交易史上最著名的實(shí)驗(yàn)
使用海龜交易法則之前喜爷，需要先了解注明的海龜實(shí)驗(yàn)母市。1983年年中耍属，著名的商品投機(jī)家理查德.丹尼斯與他的老友比爾.巴邢克哈特進(jìn)行了一場辯論，這場辯論是關(guān)于偉大的交易員是天生造就還是后天培養(yǎng)的恬涧。理查德相信注益，他可以教會(huì)人們成為偉大的交易員。比爾則認(rèn)為遺傳和天性才是決定因素溯捆。
為了解決這一問題丑搔，理查德建議招募并培訓(xùn)一些交易員，給他們提供真實(shí)的帳戶進(jìn)行交易提揍，看看兩個(gè)人中誰是正確的啤月。理查德或許是當(dāng)時(shí)世界上最著名的交易員，所以劳跃，有1000多位申請(qǐng)人前來投奔他谎仲。他會(huì)見了其中的80位，并在這群人精選出10個(gè)人刨仑。后來這個(gè)名單變成13個(gè)人郑诺，所增加的3個(gè)人理查德以前就認(rèn)識(shí)。
理查德在開始這項(xiàng)計(jì)劃之前杉武，剛從亞洲回來辙诞。他在新加坡的海龜農(nóng)場曾說過：“我們要培養(yǎng)交易者，就像新加坡人養(yǎng)海龜一樣轻抱》赏浚”于是，這13名學(xué)員日后便被稱作‘海龜’。最終较店，這項(xiàng)計(jì)劃成為交易史上最著名的實(shí)驗(yàn)士八，在隨后的四年中，海龜們?nèi)〉昧四昃鶑?fù)利80%的收益梁呈。
理查德也證明了交易可以被傳授婚度。他用一套簡單的法則，就可以使僅有很少或根本沒有交易經(jīng)驗(yàn)的人成為優(yōu)秀的交易員捧杉。這套法則便是著名的海龜交易法則陕见。
海龜交易法則的原理
海龜交易法則有四大模塊，分別是入市味抖、資金管理评甜、止損及退出。這四大模塊分別解決了在哪個(gè)市場買賣仔涩、買賣什么忍坷、如何設(shè)定頭寸規(guī)模、什么時(shí)候買賣熔脂、什么時(shí)候止損佩研、什么時(shí)候退出市場等問題，是一套完整的交易體系霞揉。
入市部分
我們需要構(gòu)建唐奇安通道來生成交易的指令旬薯。唐奇安通道的使用方式類似于布林線，但構(gòu)建時(shí)并不使用標(biāo)準(zhǔn)差适秩，而是捕捉趨勢信號(hào)绊序。上線為過去20天的最高價(jià)，下線為過去10天的最低價(jià)秽荞，中線是上線加下線除以2骤公。當(dāng)股價(jià)上破時(shí)買入，當(dāng)股價(jià)下坡時(shí)賣出扬跋。
資金管理部分
需要計(jì)算N值阶捆。N值與平均真實(shí)波幅ATR相似，我們通過N值來確定倉位的大小钦听。原則是波動(dòng)大的市場買少一點(diǎn)洒试，波動(dòng)小的市場買多一點(diǎn)，最終使得在不同市場中承受的風(fēng)險(xiǎn)相似朴上。
N值的含義是垒棋，過去20天股價(jià)最大波動(dòng)范圍的平均幅度。TrueRange=Max(High?Low,abs(High?PreClose),abs(PreClose?Low))
N=(PreN?19+TrueRange20) / 20
Unit = 1/N
計(jì)算Unit公式的背后含義是余指，UnitN=Capital1%。在股票市場中計(jì)算的Unit就是多少股。當(dāng)股價(jià)在上一次買入的基礎(chǔ)上上漲了0.5N酵镜，則加倉一個(gè)Unit碉碉。
止損部分
當(dāng)股價(jià)比最后一次買入的價(jià)格下跌2N，則立即清倉止損淮韭。
用Python實(shí)現(xiàn)
下面我們以中國平安的個(gè)股為例垢粮，根據(jù)海龜交易法則進(jìn)行操作：
import numpy as np
import pandas as pd
from CAL.PyCAL import *
start = '2013-01-01' # 回測起始時(shí)間
end = '2019-01-01' # 回測結(jié)束時(shí)間
benchmark = '601318.XSHG'
universe = ['601318.XSHG']
capital_base = 100000 # 起始資金
freq = 'd'
refresh_rate = 1
accounts = {
'fantasy_account': AccountConfig(account_type='security', capital_base=100000)
}
def initialize(context): #初始化環(huán)境
context.last_buy_prcie = 0 #上一次買入價(jià)
context.hold_flag = False # 是否持有頭寸標(biāo)志
context.limit_unit = 10 # 限制最多買入的單元數(shù)
context.unit = 0
context.add_time = 0 # 買入次數(shù)
def CalcATR(data):
TR_List = []
for i in range(1,21):
TR = max(data['highPrice'].iloc[i]-data['lowPrice'].iloc[i],abs(data['highPrice'].iloc[i]-data['closePrice'].iloc[i-1]),abs(data['closePrice'].iloc[i-1]-data['lowPrice'].iloc[i]))
