├── README.md ├── comments └── 各类策略的简单优劣对比.md ├── images ├── Dual-Thrust.jpg ├── R-Breaker.jpg └── 国内量化对冲主要策略.jpg └── strategy ├── Aberration策略.md ├── Andromeda策略.md ├── Checkmate策略.md ├── Dual-Thrust.md ├── GoldenSX策略.md ├── HANS123策略.md ├── ORB失败突破策略.md ├── R-Breaker.md ├── Ready-Set-Go策略.md ├── STC-S_P-Daytrade策略.md ├── 分时均价黄线策略.md ├── 动量策略.md ├── 国内量化对冲主要策略.md ├── 均线策略.md ├── 基于固定百分比幅度的转向交易策略.md ├── 套利策略.md ├── 市场中性策略.md ├── 日内ATR波动性突破策略.md ├── 日均ATR波动性突破策略.md ├── 横盘突破策略.md ├── 空中花园策略.md ├── 菲阿里四价策略.md ├── 跨品种套利.md ├── 跨市场套利.md ├── 跨期套利.md └── 长区间突破策略.md /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | QuantTradeStrategy 2 | ==================== 3 | 4 | # 1:四种常用日内CTA策略介绍及实现 [出处](http://futures.hexun.com/2017-01-19/187804862.html 'flavor') 5 | 1.1 [Dual Thrust策略](/strategy/Dual-Thrust.md)
6 | 1.2 [R-Breaker策略](/strategy/R-Breaker.md)
7 | 1.3 [菲阿里四价策略](/strategy/菲阿里四价策略.md)
8 | 1.4 [空中花园策略](/strategy/空中花园策略.md)  
9 | 1.5 [横盘突破](/strategy/横盘突破策略.md)
10 | 1.6 [基于固定百分比幅度的转向交易](/strategy/基于固定百分比幅度的转向交易策略.md)
11 | 1.7 [HANS123](/strategy/HANS123策略.md)
12 | 1.8 [日均ATR波动性突破](/strategy/日均ATR波动性突破策略.md)
13 | 1.9 [ORB失败突破](/strategy/ORB失败突破策略.md)
14 | 1.10[分时均价黄线](/strategy/分时均价黄线策略.md)
15 | 1.11[日内ATR波动性突破](/strategy/日内ATR波动性突破策略.md)
16 | 17 | 18 | # 2:商品期货中长线量化交易策略 [出处](http://www.hao123.com/mid?key=pZwYTjCEQvdYQMPEpZR8mvqVQ1csnHTsnHcLQv3YP1bvPjczrHD8Tv9YUys&from=tuijian&pn=1) 19 | 商品期货市场中长线量化策略中，比较经常被采用的策略模型，大致包括均线策略、通道突破策略、动量策略和Aberration策略四类。
20 | 2.1: [均线策略](/strategy/均线策略.md)
21 | 2.2:[动量策略](/strategy/动量策略.md)
22 | 2.3:[长区间突破策略](/strategy/长区间突破策略.md)
23 | 2.4:[Aberration策略](/strategy/Aberration策略.md) [各类策略的简单优劣对比](/comments/各类策略的简单优劣对比.md)
24 | 2.5:[Andromeda](/strategy/Andromeda策略.md)
25 | 2.6:[Checkmate](/strategy/Checkmate策略.md)
26 | 2.7:[Golden SX](/strategy/GoldenSX策略.md)
27 | 2.8:[Ready-Set-Go](/strategy/Ready-Set-Go策略.md)
28 | 2.9:[STC S&P Daytrade trading system](/strategy/STC-S_P-Daytrade策略.md) 29 | 30 | 31 | # 3:商品期货套利策略 [出处](http://blog.sina.com.cn/s/blog_95b4e6c90102wb8i.html) 32 | 套利策略一般包括期现套利、跨期套利、跨市场套利、跨品种套利等。
33 |
34 | 对于商品期货而言,期现套利必须交易大量的商品实物,这对大多数机构投资者而言并不合适。因此,我们仅介绍跨期套利、跨市场套利和跨品种套利。
35 | 3.1: [跨期套利](/strategy/跨期套利.md)
36 | 3.2: [跨市场套利](/strategy/跨市场套利.md)
37 | 3.3: [跨品种套利](/strategy/跨品种套利.md)
38 | 39 | # 4:量化对冲策略 40 | 量化的字面含义其实表明是对收益和风险进行数量化建模管理。通常是结合“对冲”俩字一起使用。量化对冲策略即同时利用量化手段和对冲技巧的投资策略。经典的量化对冲策略有市场中性策略、事件驱动套利策略三种。
41 | 4.1: [主要策略图示](/strategy/国内量化对冲主要策略.md)
42 | 4.2: [市场中性策略](/strategy/市场中性策略.md)
43 | 4.3: [套利策略](/strategy/套利策略.md)
44 | 45 | ## 个人策略 46 | * [价值投资 -- 成长股内在价值投资](https://www.joinquant.com/post/541) 47 | * [价值投资 -- 三一投资管理公司价值选股法](https://www.joinquant.com/post/556) 48 | * [价值投资--低估价值选股策略](https://www.joinquant.com/post/586) 49 | * [bias策略加强版，多股票，仓位管理，止损，胜率统计](https://www.joinquant.com/post/196) 50 | * [量化投资学习【指标学习level1】之多股票KD指标](https://www.joinquant.com/post/176) 51 | * [上下影线代码样例](https://www.joinquant.com/post/7) 52 | * [量化投资学习【经典指标】---简易波动指标（EMV）](https://www.joinquant.com/post/150) 53 | * [量化投资学习【经典指标和K线图系列】之5——能量潮OBV](https://www.joinquant.com/post/126) 54 | * [【原力觉醒】 - 相对OBV指标策略](https://www.joinquant.com/post/439) 55 | * [量化投资学习【经典指标和K线图系列】之1——指数平滑均线](https://www.joinquant.com/post/14) 56 | * [量化投资学习【TA-LIB】之Bollinger Bands](https://www.joinquant.com/post/144) 57 | * [量化投资学习【经典指标】之人气指数（AR）](https://www.joinquant.com/post/160) 