FMZ量化交易在研究环境中分析唐奇安通道策略

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策略简介

在众多交易策略中，唐奇安通道策略应该是最为经典的突破类策略之一，早在1970年就已经大名远扬，当时国外有家公司专门对主流的程序化交易策略进行模拟测试和研究，结果表明，在所有策略测试中，唐奇安通道策略最为成功。

后来，在美国又发生了一件交易历史上最著名的“海龟”交易员培训，造就了巨大的成功。当时“海龟们”的交易方法是保密的，但过了十几年，《海龟交易法则》公之于众，人们才发现“海龟们”用的正是改进版的唐奇安通道策略。

突破型交易策略适应于走势比较流畅的交易品种，最常见的突破交易方式就是，利用价格与支撑和阻力的相对位置关系，来判断具体交易买卖点位。本节的唐奇安通道策略也正是基于这个原理。

唐奇安通道策略规则

唐奇安通道属于趋势型指标，它的外表与信号与布林带指标有点相像。但是唐奇安的价格通道是根据一定期间内的最高价格与最低价格构建的。比如：在计算最近50根K线最高价的最大值，形成上轨；计算最近50根K线最低价的最小值，形成下轨。

如上图所示：该指标由3条不同颜色的曲线组成的，默认是20个周期内的最高价和最低价来显示市场价格的波动性，当其通道窄时表示市场波动较小，反之通道宽则表示市场波动比较大。

如果价格升破上轨时，就是买入信号；反之，如果价格跌破下轨时，就是卖出信号。由于其上轨和下轨是用最高价和最低价计算出来的，所以一般情况下，价格很少同时升破和跌破上下通道线。大多数情况下，价格是沿着上轨或下轨单边运动，或者在上轨和下轨之间运动的。

策略逻辑

唐奇安通道的使用方法有很多，可以单独使用，也可以和其他指标结合在一起使用。本节课程我们将采用最简单的使用方法。即：当价格自下而上突破上轨，即突破上方压力线时，我们认为多方力量正在走强，一波上涨行情已经形成，买入开仓信号产生；当价格自上而下跌破下轨，即跌破支撑线时，我们认为空方力量正在走强，一波下跌趋势已经形成，卖出开仓信号产生。

如果买入开仓后，价格又重新跌回到了唐奇安通道中轨，我们认为多方力量正在走弱，或者空方力量正在加强，卖出平仓信号产生；如果卖出开仓后，价格又重新涨回到唐奇安通道中轨，我们认为空方力量正在走弱，或者多方力量正在加强，买入平仓信号产生。

买卖条件

• 多头开仓：如果无持仓，并且收盘价大于上轨
• 空头开仓：如果无持仓，并且收盘价小于下轨
• 多头平仓：如果持多单，并且收盘价小于中轨
• 空头平仓：如果持空单，并且收盘价大于中轨

策略代码实现

接下来我们在发明者量化平台的研究环境中，庖丁解牛的逐一理解这个策略

进入发明者量化平台的研究环境，请看下图：

 

python版唐奇安通道策略.ipynb下载 

In [1]:

from fmz import *
task = VCtx(\'\'\'backtest
start: 2019-08-01 09:00:00
end: 2019-10-10 15:00:00
period: 5m
exchanges: [{\"eid\":\"Futures_CTP\",\"currency\":\"FUTURES\"}]
\'\'\')
# 创建回测环境
# 以上红色部分内容的关于回测信息的范例格式，可以在发明者量化平台的策略编写页面中点击“保存回测设置”获取

In [2]:

# 首先，我们需要获取持仓信息，我们定义一个mp()函数用来干这件事

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓，返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i][\'Type\'] == PD_LONG) or (positions[i][\'Type\'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单，返回1
        elif (positions[i][\'Type\'] == PD_SHORT) or (positions[i][\'Type\'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单，返回-1
        
    print(positions)
    
mp() # 接下来，我们执行一下这个获取持仓信息函数，可以看到，结果为0，也就是目前为空仓状态

Out[2]:

0

In [3]:

# 我们以当前螺纹钢主力合约为例子，开始测试这个策略

exchange.SetContractType(\"rb888\") # 设置品种代码，主力合约为合约代码后加数字888

Out[3]:

