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日内回转交易Pinned highlighted

掘金小Q 【 论坛管理员 】 发表在策略研究 2018-03-24 11:13:02

策略研究
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什么是日内交易?

​ 日内交易(Day Trade)是一种交易模式。主要是指持仓时间短,不留过夜持仓的交易方式。日内交易捕捉入市后能够马上脱离入市成本的交易机会,入市之后如果不能马上获利,就准备迅速离场。因为这种交易方式在市时间短,所以承受的市场波动的风险较低。目前,全球范围内有一些操盘高手采用此交易方式取得稳定的盈利,获得了成功。

日内策略在中国市场可行吗?

​ 与国外市场不同,我国股票市场现阶段施行“T+1”交易,在这个基础上的“T+0”操作,必须是有底仓的高抛低吸。

​ 但凡在日内交易上经验丰富且有很高胜率的选手,在持股期,都会对日内交易拥有极高的兴趣,交易频次也会比较高。以上表述已经暗含了一个隐藏的前提:必须是当天不准备卖出者才能做T,否则会为了几个点的微小价差而得不偿失。

​ 日内交易因为其快速了结和价差较小的特点,交易者盈利的首要条件即为一个交易来回的价差大于交易成本。按照当前券商普遍采用的佣金标准万三计算,一个完整交易轮回的摩擦成本略小于0.2%,从这点看,低佣金使得日内交易的盈利变得相对容易。根据我自身的交易经验,只要参与者对单次盈利预期合理且在介入时间点上不至太过偏离,均能在长久的做T生涯中获得不菲的正收益。

策略实现(基于掘金量化平台)

策略思想

  • 本策略首先买入“SHSE.600000”股票10000股。
  • 根据300s的数据来计算“MACD(12,26,9)”线。
  • “MACD”水下金叉,配合均线多头排列的时候买入1000股,“MACD”水上死叉,配合均线空头排列的时候卖出1000股。
  • 每日操作的股票数不超过原有仓位,并于收盘前把仓位调整至开盘前的仓位。

策略主要步骤实现

订阅数据

subscribe(symbols=symbols, frequency='300s', count=35, wait_group=True)

​ 订阅数据需要在定义init函数里面设置,并调用subscribe函数:

  • symbols需要设置订阅的标的代码。
  • frequency需设置订阅数据的周期级别,这里设置1d 表示以一天为周期。
  • count需要设置获取的bar的数量

数据获取

recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='300s', count=35, fields='close')

​ 订阅数据之后,需要获取已经订阅的数据来进行操作,这时需调用context.data函数:

  • symbols 需要设置订阅的标的代码。
  • frequency需设置订阅数据的周期级别,这里设置1d表示以一天为周期。
  • count需要设置获取的bar的数量
  • fields需要设置返回值的种类

获取当前bar的时间

def on_bar(context, bars):
    bar = bars[0]
    day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

​ 在on_bar函数里,需要判断当前bar是否为当天交易的最后一根,以判断是否平仓,这里可直接过去传入bar的信息。

参数名 类型 说明
symbol str 标的代码
frequency str 频率
open float 开盘价
close float 收盘价
high float 最高价
low float 最低价
amount float 成交额
volume float 成交量
position long 持仓量
pre_close float 前收盘价
bob datetime.datetime bar开始时间
eob datetime.datetime bar结束时间

回测报告

回测报告

分析

​ 我们选取了2016年1月至2016年7月作为回测周期,保利地产(600048)作为标的股票,可以看出:

  • 胜率(具有盈利的平仓次数与总平仓次数之比)达到了46%,当然,您可以根据需要,制定别的高胜率的开平仓条件。
  • 卡玛比率(年化收益率与历史最大回撤之比)是使用最大回撤率来衡量风险。**采用最大回撤率来衡量风险,关注的是最极端的情况。**卡玛比率越高表示策略承受每单位最大损失获得的报酬越高。在这里卡玛比率达到了1.4。
  • 夏普比率(年化收益率减无风险收益率的差收益波动率之比)达到0.78。
  • 策略收益曲线与标的股票收益具有很大相关性,日内交易的关键点在于手续费的控制,在提高胜率的同时,尽量提高盈亏比,使得平仓的价差收益大于手续费的损耗。
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