bar事件，收到Bar数据后本函数被调用。	on_bar(bar)	bar	bar	bar数据	无
on_tick	响应Tick事件，收到Tick数据后本函数被调用。	on_tick(tick)	tick	tick	tick数据	无
on_execrpt	响应委托执行回报事件，收到Execution数据后本函数被调用。	on_execrpt(rpt)	rpt	ExecRpt		无
get_last_dailybars	提取最新1条DailyBar数据，支持单个代码提取或多个代码组合提取。策略类和行情服务类都提供该接口。	get_last_dailybars(symbol_list)	symbol	string	证券代码, 带交易所代码以确保唯一，如SHSE.600000，同时支持多只代码	DailyBar列表
get_positions	查询当前策略指定symbol（由交易所代码和证券ID组成）和买卖方向的持仓信息。策略类和交易服务类都提供该接口。	get_position(exchange, sec_id, side);	exchange	string	交易所代码	Position对象，持仓信息
			sec_id	string	证券代码
			side	int	买卖方向
open_long	异步开多仓，以参数指定的symbol、价和量下单。如果价格为0，为市价单，否则为限价单。策略类和交易服务类都提供该接口。	open_long(exchange, sec_id, price, volume)	exchange	string	交易所代码, 如上交所SHSE	委托下单生成的Order对象
			sec_id	string	证券代码,如浦发银行600000
			price	float	委托价，如果price=0,为市价单，否则为限价单
			volume	float	委托量
close_short	异步平空仓接口，以参数指定exchange, 证券代码sec_id, 价和量下单。如果价格为0，为市价单，否则为限价单。策略类和交易服务类都提供该接口。	close_short(exchange, sec_id, price, volume)	exchange	string	交易所代码, 如上交所SHSE	返回委托下单生成的Order对象
			sec_id	string	证券代码,如浦发银行600000
			price	float	委托价，如果price=0,为市价单，否则为限价单
			volume	float	委托量
close_long	异步平多仓接口，以参数指定exchange, 证券代码sec_id, 价和量下单。如果价格为0，为市价单，否则为限价单。策略类和交易服务类都提供该接口。	close_long(exchange, sec_id, price, volume)	exchange	string	交易所代码, 如上交所SHSE	委托下单生成的Order对象
			sec_id	string	证券代码,如浦发银行600000
			price	float	委托价，如果price=0,为市价单，否则为限价单
			volume	float	平仓量
open_short	异步开空仓接口，以参数指定的exchange, 证券代码sec_id, 价和量下单。如果价格为0，为市价单，否则为限价单。策略类和交易服务类都提供该接口。	open_short(exchange, sec_id, price, volume)	exchange	string	交易所代码, 如上交所SHSE	委托下单生成的Order对象
			sec_id	string	证券代码,如浦发银行600000
			price	float	委托价，如果price=0,为市价单，否则为限价单
			volume	float	平仓量

4. 金融术语
R-Breaker是个经典的具有长生命周期的日内模型。曾14年排名Future Trust杂志年度前10最赚钱的策略。R-Breaker交易规则示意图如下图：

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关键词：从零开始 performance Transaction Commission exchanges

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