{\'CombinationType\': 0,
 \'CreateDate\': 0,
 \'DeliveryMonth\': 9,
 \'DeliveryYear\': 0,
 \'EndDelivDate\': 0,
 \'ExchangeID\': \'SHFE\',
 \'ExchangeInstID\': \'rb888\',
 \'ExpireDate\': 0,
 \'InstLifePhase\': 49,
 \'InstrumentID\': \'rb888\',
 \'InstrumentName\': \'rb连续\',
 \'IsTrading\': 1,
 \'LongMarginRatio\': 0.06,
 \'MaxLimitOrderVolume\': 500,
 \'MaxMarginSideAlgorithm\': 49,
 \'MaxMarketOrderVolume\': 30,
 \'MinLimitOrderVolume\': 1,
 \'MinMarketOrderVolume\': 1,
 \'OpenDate\': 0,
 \'OptionsType\': 48,
 \'PositionDateType\': 49,
 \'PositionType\': 50,
 \'PriceTick\': 1,
 \'ProductClass\': 49,
 \'ProductID\': \'rb\',
 \'ShortMarginRatio\': 0.06,
 \'StartDelivDate\': 0,
 \'StrikePrice\': 0,
 \'UnderlyingInstrID\': \'rb\',
 \'UnderlyingMultiple\': 1,
 \'VolumeMultiple\': 10}

接下来我们获取k线数组，因为根据策略逻辑，我们需要行情运行了一段时间，再进行逻辑判断，这样有便于我们的策略逻辑更好的适应行情，这里我们就暂且把50根K线作为起始要求吧。发明者量化的K线信息是以数组的形式储存的，数组里包含最高价，最低价，开盘价，收盘价和成交量等等信息，关于这部分的内容请查看发明者量化的官方API文档：https://www.fmz.com/api

In [4]:

# 接下来我们定义一个变量，让它来存储K线数组

records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组

In [5]:

# 按照策略逻辑描述，我们用收盘价来作为开仓的价格，所以我们需要计算最新K线的收盘价

close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
close

Out[5]:

3846.0

然后，我们需要以收盘价为标准计算50根k线中最高价的最大值和最低价的最小值

In [6]:

upper = TA.Highest(records, 50, \'High\') # 获取50周期最高价的最大值
upper

Out[6]:

3903.0

In [7]:

lower = TA.Lowest(records, 50, \'Low\') # 获取50周期最低价的最小值
lower

Out[7]:

3856.0

接着，我们需要计算这条通道的上轨和下轨的均值

In [8]:

middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
middle

Out[8]:

3879.5

以上，关于此策略需要计算的部分我们已经全部完成，接下来，我们就要开始逻辑判断开仓条件，以及根据逻辑判断的结果进行实际的开仓操作。这里需要注意的是，我们需要用到发明者量化平台的国内商品期货模版，由于当下是研究环境，无法支持这个模版，我们暂且写出来，但是运行会报错，在发明者量化平台的策略编写页面进行实际编码时，导入此模版没有任何问题，模版地址为：https://www.fmz.com/strategy/24288 各位在发明者量化策略编写页面进行编码时，需要把此模版先复制到自己的策略库，然后在回测时勾选上，这里请各位读者注意

In [ ]:

obj = ext.NewPositionManager() # 使用发明者量化交易类库，这里运行时会报错，不用理会，当下是研究环境，
                               # 实际编码过程中不会出现此问题，以下同此，不再注释。

接下来是策略的判断逻辑，并且根据逻辑进行开仓与平仓操作

In [ ]:

if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单，并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单，并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong(\"rb888\", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort(\"rb888\", 1) # 卖开

In [ ]:

# 完整的策略代码：

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓，返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i][\'Type\'] == PD_LONG) or (positions[i][\'Type\'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单，返回1
        elif (positions[i][\'Type\'] == PD_SHORT) or (positions[i][\'Type\'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单，返回-1

def main(): # 主函数
    exchange.SetContractType(\"rb888\") # 设置品种代码，主力合约为合约代码后加数字888
    while True: # 进入循环
        records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
        if len(records) < 50: continue # 如果K线少于50根，就跳过本次循环
        close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
        positions = mp() # 获取持仓信息函数
        upper = TA.Highest(records, 50, \'High\') # 获取50周期最高价的最大值
        lower = TA.Lowest(records, 50, \'Low\') # 获取50周期最低价的最小值
        middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
        obj = ext.NewPositionManager() # 使用交易类库
        if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单，并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单，并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong(\"rb888\", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort(\"rb888\", 1) # 卖开

FMZ量化交易平台邀请链接：https://www.fmz.com/

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