58 | * [【神父做量化】CCI指标](https://www.joinquant.com/post/219) 59 | * [Bollinger Bandit Strategy](https://www.joinquant.com/post/147) 60 | * [双线RSI择时轮动策略](https://www.joinquant.com/post/213) 61 | * [双因子加指标模型](https://www.joinquant.com/post/399) 62 | * [线性回归的趋势跟踪系统](https://www.joinquant.com/post/212) 63 | * [量化投资学习——行业龙头股均线（收益率填坑优化版）](https://www.joinquant.com/post/258) 64 | * [多均线策略](https://www.joinquant.com/post/243) 65 | * [简单的多均线择时策略](https://www.joinquant.com/post/570) 66 | * [【钟摆理论1】量化模型实现](https://www.joinquant.com/post/287) 67 | * [【钟摆理论2】——价值中枢](https://www.joinquant.com/post/457) 68 | * [【钟摆系列3】——单股票价值中枢动态调仓](https://www.joinquant.com/post/477) 69 | * [【钟摆系列4】多股票市值中枢动态平衡](https://www.joinquant.com/post/505) 70 | * [配对交易 - 以回测期间两股的股价比值的均值作为价值中枢](https://www.joinquant.com/post/242) 71 | * [在配对交易的基础上增加了协整判断（每隔一段时间更新股票组合）](https://www.joinquant.com/post/266) 72 | * [银行股配对交易](https://www.joinquant.com/post/227) 73 | * [银行股低PB轮换策略](https://www.joinquant.com/post/152) 74 | * [银行pe、pb轮动策略](https://www.joinquant.com/post/587) 75 | * [指数轮动模型（更新模型2016年2月13日）](https://www.joinquant.com/post/451) 76 | * [二八轮动2.0](https://www.joinquant.com/post/512) 77 | * [动量度量-ETF轮动](https://www.joinquant.com/post/464) 78 | * [基于卡尔曼滤波器的银行搬砖](https://www.joinquant.com/post/391) 79 | * [Markowitz with regularization term](https://www.joinquant.com/post/501) 80 | * [Adaptive Asset Allocation](https://www.joinquant.com/post/388) 81 | * [带收益预测的Markowitz动态平衡策略](https://www.joinquant.com/post/389) 82 | * [Classical Markowitz portfolio optimization](https://www.joinquant.com/post/353) 83 | * [A股市场大数据挖掘之1：股份行动态再平衡](https://xueqiu.com/3727797950/58626491) 84 | * [单只股票动态平衡](https://www.joinquant.com/post/67) 85 | * [多只股票动态平衡](https://www.joinquant.com/post/68) 86 | 87 | # 热点分析策略 88 | * [赶上牛市打新股策略好的不要不要的](https://www.joinquant.com/post/265) 89 | * [举牌概念买买买！](https://www.joinquant.com/post/322) 90 | * [统计了一下熔断的历史数据](https://www.joinquant.com/post/432) 91 | * [春节抢红包攻略，我已经开抢了，你随意~~](https://www.joinquant.com/post/488) 92 | * [如果明天大盘开始反弹，你选哪只股票？](https://www.joinquant.com/post/563) 93 | * [我发现了一个惊人的秘密： 月底容易暴跌，特别是25日以后！](https://www.joinquant.com/post/575) 94 | 95 | ## 经典策略 96 | * [量化投资学习【常见策略】1-羊驼1（每天持有收益率前n的股票）](https://www.joinquant.com/post/26) 97 | * [量化投资学习【常见策略】2-羊驼2（表现最优入池）](https://www.joinquant.com/post/19) 98 | * [量化投资学习【常见策略】3-羊驼3（随机入池）](https://www.joinquant.com/post/20) 99 | * [把社区基础文档里的羊驼和均线策略合并了一下](https://www.joinquant.com/post/30) 100 | * [量化投资学习【常见策略】6-海龟交易系统](https://www.joinquant.com/post/49) 101 | * [【经典策略系列】之 Dual Thrust 交易策略](https://www.joinquant.com/post/274) 102 | * [【经典策略系列】之 Volume-weighted Moving Average 交易策略（增强修改版）](https://www.joinquant.com/post/325) 103 | * [【经典策略系列】之周规则交易策略（使用分级移动止盈、移动止盈方法，以及新api--run_daily等的用法）](https://www.joinquant.com/post/349) 104 | * [【网格交易策略-年化30%+】-网格大法好，熊市不用跑~](https://www.joinquant.com/post/539) 105 | * [【滚动复利策略】的量化实现-改进v1.0](https://www.joinquant.com/post/500) 106 | * [神奇的鳄鱼法则交易系统——避开盘整，抢占趋势先机](https://www.joinquant.com/post/595) 107 | * [【回测来啦】——鳄鱼法则交易系统，15年至今114%](https://www.joinquant.com/post/669) 108 | * [金叉死叉策略](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E9%87%91%E5%8F%89%E6%AD%BB%E5%8F%89%E7%AD%96%E7%95%A5/249) 109 | * [海龟策略](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%B5%B7%E9%BE%9F%E7%AD%96%E7%95%A5/250) 