前言
河水并不需要计划自己的行进路线，却毫无例外的到达海洋。价格也同样如此，它总是沿着最小阻力线去运动，它总是怎么容易怎么来。如果上升的阻力比下跌的阻力小，价格就会上涨，反之亦然。通常一个大幅度的反转形态，意味着随后会有更大幅度的运动。无论是上升趋势，还是下降趋势，在每一次重大的趋势运动之后，都将产生一定程度的回撤。回撤与原有价格幅度往往构成一定程度的百分比，就称之为百分比回撤。
策略原理
价格反转是一种能量转换的结果，是一个艰难的过程，需要充分的时间、空间进行能量的交换。但正如能量守恒定律，时间可以换取空间，反之空间可以抵消时间。反转中既有激烈的单日V型反转，又有耗时颇巨的圆底与圆顶，V型反转，直来直去，干净利落，无半点喘息时间。
相对而言，基于固定点位的反转，可能会受制于品种价格波动率的变化而变化，但是基于固定百分比幅度的反转，则较少受到类似的困扰，除非该品种的波动性水平已经发生变化。本策略正是基于这一点。
同样，在这个策略中，并没有定义如何区分趋势和震荡，而是直奔主题，根据当前价格与前期高低点的关系来开平仓。因为不管是趋势还是震荡，这些都只是人为主观定义的一个概念，在行情走出来之前，谁也不知道是趋势还是震荡，所以这些主观定义是典型的事后分析时用到的概念。
况且，在不同的时间与趋势结构力度框架下，震荡与趋势基本上很难准确的定义，大周期的震荡就是小周期的趋势。那么也就是说，在行情没有走出来的之前，对行情进行震荡与趋势的分析定义，也是没有意义的。
策略构建
第一步，我们先来看下策略框架，在fmz网站的策略广场，有很多不同种类的策略框架，这些框架可以用于不同的策略类型，简单方便还能节省不少时间，比如本篇的利用回归幅度构建多品种反转策略，就比较适合使用CTA策略框架。具体的使用方法，可以参考这个链接
该策略框架后台自动提供数据和基础服务，借助该策略框架可以大幅提高策略编写效率，正常几百行的策略，用CTA策略框架几十行就能实现一个并发稳定可实盘的多品种策略。另外，配合专门的程序化交易数据结构和丰富的金融统计函数库，同样支持复杂的逻辑应用，简单又不失灵活。如下：
function main() {
$.CTA("RB000,RU000,CF000,TA000,I000,PP000,P000,L000,J000,JM000", function(st) {
var bars = st.records; // 获取K线数组
// K线长度过滤
if (bars.length < 20) {
return
}
var unit = 1; // 下单数量
var buyToOpen = '多头开仓条件';
var buyToClose = '多头平仓条件';
var sellToOpen = '空头开仓条件';
var sellToClose = '空头平仓条件';
// 多头平仓
if (buyToClose) {
return -unit;
}
// 空头平仓
if (sellToClose) {
return unit;
}
// 多头开仓
if (buyToOpen) {
return unit;
}
// 空头开仓
if (sellToOpen) {
return -unit;
}
});
}
第二步，开始在CTA框架中填充策略逻辑，首先给每个合约创建一个仓位表。大家知道，不同品种在不同行情中，开平仓的时机是不一样的，比如：螺纹钢开了多单，橡胶开了空单；或者螺纹钢平仓了，橡胶还持有空单。所以仓位表可以针对具体合约分别记录和管理持仓，如下：
contractType = 'rb000/rb888,ru000/ru888'; // 合约类型
var contractType_Dic = {}; // 创建一个空对象，用于接收不同的合约类型
var contractType_Array1 = contractType.split(","); // 分割合约类型参数
var contractType_Array2 = []; // 创建一个空数组，用于接收不同的交易合约
for (var i = 0; i < contractType_Array1.length; i++) { // 遍历每个设置的合约
contractType_Array2.push(contractType_Array1[i].split('/')[1]); // 分别存储交易合约
}
contractType_Array2.toString(); // 把数组转变为字符串
for (var key in contractType_Array2) { // 遍历字符串
contractType_Dic[contractType_Array2[key]] = {
falsePosition: 0 // 把每个交易合约的初始仓位赋值为0
}
}
Log(contractType_Dic) // 查看处理好的仓位表，打印：{ rb888: { falsePosition: 0 }, ru888: { falsePosition: 0 } }
第三步，把策略开平仓逻辑写到里面就可以了。其中用到了K线周期内最高价和最低价与当前价格的相互位置关系。策略没有附带止盈止损，只有开仓和平仓，核心思想就是：截断亏损，让利润奔跑！大家注意看下面策略代码中的注释。
- 多头开仓：如果当前没有持仓，并且价格大于前 N 根 K 线内的最低价 + 百分比幅度。
- 空头开仓：如果当前没有持仓，并且价格小于前 N 根 K 线内的最高价 - 百分比幅度。
