backtrader综合案例与海龟策略的实现

家人莫名就“阳”了，看状态应该还好，目前我还好。

北京这几天早晚高峰人都还行，没有特别多。这就是“市场”的力量，大家该不出门自然不出门，“计划”让大家一起不出门会出问题。

早与晚的事情，我倒不恐慌，当然战术上重视，其实就是口罩戴好的问题，所谓快递啊，接触啊之类的其实还好。

做投资有几天的。从场外基金开始，其实花了很多时间，很多主动型基金我都分析过，但经过去年市场风格切换，有两位特别看好的基金经理，不仅跟不上市场（跟不上正常），而是发生了大的回撤，以致于他所在的公司都不相信只是暂时回调，而是能力出了问题。——这本身就是个玄学，事后看很清楚，事前看一片茫然。

当然做场外基金这段时间，最大的收获是——大类资产配置。总结起来也非常简单：找到长期向上的低相关性的回报流，配置大类资产，做好定期再平衡——后来我干脆用“恒定市场”来再平衡。以追求年化10%的长期回报。目前看这个体系比较成熟了。看遍了市场的几乎所有的理财书，100万$与500万RMB，可能是财务自由入门的一个点（年入50万的被动收入，其实就是北京一个金领的年薪水平）。

很多人想不明白这10%，当然更多人认为500万更难。500只是一个概数，看个人需求，200或300也可以。另外延伸出一个核心逻辑就是提升工资外收入占比。要么创业要么副业。副业是个不错的起点。

现在做场内基金的组合，今天想重点说一说：海龟策略。

海龟交易法则的策略思路：

入场条件：当收盘价突破20日价格高点时，买入一单元股票；

加仓条件：当价格大于上一次买入价格的0.5个ATR（平均波幅），买入一单元股票，加仓次数不超过3次；

止损条件：当价格小于上一次买入价格的2个ATR时清仓；

离场条件：当价格跌破10日价格低点时清仓。

这里的20日价格高点和10日价格低点构成唐奇安通道，所以海龟交易法则也可以理解成通道突破的趋势跟踪。

原则：掌握优势，管理风险，坚定不移，简单明了。

截断风险，让利润奔跑。

def __init__(self):
    #self.high = self.data.high
    #self.high_ = self.data.high(-1)
    self.buyprice = 0
    self.buycomm = 0
    self.buy_size = 0
    self.buy_count = 0
    self.order = None

    # 海龟交易法则中的唐奇安通道和平均波幅ATR
    self.H_line = bt.indicators.Highest(self.data.high(-1), period=self.p.long_period)
    self.L_line = bt.indicators.Lowest(self.data.low(-1), period=self.p.short_period)
    self.TR = bt.indicators.Max((self.data.high(0) - self.data.low(0)),
                                abs(self.data.close(-1) - self.data.high(0)),
                                abs(self.data.close(-1) - self.data.low(0)))
    self.ATR = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.TR, period=14)

    # 价格与上下轨线的交叉
    self.buy_signal = bt.ind.CrossOver(self.data.close(0), self.H_line)
    self.sell_signal = bt.ind.CrossOver(self.data.close(0), self.L_line)

def next(self):

    # 入场：价格突破上轨线且空仓时
    if self.buy_signal > 0 and self.buy_count == 0:

        self.buy_size = self.broker.getvalue() * 0.2 #/ self.ATR
        print(self.data.open[0]* self.buy_size)
        self.buy_size = int(self.buy_size / 100) * 100
        #self.sizer.p.stake = self.buy_size
        self.buy_count = 1
        self.order = self.buy(size=self.buy_size)
        return

    # 加仓：价格上涨了买入价的0.5的ATR且加仓次数少于3次（含）
    if self.data.close > self.buyprice + 0.5 * self.ATR[0] and 0 < self.buy_count <= 4:
        self.buy_size = self.broker.getvalue() * 0.2 #/ self.ATR
        self.buy_size = int(self.buy_size / 100) * 100
        #self.sizer.p.stake = self.buy_size
        self.order = self.buy(size=self.buy_size)
        self.buy_count += 1
    # 离场：价格跌破下轨线且持仓时
    if self.sell_signal < 0 and self.buy_count > 0:
        self.order = self.close()
        self.buy_count = 0
        # 止损：价格跌破买入价的2个ATR且持仓时
    if self.data.close < (self.buyprice - 2 * self.ATR[0]) and self.buy_count > 0:
        self.order = self.close()
        self.buy_count = 0