110 | * [浅谈小市值策略](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%B5%85%E8%B0%88%E5%B0%8F%E5%B8%82%E5%80%BC%E7%AD%96%E7%95%A5/251) 111 | * [多头排列回踩买入策略](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%A4%9A%E5%A4%B4%E6%8E%92%E5%88%97%E5%9B%9E%E8%B8%A9%E4%B9%B0%E5%85%A5%E7%AD%96%E7%95%A5/253) 112 | * [借助talib使用技术分析指标来炒股](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%80%9F%E5%8A%A9talib%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E6%9E%90%E6%8C%87%E6%A0%87%E6%9D%A5%E7%82%92%E8%82%A1/254) 113 | * [大师系列之价值投资法](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%A4%A7%E5%B8%88%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B9%8B%E4%BB%B7%E5%80%BC%E6%8A%95%E8%B5%84%E6%B3%95/255) 114 | * [事件驱动策略（基于业绩快报）](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%AD%96%E7%95%A5%EF%BC%88%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E4%B8%9A%E7%BB%A9%E5%BF%AB%E6%8A%A5%EF%BC%89/256) 115 | * [策略回测结果指标详解](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%9B%9E%E6%B5%8B%E7%BB%93%E6%9E%9C%E6%8C%87%E6%A0%87%E8%AF%A6%E8%A7%A3/257) 116 | * [基于协整的配对交易](https://community.bigquant.com/t/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%A0%82-%E7%AD%96%E7%95%A5%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%8D%8F%E6%95%B4%E7%9A%84%E9%85%8D%E5%AF%B9%E4%BA%A4%E6%98%93/260) 117 | * [基本面量化（Quantamental）——财务指标量化策略](https://community.bigquant.com/t/%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E9%9D%A2%E9%87%8F%E5%8C%96%EF%BC%88Quantamental%EF%BC%89%E2%80%94%E2%80%94%E8%B4%A2%E5%8A%A1%E6%8C%87%E6%A0%87%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%AD%96%E7%95%A5/598) 118 | 119 | ## 小市值&低股价策略 120 | * [小市值股票轮动策略](https://www.joinquant.com/post/316) 121 | * [小市值改进-超跌](https://www.joinquant.com/post/479) 122 | * [持仓1只股票的小市值策略](https://www.joinquant.com/post/346) 123 | * [持仓10只股票的小市值策略](https://www.joinquant.com/post/347) 124 | * [【淡手辑略】低开买（跌停不买），高开卖（涨停不卖）——Total Returns 73984.45%](https://www.joinquant.com/post/440) 125 | * [小市值策略【收益40000%】](https://www.joinquant.com/post/255) 126 | * [小市值策略，剔除了停牌，st，\*st，加了简单的止损【收益340000%】](https://www.joinquant.com/post/449) 127 | * [小市值策略的探索性研究（一)](https://www.joinquant.com/post/297) 128 | * [小市值策略的探索性研究（二）](https://www.joinquant.com/post/335) 129 | * [小市值策略的探索性研究（三）重要！有进展了！戳进来戳进来！](https://www.joinquant.com/post/435) 130 | 131 | 132 | ## 技术分享1：TA-Lib——程序化交易的利器 133 | TA-Lib 用中文可以称作技术分析库，是一种广泛用在程序化交易中进行金融市场数据的技术分析的函数库。它提供了多种技术分析的函数，可以大大方便我们量化投资中编程工作，内容包括：
134 | * 多种指标，如ADX, MACD, RSI, 布林轨道等等 135 | * K线形态识别，如黄昏之星，锤形线等等 136 | * [Ta-Lib用法介绍！](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.joinquant.com/post/548) 137 | * [指标计算和形态识别的编程利器——TA-Lib](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.joinquant.com/post/232) 138 | * [量化投资学习【TA-LIB】之MACD](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.joinquant.com/post/131) 139 | * [量化投资学习【TA-LIB】之Bollinger Bands](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.joinquant.com/post/144) 140 | * [量化投资学习【TA-LIB】之STOCH（KD指标）](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.joinquant.com/post/142) 141 | * [量化投资学习【TA-LIB】之ATR](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.joinquant.com/post/134) 142 | * [量化投资学习【TA-LIB】之RSI](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.joinquant.com/post/133) 