- 多头平仓：如果当前持有多单，并且价格小于前 N 根 K 线内的最低价与前 N 根 K 线内的最高价的和的一半。
- 空头平仓：如果当前持有空单，并且价格大于前 N 根 K 线内的最低价与前 N 根 K 线内的最高价的和的一半。
function main() {
// 参数
cycleLength = 50; // 周期长度
backRatio = 1; // 回撤比率
contractType = 'rb000/rb888,ru000/ru888'; // 合约类型
unit = 1; // 下单数量
// 仓位表
var contractType_Dic = {}; // 创建一个空对象，用于接收不同的合约类型
var contractType_Array1 = contractType.split(","); // 分割合约类型参数
var contractType_Array2 = []; // 创建一个空数组，用于接收不同的交易合约
for (var i = 0; i < contractType_Array1.length; i++) { // 遍历每个设置的合约
contractType_Array2.push(contractType_Array1[i].split('/')[1]); // 分别存储交易合约
}
contractType_Array2.toString(); // 把数组转变为字符串
for (var key in contractType_Array2) { // 遍历字符串
contractType_Dic[contractType_Array2[key]] = {
falsePosition: 0 // 把每个交易合约的初始仓位赋值为0
}
}
// CTA框架
$.CTA(contractType, function(st) {
var bars = st.records; // 获取K线数组
var j = bars[bars.length - 2].Close; // 获取上根K线收盘价
var high = TA.Highest(bars, cycleLength, 'High'); // 计算N日内的最高价
var low = TA.Lowest(bars, cycleLength, 'Low'); // 计算N日内的最低价
var highBack = high * (1 - backRatio / 100); // 计算N日内的最高价的回撤1%的值
var lowBack = low * (1 + backRatio / 100); // 计算N日内的最低价的回撤1%的值
// 过滤K线数量
if (!bars || bars.length < cycleLength + 1) {
return;
}
//多头平仓
if (contractType_Dic[st.symbol].falsePosition > 0 && j < (lowBack + highBack) / 2) {
contractType_Dic[st.symbol].falsePosition = 0;
return -unit;
}
//空头平仓
if (contractType_Dic[st.symbol].falsePosition < 0 && j > (lowBack + highBack) / 2) {
contractType_Dic[st.symbol].falsePosition = 0;
return unit;
}
//多头开仓
if (contractType_Dic[st.symbol].falsePosition == 0 && j > lowBack && j > highBack) {
contractType_Dic[st.symbol].falsePosition = 1;
return unit;
}
//空头开仓
if (contractType_Dic[st.symbol].falsePosition == 0 && j < lowBack && j < highBack) {
contractType_Dic[st.symbol].falsePosition = -1;
return -unit;
}
});
}
完整策略源码已经公开到发明者量化 https://www.fmz.com/strategy/69937 ，无需配置直接回测。
策略改进
总的来说，这是一个通用性极强的策略。当然这只是个简单的策略思路，该策略或许可以在其他地方改进：
1、增加波动率因子。我们都知道，每个品种的都有其性格，基本面与技术面互相影响。增加波动率因子，可以更客观的反映出当前品种的价格走势。
2、将固定周期改为自适应周期。这个策略核心参数，其实只有一个，而且参数是固定。如果我们通过价格变化速度与加速度的关系，动态的将固定参数加减，可以更能即时反映当时的行情。
3、将百分比回撤改为固定的数值。举个例子，如果当前价格是1000，那么其1%就是10；如果当前价格是5000，那么其1%就是50。10与50之间在相差了好几个数量级。同样的合约品种，因为不同时期的当前价格，结果导致开平仓条件相差很大。
结尾
总之，任何一种价格形态，想要孕育出范围广泛的新趋势，就需要一定的时间才能形成。市场有它自己的时间观念，切忌不分春夏秋冬，晴天还是下雨，天天进场。因为，重挫一次需要很长时间才能复原，而且既费时又破坏了心态。
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