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在介绍vn.py中CTA策略ATR_RSI之前,首先需要对ATR和RSI这两个量化指标有所了解。
ATR称为均幅指标,也称作平均真实波动或真实波动均值,是一种表示市场变化率的指标。是由威尔德(J Welles Wilder)于1978年在《New Concepts in Technical Trading Systems》中提出。ATR常用于表示趋势的开始或者反转,较低的ATR表示比较平稳、冷清的市场环境,而长时间的ATR则可能会是市场在积蓄力量并开始下一种趋势,这种趋势可能是当前趋势的继续或者趋势的反转;较高的ATR表示波动大、交易频繁的市场环境,而高ATR的意味着短时间的价格大幅变动,通常这种情况不会维持太长。ATR也可以用来动态设置交易的止盈和止损价位,由于ATR表示一段时间的波动真实范围,所以可以用于动态设定止盈止损价位。ATR还可以用来动态设置仓位,如海龟交易准则中就以交易标的的ATR来设置仓位,高ATR意味着高风险,则应设定较低的仓位。
在计算平均真实波幅之前需要需要先计算真实波幅 TR(True Range),真实波幅计算的方法是:
1、计算当前交易日的最高价High(T)和最低价Low(T)之间的价差。 2、计算前一交易日的收盘价Close(T-1)和当前交易日最高价High(T)之间的价差。 3、计算前一交易日的收盘价Close(T-1)和当前交易日最低价Low(T)之间的价差。 然后计算今日最高价与最低价的价差振幅,昨日收盘价与今日最高价的价差振幅,昨日收盘价与今日最低价价差振幅三者之间的最大值。 公式表示为: T R = m a x ( H i g h ( T ) − L o w ( T ) , a b s ( C l o s e ( T − 1 ) − H i g h ( T ) ) , a b s ( C l o s e ( T − 1 ) − L o w ( T ) ) ) TR = max(High(T) - Low(T), abs(Close(T-1) - High(T)), abs(Close(T-1) - Low(T))) TR=max(High(T)−Low(T),abs(Close(T−1)−High(T)),abs(Close(T−1)−Low(T))) N日ATR实际上就是TR的N日移动平均值,即: A T R = M A ( T R , N ) ATR = MA(TR, N) ATR=MA(TR,N)RSI也是威尔德(J Welles Wilder)于1978年在《New Concepts in Technical Trading Systems》中提出。RSI是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之间的比率制作的技术指标,可以表示市场一定时期的景气程度。N日RSI的计算方式为 RSI=100*(N日收盘上涨之和 / N日收盘涨跌之和),它的范围在0到100之间,通常RSI处于30到70之间,在10到20之间时,市场处于超卖状态,后市将会出现价格反弹回升;在80到90之间,市场处于超买状态,后市将会出现价格回落。
ATR描述市场的变化波动,RSI描述市场强弱的关系,因此也有很多量化策略是以ATR或者RSI指标作为交易信号。
vn.py中也有以ATR和RSI的CTA策略,下面就对这个ATR_RSI策略进行分析。
from vnpy.app.cta_strategy import ( CtaTemplate, StopOrder, TickData, BarData, TradeData, OrderData, BarGenerator, ArrayManager,)class AtrRsiStrategy(CtaTemplate): """""" author = "用Python的交易员" atr_length = 22 atr_ma_length = 10 rsi_length = 5 rsi_entry = 16 trailing_percent = 0.8 fixed_size = 1 atr_value = 0 atr_ma = 0 rsi_value = 0 rsi_buy = 0 rsi_sell = 0 intra_trade_high = 0 intra_trade_low = 0 parameters = ["atr_length", "atr_ma_length", "rsi_length", "rsi_entry", "trailing_percent", "fixed_size"] variables = ["atr_value", "atr_ma", "rsi_value", "rsi_buy", "rsi_sell"] def __init__(self, cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting): """""" super(AtrRsiStrategy, self).__init__( cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting ) self.bg = BarGenerator(self.on_bar) self.am = ArrayManager() def on_init(self): """ Callback when strategy is inited. """ self.write_log("策略初始化") self.rsi_buy = 50 + self.rsi_entry self.rsi_sell = 50 - self.rsi_entry self.load_bar(10) def on_start(self): """ Callback when strategy is started. """ self.write_log("策略启动") def on_stop(self): """ Callback when strategy is stopped. """ self.write_log("策略停止") def on_tick(self, tick: TickData): """ Callback of new tick data update. """ self.bg.update_tick(tick) def on_bar(self, bar: BarData): """ Callback of new bar data update. """ self.cancel_all() am = self.am am.update_bar(bar) if not am.inited: return atr_array = am.atr(self.atr_length, array=True) self.atr_value = atr_array[-1] self.atr_ma = atr_array[-self.atr_ma_length:].mean() self.rsi_value = am.rsi(self.rsi_length) if self.pos == 0: self.intra_trade_high = bar.high_price self.intra_trade_low = bar.low_price