143 | 144 | ## 技术分享2：QLS教程, 英文版:[Quantopian Lectures Series](https://www.quantopian.com/lectures) , Quantopian上一组非常不错的系列教程 145 | * [【QLS】线性回归, 拟合平安银行股价的变化如何影响到中国石油的股价](https://www.joinquant.com/post/56) 146 | * [【QLS】线性相关分析, 保利地产和中工国际（工程行业）两支股票相关性分析](https://www.joinquant.com/post/173) 147 | * [【QLS】斯皮尔曼秩相关系数, 检测一个共同基金的费用与它三年的夏普比是否相关](https://www.joinquant.com/post/170) 148 | * [【QLS-6】过拟合, 使用股票价格预测和时间区间选取说明过拟合及预防策略](https://www.joinquant.com/post/194) 149 | * [【QLS7】参数估计的不稳定性, 夏普比和移动平均说明均值和方差的不确定](https://www.joinquant.com/post/209) 150 | * [【QLS-8】模型设定, 回归预测时自变量、因变量和函数形式的选取](https://www.joinquant.com/post/234) 151 | * [【QLS9】回归模型假设的违背,无偏的、一致的和有效的](https://www.joinquant.com/post/214) 152 | * [【QLS10】回归分析, 估计相关变量间的相关系数](https://www.joinquant.com/post/221) 153 | * [【QLS12】套利定价理论, 计算两种资产期望收益率和预测未来价格](https://www.joinquant.com/post/229) 154 | * [【QLS15】最大似然法（MLE）, 利用MLE对资产收益率进行建模](https://www.joinquant.com/post/225) 155 | * [【QLS16】ARCH和GARCH模型, 适合波动性分析和预测](https://www.joinquant.com/post/304) 156 | * [【QLS17】多空策略, 排序选择优劣股票做多和做空](https://www.joinquant.com/post/281) 157 | * [【QLS19】动量交易策略, 根据价格趋势交易](https://www.joinquant.com/post/303) 158 | * [【QLS20】度量动量, 对股票价格变化趋势的一种度量](https://www.joinquant.com/post/305) 159 | * [配对交易策略, 分析两只股票经济上的关联](https://www.joinquant.com/post/185) 160 | * [凸优化(Convex Optimization)介绍！,解决投资于两种高风险证券的投资者的效用最大化问题，或是根据市场数据校准期权定价模型](https://www.joinquant.com/post/571) 161 | 162 | ## 技术分享3： 机器学习应用 163 | * [【机器学习】时间序列波动率估计, 舍弃Garch模型,使用全新的Bayesian nonparametric model](https://www.joinquant.com/post/465) 164 | * [【机器学习】上证指数十年走势, 一个分析](https://www.joinquant.com/post/447) 165 | * [交易策略中的参数优化问题, Bayesian Optimization](https://www.joinquant.com/post/403) 166 | * [被动型投资, 按照等权, beta, 波动率，收益率去设置权重，回报都会略高于benchmark，而且这样的方法绝对不会overfitting](https://www.joinquant.com/post/422) 167 | * [不同市场对同一指数的追踪, 根据新股和美股的追踪误差，我们可以估计指数的短期上下区间。](https://www.joinquant.com/post/603) 168 | * [【机器学习】缠论中的线性回归, 参照莫邪的救赎的缠论理论对拐点和趋势的量化分析](https://www.joinquant.com/post/427) 169 | * [【机器学习】非参数型聚类分析, 将价格的走势进行聚类操作，一个类别中的价格会具有相同的趋势：上升，下跌或震荡。而且聚类操作能够过滤掉中间细微粒度的扰动](https://www.joinquant.com/post/433) 170 | * [SVR预测股票开盘价, 即把前一日的 ('openPrice','highestPrice','lowestPrice','closePrice','turnoverVol','turnoverValue') 作为当日 'openPrice' 的自变量，当日 'openPrice' 作为因变量。](https://www.joinquant.com/post/271) 171 | 172 | ## 技术分享4：量化缠绕 173 | * [【量化缠论】之分型、笔、线段识别](https://www.joinquant.com/post/425) 174 | * [【量化缠论】应用之维克多1-2-3法则(回测提速版)](https://www.joinquant.com/post/519) 175 | -------------------------------------------------------------------------------- /comments/各类策略的简单优劣对比.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### 各类策略的简单优劣对比 2 | 根据海外多个商品期货市场的长期历史数据测算，以及海外一些优秀商品期货量化对冲基金的实证研究，短线策略经常有更低的回撤，尤其是在一些极端情况之下（例如2008-2009年的金融危机）更能够回避市场短期剧烈波动的风险。
3 | 而另一方面，中长线策略则容易产生更好的收益。因此，同时使用短线和中长线策略可以同时平衡收益与风险。
4 | 在中长线量化交易策略方面，相关实证研究也显示，或许由于长区间突破策略过于简单，均线策略比长区间突破策略和动量策略也更加有效，且更加稳定。
5 | 具体来看，从1959年到1995年，均线策略与长区间突破策略在各种参数之下都能有很好的收益率表现，而动量策略则略逊一筹。
6 | 自1996年到2007年，这三个策略的收益率表现都出现了下降，但均线策略与长区间突破策略仍在多个参数组合下有良好表现，而动量策略则差强人意。
