海龟交易法则策略

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海龟交易法则海龟交易法则简介什么是海龟交易法则？

​                       

                               

​        1983年年中，著名的商品投机家理查德.丹尼斯与他的老友比尔.埃克哈特进行了一场辩论，这场辩论是关于伟大的交易员是天生造就还是后天培养的。理查德相信，他可以教会人们成为伟大的交易员。比尔则认为遗传和天性才是决定因素。

​        为了解决这一问题，理查德建议招募并培训一些交易员，给他们提供真实的帐户进行交易，看看两个人中谁是正确的。

​        他们在《巴伦氏》、《华尔街期刊》和《纽约时报》上刊登了大幅广告，招聘交易学员。广告中称，在一个短暂的培训会后，新手将被提供一个帐户进行交易。

​        理查德从报名的人中精选出13个人，1983年12月底，学员被邀请到芝加哥进行两周的培训，到1984年1月初，开始用小帐户进行交易。到了2月初，在学员证明了自己的能力之后，丹尼斯给其中的大多数人提供了50万至200万美元的资金帐户。

​        “学员们被称为‘海龟’（丹尼斯先生说这项计划开始时他刚刚从亚洲回来，他解释了自己向别人说过的话，‘我们正在成长为交易员，就象在新加坡他们正在成长为海龟一样’）。”----斯坦利.W.安格瑞斯特，《华尔街期刊》，1989年9月5日

​        海龟成为交易史上最著名的实验，因为在随后的四年中这些海龟交易员取得了年均复利80%的收益。

​        是的，里克证明了交易可以被传授。他证明了用一套简单的法则，他可以使仅有很少或根本没有交易经验的人成为优秀的交易员。而这个交易法则被后世称为“海龟交易法则”。

海龟交易法则具体内容

海龟交易法则：海龟交易法则属于趋势交易，首先建立唐奇安通道（下文会具体解释），即确定上突破线和下突破线，如果价格突破上线，则做多，如果价格突破下线就平仓或做空。

唐奇安通道与开仓

唐奇安通道，作为一个通道必定有上线和下线，上线就是前N1日内的最高价，下线就是前N2日内的最低价，一般来说N1=20，N2=10；然后，价格上穿就买，下穿就卖，就是这么简单。

但是仅仅只用唐奇安通道进行买卖，其实效果跟MACD线等其他趋势策略的效果差不多，并没有更优

ATR与仓位管理

海龟交易法则最核心的部分，在于仓位的控制，这种止损会让你基准的亏损不超过总资金的n%，所以这部分的思想是需要我们学习的。

当日的真实波幅TR（true range）

计算当日真实波幅公式

​                                        $$TR_1=Max(H_1−L_1,H_1−C_0,C_0−L_1)$$

其中，下表1代表当日，下表0代表昨日，C_0是昨日开盘价close，H是最高价high，L是最低价low。

平均波幅ATR（Average true range）

一般取前20日的平均TR。

​                                ATR{20}=mean(TR_1,TR_2…TR{19},TR_{20})

其中，公式mean(X_1,X_2)代表求X_1和X_2的平均数。

这时候我们已经求出ATR，这个数字可以当做衡量今天的价格波幅的基准，为1单位，比如现在价格是100元，基准波幅ATR=4元，代表今天基准波幅在98-102元，如果是2倍ATR，波幅就在96-104元。

仓位管理

在仅讨论多头的情况下：

1、如果标的价格跌破"持仓均价-0.5（1、1.5、2）倍的ATR"，则平仓至原始仓位的75%（50%，25%，0%）。

2、如果标的价格跌破唐奇安通道下轨，则全平仓。

海龟交易法则策略实现（基于掘金量化平台）策略思想

• 当价格上穿唐奇安通道且短MA在长MA上方时开多仓;当价格下穿唐奇安通道且短MA在长MA下方时开空仓(8手)

• 若有多仓则在价格跌破唐奇安平仓通道下轨的时候全平仓位,否则根据跌破持仓均价 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手

• 若有空仓则在价格涨破唐奇安平仓通道上轨的时候全平仓位,否则根据涨破持仓均价 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手

  
  

策略主要步骤实现订阅数据subscribe(symbols=symbols, frequency='1d', count=31, wait_group=True)

​        订阅数据需要在定义init函数里面设置，并调用subscribe函数，这里注意，我们需要通过计算前三十根bars来作为开平仓的标准，并在当前bar上做出开平仓操作，所以需要获取31根bar：

• symbols         需要设置订阅的标的代码。

• frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d 表示以一天为周期。

• count需要设置获取的bar的数量

  
  

数据获取
data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=31, fields='close')

​        订阅数据之后，需要获取已经订阅的数据来进行操作，这时需调用context.data函数：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。

• frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d表示以一天为周期。

• count需要设置获取的bar的数量

• fields需要设置返回值的种类

  
  

获取持仓信息position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long)
​
position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short)

​        在判断平仓条件时，需要获取持仓信息（包含持仓均价），这就需要调用context.account().position函数：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。

• side需要设置持仓方向，有PositionSide_Long和PositionSide_Short两个选择。

  
  

策略回测分析回测报告

分析

​        我们选取了2017年6月至2017年12月作为回测周期，“RB1801”与“FG801”作为标的合约，均线长短周期分别为5d，20d，唐奇安通道上下轨计算周期分别为20d，10d，ATR计算周期为20d，可以看出：

