海龟交易策略–量化交易经典之作(附Python完整代码)

海龟交易策略–量化交易经典之作(附Python完整代码)

1 引言
量化交易，作为金融市场的一种先进交易方式，利用数学模型和计算机技术来分析市场，执行交易策略。在众多量化交易策略中，海龟交易策略以其简单、系统化的特点脱颖而出，成为量化交易领域的经典策略之一。

2 海龟交易策略概述
起源与发展
海龟交易策略起源于20世纪80年代美国，由著名交易员理查德·丹尼斯（Richard Dennis）提出。丹尼斯认为，优秀的交易技能可以通过系统化培训获得，而非仅凭天赋。他通过培训一批“海龟”交易员，成功验证了这一理念，并将这套交易系统命名为“海龟交易系统”。

核心原理
海龟交易策略是一种趋势跟踪策略，其核心在于捕捉市场中长期趋势，力求在趋势发展过程中获得最大收益。策略包括明确的入场、加仓、止损和止盈规则，使交易过程系统化、机械化。

3 海龟交易策略详解
建仓资金
海龟交易法将建仓资金按照一定比例划分为若干个小部分，每次建仓头寸和加仓规模都与波动量N（平均真实波动振幅ATR）有关。ATR是衡量市场波动性的重要指标，由当日最高价、最低价和前一交易日收盘价决定。

入市信号
海龟交易法使用理查德·唐奇安的通道突破系统作为入市信号。策略包括两个系统：系统一基于20日最高价或最低价突破，系统二基于55日价格突破。当价格突破相应系统的价格通道时，产生入市信号。

加仓与止损
海龟交易法的加仓规则是在捕捉到入市信号后建立第一个交易单位的头寸，当市价继续向盈利方向突破1/2N时加仓。止损位设为2N，每加仓一次，止损位提高1/2N。

止盈
海龟交易法的止盈规则根据交易周期分为短期和中长期两种。短期策略中，多头头寸在突破过去10日最低价处止盈离市，空头头寸在突破过去10日最高价处止盈离市。中长期策略中，止盈标准放宽至20日最低价和最高价。

4 策略实现与回测
策略代码(关注公众号在后台回复：海龟，获取完整Python代码)

#coding=utf-8

from future import print_function, absolute_import, unicode_literals
import numpy as np
import pandas as pd
from gm.api import *
”’
#以短期为例：20日线
第一步：获取历史数据，计算唐奇安通道和ATR
第二步：当突破唐奇安通道时，开仓。
第三步：计算加仓和止损信号。
”’
def init(context):
pass

def algo(context):
pass

def on_bar(context, bars):

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=’strategy_id’,
filename=’main.py’,
mode=MODE_BACKTEST,
token=’token’,
backtest_start_time=’2020-02-15 09:15:00′,
backtest_end_time=’2020-09-01 15:00:00′,
backtest_adjust=ADJUST_PREV,
backtest_initial_cash=1000000,
backtest_commission_ratio=0.0001,
backtest_slippage_ratio=0.0001)
策略实现
实现海龟交易策略需要获取历史数据，计算唐奇安通道和ATR，当价格突破通道时开仓，计算加仓和止损信号。在量化交易平台上，可以通过编写策略代码来实现这一策略。