7 | -------------------------------------------------------------------------------- /images/Dual-Thrust.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/BigNewbiePlus/QuantTradeStrategy/56f81c5f160e5d3c316629e7ca2ffcc647be320c/images/Dual-Thrust.jpg -------------------------------------------------------------------------------- /images/R-Breaker.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/BigNewbiePlus/QuantTradeStrategy/56f81c5f160e5d3c316629e7ca2ffcc647be320c/images/R-Breaker.jpg -------------------------------------------------------------------------------- /images/国内量化对冲主要策略.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/BigNewbiePlus/QuantTradeStrategy/56f81c5f160e5d3c316629e7ca2ffcc647be320c/images/国内量化对冲主要策略.jpg -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/Aberration策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### Aberration策略 2 | Aberration策略，选取的角度是根据布林线判断交易方向。布林线指标，是由移动平均线和标准差定义的。在正态分布的假设下，金融标的价格大部分时间会在布林线带内波动。
3 | Aberration策略的思想就是，在大部分的震荡时间中等待一个新趋势出现的小概率事件发生。其交易规则为：向上突破上轨做多，向下突破下轨做空，回到中轨时平仓。在海外市场，Aberration 策略中布林线的初始参数，一般设置为MA30±2 个标准差。
4 | 从交易特点来看，Aberration策略交易频率并不高，一般每年交易某个品种3-4次，平均每笔交易持仓60个交易日左右，通过长线来获取利润。另一方面，Aberration策略同时交易多个相关性较低的品种，通过分散投资避开大风险。
5 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/Andromeda策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Andromeda 2 | Andromeda 交易系统于2001 年由Petros Development Corp 开发，是一个长线趋势交易系统，依赖简单的数学公式完全客观地进行交易，不带主观成分，并可以使用在多个市场。该系统于2002 年4 月发布，其核心优势是在公开发布之后也依然能保持稳定业绩。Andromeda 交易系统针对不同的市场都是用采同一套规则和参数，并没有进行最优化处理，属于非曲线匹配系统，样本外测试和样本内测试的结果一致，并且在发布后将近十年的时间里得到了验证。不同大小的资金账户皆可使用，由于是日线模型，因此不需要天天盯市，所有的进场出场指令均在下一日的开盘执行，有时候也可能很多天没有交易。Andromeda 平均每笔交易的持仓时间为60-65 天，该系统的一大特色是，交易终止点不是根据价格，而是根据持仓时间而定。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/Checkmate策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Checkmate 2 | Checkmate 交易系统是一个独特的交易系统，该系统最大的特点是，它的目标不是最大化利润，而是保证收益率的一致性和最大回撤最小化。该系统在全部的品种上使用相同的交易法则和参数，因此避免了过度优化和曲线匹配的问题。Checkmate 在进场点选择上把关严格，可能在跟踪时同时监控多个品种，但交易很少，这使Checkmate 使用的保证金平均来看会比其他系统要少。因此这个系统可以让较小的账户里来交易大额的组合。Checkmate 是中线交易系统，目的是捕捉中线趋势，它采用改进趋势过滤，这种方法可以使Checkmate 经常能在获利最大的最近高点或低点离场，这点和那些有大回撤的趋势系统有所不同，它能迅速止盈离场，因此Checkmate 让交易者的心理相对舒适。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/Dual-Thrust.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Dual-Thrust 策略 2 | 传统的开盘区间突破策略，是指通过在开盘区间的上下加减预定的数值范围进行交易。而Dual-Thrust策略实际上则是对传统开盘区间突破策略的一个改进。
3 | 两个策略均是对当日开盘价加减某个数值（记为Range），获得一个区间，突破区间上轨做多，突破区间下轨做空。开盘区间突破策略通过前一个交易日的最高价和最低价确定Range的值，
4 | 而Dual-Thrust策略使用前N日的4个价格：前N日最高价HH、前N日最低价LL、前N日最高收盘价HC、前N日最低收盘价LC，来确定Range的值，并引入更多参数，使得通过Range确定的区间可以是非对称的（见下图）。
5 |
6 | 在此模型中，Ks与Kx的两个参数值可以阶段性地动态调整。当Ks＞Kx时，空头相对容易被触发，反之亦然。
7 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/GoldenSX策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Golden SX 2 | Golden SX 系统发布于1995 年，到目前16 年的时间里，仅2005 年一年不盈利。它可以同时交易在13 个不同的品种上，并且采用相同的交易法则。Golden SX 采用一个十分有效的指标GSX Indicator，在开始交易前会先等市场有小幅回调再介入，以此来改进交易的成功率。系统有两种止损方法，一个是资金保护止损点，另一个是持有头寸后基于盈利的止损，这样可以保护资金的同时保证盈利。新的改进版本Golden SX Electronic 于2009 年发布。可以对其中2 个参数做一定优化，也可以不优化。1983 年-2010 年的测试显示，该系统有60%的时间持有头寸，多个市场的平均胜率在56%左右。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/HANS123策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # HANS123 2 | 作为外汇市场上广为流传的一种突破交易策略，HANS123以其简捷的开盘后N根K线（分钟）的高低点突破，作为交易信号触发的评判标准。这也是一种入场较早的交易模式，配套价格包括带、时间确认、波动幅度要求等项过滤技术、或可提高其胜算。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/ORB失败突破策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # ORB失败突破 2 | ORB交易最早于1988年由美国基金经理托比提出，它通过衡量开盘价与最高价、最低价距离的取小者，为失败突破幅度，后市一旦超出这个幅度，就认为真正的突破。在实际应用过程中，早评的突破、窄幅波动日后的突破，可以作为有效的过滤条件。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/R-Breaker.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # R-Breaker 策略 2 | 作为一个经典的日内短线交易量化策略，R-Breaker策略一般使用1分钟、5分钟和10分钟的交易数据。具体来看，该策略根据上一交易日的收盘价、最低价、最高价，加上3个由量化投资机构自己确定的模型参数，