• 胜率（具有盈利的平仓次数与总平仓次数之比）达到了34.48%，因为海龟交易法则为趋势跟踪策略，所以胜率不会太高。

  
  

• 卡玛比率（年化收益率与历史最大回撤之比）是使用最大回撤率来衡量风险。采用最大回撤率来衡量风险，关注的是最极端的情况。卡玛比率越高表示策略承受每单位最大损失获得的报酬越高。在这里卡玛比率超过了9。

  
  

• 夏普比率（年化收益率减无风险收益率的差收益波动率之比）超过2.5，也即承受1单位的风险，会有超过2.5个单位的收益回报

  
  

• 策略收益曲线整体相对稳定，适合稳定型投资者，最大回撤极小，另外，策略在趋势行情行情中表现更加。

  
  

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海龟交易策略源码：

# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals

import sys

import numpy as np
import pandas as pd

try:
    import talib
except:
    print('请安装TA-Lib库')
    sys.exit(-1)
from gm.api import *

'''
本策略通过计算CZCE.FG801和SHFE.rb1801的ATR.唐奇安通道和MA线,
当价格上穿唐奇安通道且短MA在长MA上方时开多仓;当价格下穿唐奇安通道且短MA在长MA下方时开空仓(8手)
若有多仓则在价格跌破唐奇安平仓通道下轨的时候全平仓位,否则根据跌破
持仓均价 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手
若有空仓则在价格涨破唐奇安平仓通道上轨的时候全平仓位,否则根据涨破
持仓均价 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手
回测数据为:CZCE.FG801和SHFE.rb1801的1min数据
回测时间为:2017-09-15 09:15:00到2017-10-01 15:00:00
'''


def init(context):
    # context.parameter分别为唐奇安开仓通道.唐奇安平仓通道.短ma.长ma.ATR的参数
    context.parameter = [20, 10, 5, 20, 20]
    context.tar = context.parameter[4]
    # context.goods交易的品种
    context.goods = ['CZCE.FG801', 'SHFE.rb1801']
    # 订阅context.goods里面的品种, bar频率为1min
    subscribe(symbols=context.goods, frequency='1d', count=51)
    # 止损的比例区间


def on_bar(context, bars):
    bar = bars[0]
    symbol = bar['symbol']
    recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=51, fields='close,high,low')
    close = recent_data['close'].values[-1]
    # 计算ATR
    atr = talib.ATR(recent_data['high'].values, recent_data['low'].values, recent_data['close'].values,
                    timeperiod=context.tar)[-1]
    # 计算唐奇安开仓和平仓通道
    context.don_open = context.parameter[0] + 1
    upper_band = talib.MAX(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_open)[-1]
    context.don_close = context.parameter[1] + 1
    lower_band = talib.MIN(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_close)[-1]
    # 若没有仓位则开仓
    position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long)

    position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short)
    if not position_long and not position_short:
        # 计算长短ma线.DIF
        ma_short = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[2] + 1))[-1]
        ma_long = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[3] + 1))[-1]
        dif = ma_short - ma_long
        # 获取当前价格
        # 上穿唐奇安通道且短ma在长ma上方则开多仓
        if close > upper_band and (dif > 0):
            order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Long, order_type=OrderType_Market)
            print(symbol, '市价单开多仓8手')
        # 下穿唐奇安通道且短ma在长ma下方则开空仓
        if close < lower_band and (dif < 0):
            order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Short, order_type=OrderType_Market)
            print(symbol, '市价单开空仓8手')
    elif position_long:
        # 价格跌破唐奇安平仓通道全平仓位止损
        if close < lower_band:
            order_close_all()
            print(symbol, '市价单全平仓位')
        else:
            # 获取持仓均价
            vwap = position_long['vwap']
            # 获取持仓的资金
            band = vwap - np.array([200, 2, 1.5, 1, 0.5, -100]) * atr
            # 计算最新应持仓位
            grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2
            order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Long,
                                order_type=OrderType_Market)
            print(symbol, '市价单平多仓到', grid_volume, '手')
    elif position_short:
        # 价格涨破唐奇安平仓通道或价格涨破持仓均价加两倍ATR平空仓
        if close > upper_band:
            order_close_all()
            print(symbol, '市价单全平仓位')
        else:
            # 获取持仓均价
            vwap = position_short['vwap']
            # 获取平仓的区间
            band = vwap + np.array([-100, 0.5, 1, 1.5, 2, 200]) * atr
            # 计算最新应持仓位
            grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2
            order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Short,
                                order_type=OrderType_Market)
            print(symbol, '市价单平空仓到', grid_volume, '手')


if __name__ == '__main__':
    '''
    strategy_id策略ID,由系统生成
    filename文件名,请与本文件名保持一致
    mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
    token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
    backtest_start_time回测开始时间
    backtest_end_time回测结束时间
    backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
    backtest_initial_cash回测初始资金
    backtest_commission_ratio回测佣金比例
    backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    '''
    run(strategy_id='dcda6cd6-e139-11e7-9f7c-9cd21ef04ea9',
        filename='turtal.py',
        mode=MODE_BACKTEST,
        token='c395247a76e8a5caeee699d668d6f550213bc418',
        backtest_start_time='2017-06-01 09:15:00',
        backtest_end_time='2017-12-11 15:00:00',
        backtest_adjust=ADJUST_PREV,
        backtest_initial_cash=10000000,
        backtest_commission_ratio=0.0001,
        backtest_slippage_ratio=0.0001)