TR_List.append(TR)
ATR = np.array(TR_List).mean()
return ATR
def CalcUnit(perValue,ATR):
return round((perValue/ATR)/100)*100
def SellComplete(hold_flag,security_position):
if len(security_position)>0 and hold_flag==False:
return True
else:
return False
def IN_OR_OUT(data,price,T):
up = max(data['highPrice'].iloc[-T:-1])
down = min(data['lowPrice'].iloc[-int(T/2):-1]) # 這里是10日唐奇安下沿
if price>up:
return 1
elif price<down:
return -1
else:
return 0
def Add_OR_Stop(price,lastprice,ATR):
if price >= lastprice + 0.5*ATR:
return 1
elif price <= lastprice - 2*ATR:
return -1
else:
return 0
def handle_data(context):
T = 20
stock_account = context.get_account('fantasy_account')
data = context.history(['601318.XSHG'], attribute=['openPrice', 'highPrice', 'lowPrice', 'closePrice'], time_range=T+1, freq='1d', style='sat', rtype='frame')
stk = universe[0]
data = data[stk]
data = pd.DataFrame(data)
prices = context.current_price(stk) #獲得最近價(jià)格
today = Date.fromDateTime(context.current_date)
today = today.toISO() #轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)日期格式
#剔除停牌的股票
if np.isnan(prices) or prices == 0: # 停牌或是還沒有上市等原因不能交易
return
# 計(jì)算ATR和unit
ATR = CalcATR(data)
value = stock_account.portfolio_value * 0.01
context.unit = CalcUnit(value,ATR)
#判斷是否處于空倉的狀態(tài)
if SellComplete(context.hold_flag,stock_account.get_positions()):
for stk in stock_account.get_positions():
stock_account.order_to(stk,0)
#判斷買賣時(shí)機(jī)
out = IN_OR_OUT(data,prices,T)
if out ==1 and context.hold_flag==False:
stock_account.order_to(stk,context.unit)
context.add_time = 1 #入場之后持倉就+1
context.hold_flag = True
context.last_buy_prcie = prices
elif out==-1 and context.hold_flag ==True: #離場
stock_account.order_to(stk,0)
initialize(context) # 重新初始化參數(shù)
#判斷加倉或止損
if context.hold_flag==True and len(stock_account.get_positions())>0:
temp = Add_OR_Stop(prices,context.last_buy_prcie,ATR)
if temp ==1 and context.add_time<=context.limit_unit: # 加倉
order_num = min(context.unit,int((stock_account.cash/prices)/100)*100)
stock_account.order(stk,order_num)
context.last_buy_prcie = prices
context.add_time += 1
elif temp== -1: # 止損
stock_account.order_to(stk,0)
initialize(context)
return
寫完代碼后運(yùn)行，結(jié)果如下：
綜上所述靠粪，海龜交易法則的應(yīng)用效果還不錯(cuò)蜡吧。
刺猬偷腥
2019年1月26日