计算出6个价位，从大到小分别为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。具体的交易规则如下：
3 | a、若日内最高价超过观察卖出价后，又下跌跌破反转卖出价，则采取反转策略，平仓多单并开仓做空；若日内最低价超过观察买入价后，又上涨突破反转买入价，则采取反转策略，平仓空单并开仓做多。
4 | b、若空仓，当价格上涨超过突破买入价时，采取趋势策略开仓做多；反之，当最新价格下跌超过突破卖出价时，则开仓做空。
5 | 总体来看，R-Breaker策略选定的6个价位，可以认为是经典技术分析中所采用的“阻力位”和“支撑位”。根据这6个价位进行相应的开平仓，既可以追踪趋势，又可以判断反转。而3个模型参数则可以改变6个触发价位之间的距离，
优化模型效果。
6 |
7 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/Ready-Set-Go策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Ready-Set-Go 2 | Ready-Set-Go 交易系统是一个长线交易系统，可以使用在多个市场，自2000 年公布以来都是使用相同的法则和参数，参数值可以根据市场趋势强弱自动调整。该系统可以使用在多个市场，自1970 以来至2011 年中，系统交易于8 个市场，在扣除每笔交易100 美元费用后平均收益率43%，平均每年每个市场交易3-4 笔。Ready-Set-Go 的进场点和离场点均会随趋势强度的变化而变化，持仓时间从一两周至半年不等，极少数情况会持仓1 年。该系统只有50-60%的时间是持有头寸的。它的止损方式是基于波动率过滤的移动止损，可以为百分比止损，或是资金止损。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/STC-S_P-Daytrade策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # STC S&P Daytrade trading system 2 | 该系统每月平均交易10 笔左右，每天交易不超过2 笔。市场总是有起有伏，该系统首先采用"Price Trend Indicator"价格趋势指数来判断市场是超买还是超卖，超买的市场应该卖出头寸，超卖的市场应该买入头寸。第一笔交易进场方法是根据开盘价设一个区间，高于开盘价某些点位即买入，低于开盘价某些点位即卖出。日趋势通常会在3-4 天后改变方向，或是遇到跳空开盘，这些日子被称为"key reversal days"关键转折日。这种日子在目前的市场正在不断增多，因此有一套"Superior Clear-OutReversal Enhancement"系统来帮助找出反转信号并开始新方向的交易。最后，该系统每天都有不同的风险暴露，因此需要设置止损，系统采用"Dynamic Risk Exposure Stops"方法止损。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/分时均价黄线策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 分时均价黄线 2 | 在此我无意讨论其它均线系统的日内表现，分时均价黄线，因其广泛出现于各类交易软件的内置分时走势图中，因而，就交易策略的自我实现预言而论，它的地位格外突出，醒目。 3 | 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/动量策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### 动量策略 2 | 与股票市场的量化择股相类似，商品期货的动量策略也认为，期货品种的中长周期上涨或者下跌趋势具有动量效应，能够维持一段时间。
3 | 在此之中，一个被广泛应用的经典的动量策略模型，就采取如下的量化交易策略。
4 | 首先选出3个商品期货品种，然后在过去的L个月内进行涨跌收益率排序，并对排第一的品种开多单，排第三的品种开空单，
5 | 开仓之后的持仓时间均为1个月。其中L的参数值，可以取1，2，3，6，9，12个月等。 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/国内量化对冲主要策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 对冲主要策略 2 | ![](/images/国内量化对冲主要策略.jpg) 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/均线策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### 均线策略 2 | 均线策略使用两条移动平均线来判断趋势。一般采用的交易规则是，当短周期均线(STMA)超过长周期均线(LTMA)幅度X%时，进行做多；
3 | 当短周期均线落后长周期均线X%时做空。也即STMA> LTMA *(1+X)时做多，STMA< LTMA *(1-X)时做空。
4 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/基于固定百分比幅度的转向交易策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 基于固定百分比幅度的转向交易 2 | 该系统曾在某交易系统策略大赛中荣获第二名的殊荣，也是笔者最为衷情的日内突破交易策略。相对而言，基于固定点位的突破，可能会受制于品种价格区域的变化而变迁，基于固定百分比幅度的突破，则较少受到类似的困扰，除非该品种的波动性水平发生巨变。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/套利策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 套利策略 2 | 3 | * 统计套利：统计套利通过对相关证券进行对冲来获得与市场相独立的稳定性收益。在价格出现背离走势的时候买进表现相对差的，卖出表现相对好的，就可以期待在未来当这种背离趋势得到纠正时获得相对稳定的收益。它的风险在于如果市场并未按照预想出现价格回归，而是进一步扩大价差，可能会产生风险。 4 | * 期现套利：期现套利是指某种期货合约，当期货市场与现货市场在价格上出现差距，低买高卖而获利。当现货指数被低估，某个交割月份的期货合约被高估时，投资者可以卖出该期货合约，同时根据指数权重买进成份股。当现货指数被高估，某个交割月份的期货合约被低估时，如果允许融券，投资者可以买入该期货合约，同时按照指数权重融券卖空成份股。和统计套利类似，它的风险在于期货和现货的价差并未收敛而是进一步扩大。 5 | * ETF套利：ETF(Exchange Traded Fund)交易型开放式指数基金，通常又被称为交易所交易基金。