if self.atr_value > self.atr_ma: if self.rsi_value > self.rsi_buy: self.buy(bar.close_price + 5, self.fixed_size) elif self.rsi_value < self.rsi_sell: self.short(bar.close_price - 5, self.fixed_size) elif self.pos > 0: self.intra_trade_high = max(self.intra_trade_high, bar.high_price) self.intra_trade_low = bar.low_price long_stop = self.intra_trade_high * \ (1 - self.trailing_percent / 100) self.sell(long_stop, abs(self.pos), stop=True) elif self.pos < 0: self.intra_trade_low = min(self.intra_trade_low, bar.low_price) self.intra_trade_high = bar.high_price short_stop = self.intra_trade_low * \ (1 + self.trailing_percent / 100) self.cover(short_stop, abs(self.pos), stop=True) self.put_event() def on_order(self, order: OrderData): """ Callback of new order data update. """ pass def on_trade(self, trade: TradeData): """ Callback of new trade data update. """ self.put_event() def on_stop_order(self, stop_order: StopOrder): """ Callback of stop order update. """ pass
从代码中可以看出这个策略有6个超参和5个变量。
六个超参的意义是:五个变量的意义是:
atr_length = 22 atr_ma_length = 10 rsi_length = 5 rsi_entry = 16 trailing_percent = 0.8 fixed_size = 1 atr_value = 0 atr_ma = 0 rsi_value = 0 rsi_buy = 0 rsi_sell = 0 intra_trade_high = 0 intra_trade_low = 0 parameters = ["atr_length", "atr_ma_length", "rsi_length", "rsi_entry", "trailing_percent", "fixed_size"] variables = ["atr_value", "atr_ma", "rsi_value", "rsi_buy", "rsi_sell"]
在策略执行之前需要初始化策略变量,其中rsi+buy和rsi_sell两个超参分别设置为66和34,用于表示开多和开空的上下轨:
def on_init(self): """ Callback when strategy is inited. """ self.write_log("策略初始化") self.rsi_buy = 50 + self.rsi_entry self.rsi_sell = 50 - self.rsi_entry self.load_bar(10)
与之前的策略一样,ATR_RSI策略的主要交易逻辑也是在on_bar()函数中,策略开始时先取消上一bar数据中未成交的所有订单。然后需要做的也是将新的bar数据添加到ArrayManger容器,然后通过底层ta-lib计算当前相应的指标ATR、ATR的均值以及RSI。
self.cancel_all() am = self.am am.update_bar(bar) if not am.inited: return atr_array = am.atr(self.atr_length, array=True) self.atr_value = atr_array[-1] self.atr_ma = atr_array[-self.atr_ma_length:].mean() self.rsi_value = am.rsi(self.rsi_length)
接下来,如果没有持仓的话就进行判断是否满足开仓条件,先记录当前bar的最高最低价到intra_trade_high和intra_trade_low,分别用于表示日内交易当前bar的最高价和最低价。如果当前ATR的值大于ATR的N均值,并且RSI的值大于开多的上轨时,就以超价限价单开多;如果当前ATR的值大于ATR的N均值,并且RSI的值小于开空的下轨时,就以超价限价单开空。
if self.pos == 0: self.intra_trade_high = bar.high_price self.intra_trade_low = bar.low_price if self.atr_value > self.atr_ma: if self.rsi_value > self.rsi_buy: self.buy(bar.close_price + 5, self.fixed_size) elif self.rsi_value < self.rsi_sell: self.short(bar.close_price - 5, self.fixed_size)
当持有多头仓位时,通过trailing_percent对日内交易的最高价位设置价位,然后以这个价位发出停止单以止盈止损平仓;当持有空头仓位时,也是通过trailing_percent对日内交易的最低价位设置价位,然后以这个价位发出停止单以止盈止损平仓。
elif self.pos > 0: self.intra_trade_high = max(self.intra_trade_high, bar.high_price) self.intra_trade_low = bar.low_price long_stop = self.intra_trade_high * (1 - self.trailing_percent / 100) self.sell(long_stop, abs(self.pos), stop=True) elif self.pos < 0: self.intra_trade_low = min(self.intra_trade_low, bar.low_price) self.intra_trade_high = bar.high_price short_stop = self.intra_trade_low * (1 + self.trailing_percent / 100) self.cover(short_stop, abs(self.pos), stop=True)
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