由于其有两个价格，即基金净值和交易所交易价格，所以一旦两个价格相差过多时，就可以高卖低买套利。风险在于交易价格随时波动，较难捕捉，也可能会有流动性困难。 6 | * 分级基金套利：一般分级基金有5个价格，母基金净值，A类份额净值、A类份额交易价格、B类份额净值、B类份额交易价格，正常情况下，A的净值+B的净值=2\*母基金净值，当(A的交易价格+B的交易价格)大于或小于两倍母基金净值时，也可以通过高卖低买获利。但实际情况中，由于申购到拆分到卖出并非T+0，而交易价格又是瞬息万变的，可能会套利失败。 7 | * 事件驱动套利策略：利用特殊事件造成的对资产价格的错误定价，买入股价受事件正面影响的公司，卖出股价受事件负面影响的公司，从错误定价中谋利。 8 | * CTA期货策略：CTA即commdity trading advisor,直译为商品交易顾问。其中期货套利策略即从不同期货市场或是同一市场内不同期货合约间的价差中寻求利润，风险和之前介绍的套利风险类似，即出现差价放大的情况。而趋势交易策略目前CTA运用最广泛的，通过运用大量不同的指标去除市场噪音并寻找当前的市场趋势，然后建立头寸，他们从市场趋势的持续发展中渔利。这个策略在市场出现震荡，没有表现出很强的趋势时失效。 9 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/市场中性策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 市场中性策略 2 | 市场中性策略通过构造股票多空组合减少对某些风险的暴露;最典型的对冲策略是Alpha策略，通过构建相对价值策略来超越指数，通过指数期货或期权等风险管理工具消除投资组合的大部分或全部系统风险，获得额外收益。由于买入和卖出金额接近，中和了市场总体风险，管理业绩与市场牛熊无关，这就是“股票市场中性策略”的由来。国内对冲策略产品大多采用买入现货、卖出期货的对冲策略，期货价格和现货价格之间的差异会影响策略表现。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/日内ATR波动性突破策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 日内ATR波动性突破 2 | 与E7不同，E10更侧重于短期市场波动率的变化评估，波动性突破，在一定程度上具备适应市场的功能，在实际应用于适应不同市场环境的能力更强。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/日均ATR波动性突破策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 日均ATR波动性突破 2 | 我们有理由相信，当一定幅度的ATR波动性幅度已经发生，我们将更愿意去赌日内波动的方向朝着这个已经完成一定幅度ATR的方向继续发展，比较的基准，可以是开盘价，也可以是日内创下的新高、新低记录位置。 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/横盘突破策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 横盘突破 2 | 较易于实现量化的形态突破，有分型，窄幅横盘突破，各种K线组合、双顶、双底、缠论三买三卖等，较难于实现量化的形态突破，有趋势线、圆孤顶底、旗型、菱 形、三角形等各种经典技术分析形态，趋势之后是盘整，盘整之后是趋势，横盘突破的交易策略，充分体现了波动性循环的价格波动规律，我们需要做的事情就是合 理量化盘整的定义：周期跨度、波动幅度。
3 |
4 | 主要特点：
5 | 日内交易策略，收盘平仓；
6 | 横盘突破在过去30根K线的高低点围绕中轴上下0.5%的范围内波动时；
7 | 上轨＝过去30根K线的最高价；
8 | 下轨＝过去30根K线的最低价；
9 | 当价格突破上轨，买入开仓；
10 | 当价格跌穿下轨，卖出开仓。
11 | 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/空中花园策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### 空中花园策略 2 | 空中花园属于日内突破策略。与之前的策略有所不同，空中花园比较看重开盘突破。开盘时的高开或者低开均说明有大的利好或者利空使得开盘大幅远离昨天的收盘价。开盘突破，是最快的一种入场方式。当然出错的概率也最高。因此为了提高策略的胜率，空中花园策略加了额外的条件，也就是开盘要大幅高开或者低开，形成一个空窗，因此顾名思义称为空中花园，然后再根据是否突破上下轨来进行开仓判断。这样一来，策略的胜率将大大提高，不过由于对高开或者低开的幅度要求过高，一般是超过1%，因此使得策略的交易次数可能相对其它策略而言要偏低一些。开盘第一根K线是收阳还是收阴，是判断日内趋势可能运动方向的标准。在当天开盘高开或低开时更有效。
3 |
4 | 空中花园策略主要特点：
5 | 　　日内交易策略，当日收盘平仓；空中花园在当天高开或低开时使用，即当开盘价>=昨天收盘价\*1.01 或开盘价<=昨天收盘价\*0.99 时：
6 |
7 | 　　上轨＝第一根K线的最高价；
8 |
9 | 　　下轨＝第一根K线的最低价；
10 |
11 | 　　当价格突破上轨，买入开仓；
12 |
13 | 　　当价格跌穿下轨，卖出开仓。
14 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/菲阿里四价策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### 菲阿里四价策略 2 | 菲阿里四价策略是一种比较简单的趋势型日内交易策略。昨天高点、昨天低点、昨日收盘价、今天开盘价，可并称为菲阿里四价。它由日本期货冠军菲阿里实盘采用的主要突破交易参照系。菲阿里四价是日内突破策略，所以每日收盘之前都需要进行平仓。该策略的上下轨以及用法如下所示:
3 |
4 | 　　上轨＝昨日高点；
5 |
6 | 　　下轨＝昨日低点；
7 |
8 | 　　昨日高点和昨日低点可以视为近期的一个波动范围，该范围的存在一定程度是一种压力线，只有足够的价格上涨或者下跌才会突破前期的高点或者低点。因此突破位置是一个比较好的入场信号，如果突破该波动范围，则证明动能较大，后续走势强度维持较强的概率比较高，因此该策略采用以下开仓方式:
9 |
10 | 　　当价格突破上轨，买入开仓；
11 | 12 | 　　当价格跌穿下轨，卖出开仓。
13 |
14 | 　　策略在开仓之后可能面临假突破的问题，因为该价位存在很大的阻力，可能是暂时性的突破，随机回落，因此具体策略使用之中可以设置一些过滤条件来剔除假突破的情况。这样使得策略的胜率变大。开仓之后的止损止盈根据具体环境具体确定。
15 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/跨品种套利.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 跨品种套利
2 | 跨期套利常受制于合约流动性,相比而言,跨品种套利可以容纳更大的资金, 具有更好的实际操作性。
3 |
4 | 跨品种套利的思路一般如下:选取相关性强的两个品种,计算价格比值。根据价格比值的走势可以采取趋势套利和反转套利两种方式,具体的实现方式则有多种。例如,趋势套利可以使用移动平均线等方式,而反转套利可以使用统计价格比值设定反转阈值的方式。我们前期的报告《跨品种套利策略研究》对趋势套利型的跨品种套利做了研究。
5 |
6 | 跨品种套利的品种选择一般有两类。一是选择产品与原材料,二是选择能互相替代的产品。具体国内市场而言,跨品种套利一般可以在以下品种中进行:
7 |
8 | (1)**螺纹钢与铁矿石、焦炭钢铁生产中最重要的原料就是铁矿石,其次是焦炭。**
9 |
10 | 钢铁生产的技术流程现已十分成熟,没有大的变化。生产1吨生铁,大约需要1.5-2吨的铁矿石,0.4-0.6吨的焦炭。因此,钢铁的价格基本上取决于铁矿石与焦炭的价格。钢铁与铁矿石的相关性很强,与焦炭的相关性次之。
11 |
12 | (2)**大豆与豆油、豆粕**
13 |
14 | 豆油是常用的食用油,而豆粕则可以作为动物饲料。压榨加工大豆,可以产出豆油并剩下豆粕,因此这三者之间可以进行跨品种套利。一般而言,100%大豆=18.5%豆油+80%豆粕+1.5%损耗。
15 |
16 | (3)**焦煤与焦炭**
17 |
18 | 焦煤是焦炭的上游产业,按照现在的生产技术,1.3吨焦煤可以产出1吨焦炭。因此,二者价格相关性强,可以进行跨品种套利。
19 |
20 | (4)**热轧卷板与螺纹钢**
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22 | 热轧卷板是一种钢板,以板坯为原料,加热之后进行粗轧和精轧后产出。热轧卷板作为一种重要的钢材,广泛应用于基建、船舶、汽车等领域。
23 |
24 | 热轧卷板与螺纹钢同为钢材,原材料成本相近,因此两者价格具有较好的相关性。然而,由于下游消费市场具有差异,两者短期的供需关系会有不同,也就提供了套利机会。
25 |
26 | (5)**豆油、棕榈油与菜籽油**
27 |
28 | 豆油、棕榈油与菜籽油均为食品添加剂,互为替代品。一般的,豆油与棕榈油、豆油与菜籽油的相关性较强,而棕榈油与菜籽油的相关性则相对弱些,因此推荐使用豆油与其他两个品种进行套利。
29 |
30 | 豆油的原料大豆主要产自于美国、巴西及阿根廷,而棕榈油则一般产自于印度尼西亚和马来西亚。由于不同地区的气候差异等因素,豆油与棕榈油的价差往往会出现波动,为投资者提供了套利机会。
31 |
32 | 由于菜籽油营养更为丰富且原料价格高,菜籽油的价格一般高于豆油,两者的价差一般较为稳定。同样的,价差受到季节性气候等的影响,会出现一些跨品种套利机会。
33 |
34 | (6)**强麦与玉米**
35 |
36 | 强麦指强筋小麦。小麦和玉米是世界范围内的两种重要农作物,在粮食和饲料市场中占据相当大的份额。两者互为替代品,价格具有同涨同跌的大趋势。但由于两者的收获季节不同,受气候等因素的影响也不同,因此价差会出现波动,提供跨品种套利机会。
37 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/跨市场套利.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 跨市场套利 2 | 跨市场套利即对同一期货品种在不同市场间进行套利。国内3个商品期货交易所并没有重复的品种,因此跨市场套利一般在国内和海外的期货交易所之间进行。对于同一种商品,交易所与原产地的距离会影响价格。
3 |
4 | 相对于其他套利方式,跨市场套利有着一些特有的风险。例如,套利的效果会受到汇率变动的影响,交易所制度的不同(如涨跌停板制度、交易时间等)也在一定程度上影响套利。
5 |
6 | 对于国内投资者而言,主要有以下几个海外市场可供套利:
7 |
8 | (1)**芝加哥期货交易所 (CBOT)** 9 |
10 | 芝加哥期货交易所成立于1848年,是一个著名的期货、期权交易所,2006年10 月17日与美国芝加哥商品交易所(CME)合并成芝加哥商品交易集团,成为全球最大的衍生品交易所。
11 |
12 | 芝加哥是美国最大的谷物集散地,而芝加哥期货交易所早期也已有农产品的交易,如大豆、玉米、小麦。经过漫长的发展,现在的交易系统已经非常稳定和成熟。因此,国内大商所的大豆、玉米,郑商所的强麦,均可与其进行跨市场套利。 13 |
14 | (2)**伦敦金属交易所(LME)**
15 |
16 | 伦敦金属交易所成立于1876年,是世界上最大的有色金属交易所。伦敦金属交易所采用国际会员资格制,绝大多数的交易来自于海外市场。交易所的交易品种有铜、铝、锌、铅等有色金属,可以与上期所相应的金属期货进行跨市场套利。 17 |
18 | (3)**马来西亚衍生品交易所(BMD)**
19 |
20 | 马来西亚衍生品交易所具有世界上最具流动性和运作最成功的毛棕榈油期货 (FCPO)合约。
21 |
22 | 2009年9月17日,马来西亚衍生品交易所已与芝加哥商商品交易所(CME)建立战略伙伴关系,以实现全球无障碍的衍生品流通。马来西亚衍生品交易所通过全球期货电子交易系统,使FCPO成为世界棕榈油价格的基准。
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24 | 马来西亚衍生品交易所的毛棕榈油期货可与我国大商所的棕榈油期货进行跨市场套利。
25 |
26 | (4)**纽约商品交易所**
27 |
28 | 纽约商品交易所分为NYMEX和COMEX两个部分,其中NYMEX主要进行能源类商品的交易,而COMEX主要进行金属类商品的交易。COMEX具有全球最大的黄金期货交易市场,同时也有银、铜、铝等期货和期权合约。
29 |
30 | 纽约商品交易所具有建立在网络上的电子交易系统,使得交易者几乎可以24小时进行交易。我国上期所的多个金属类期货可以与其进行跨市场套利。
31 |
32 | (5)**东京工业品交易所(TOCOM)**
33 |
34 | 东京工业品交易所成立于1984年11月1日,是一家综合商品交易所,曾经是世界上最大的橡胶交易所。其前身为成立于1951年的东京纺织品交易所、成立于1952年的东京橡胶交易所和成立于1982年的东京黄金交易所,上述三家交易所于1984年11月1日合并后改为现名。
35 |
36 | 东京工业品交易所的橡胶期货合约(RSS)于1952年12月12日上市交易,是世界上最早的天然橡胶期货合约。日本作为橡胶的消费国,RSS合约至今仍有足够的成交量。因此,可与我国上期所的橡胶期货进行跨市场套利。
37 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/跨期套利.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # 跨期套利 2 | 跨期套利的思路一般如下:对某一品种主力合约和次主力合约的价差做统计(一般是厚尾分布),然后选取恰当的分位数设定阈值,则可进行反转套利。
3 | 我们前期的报告《趋强避弱商品期货套利策略》中对其已有详细的研究,在此就不赘述了。 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /strategy/长区间突破策略.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ### 长区间突破策略 2 | 长区间突破策略采取的交易规则是：当某个月收盘价超过前面L个月的收盘价的最大值时，则做多；低于前面L个月的收盘价的最小值时，则做空。
3 | 该策略实施之后，有投资者会规定一个持仓时间，例如持仓L个月；另外也有投资者会一直持有到相反的开仓信号出现。区间长度L的取值有多种，常用的取值有3，4，5，6，9，12个月等。 4 | --------------------------------------------------------------------------------