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這篇文章給大家介紹Python中怎么構建一個阿隆策略,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
阿隆指標通過計算當前K線距離前最高價和最低價之間的K線數量,來幫助交易者預測價格走勢與趨勢區域的相對位置關系變化。它有兩部分組成,即:阿隆上線(AroonUp)和阿隆下線(AroonDown),這兩條線在0~100之間上下移動,雖然命名為上線和下線,但從圖表上看并不像BOLL指標那樣是真正意義上的上線和下線。如下圖就是阿隆指標:
阿隆指標要求首先要設置一個時間周期參數,就像設置均線周期參數一樣,在傳統行情軟件中,這個周期數是14,當然這個周期參數并不是固定的,你還可以設置為10或者50等等。為了方便理解,暫且把這個時間周期參數定義為:N。確定N之后,我們就可以計算出阿隆上線(AroonUp)和阿隆下線(AroonDown),具體的計算公式如下:
阿隆上線= [ ( 設置的周期參數 - 最高價后的周期數 ) / 計算的周期數 ] * 100
阿隆下線= [ ( 設置的周期參數 - 最低價后的周期數 ) / 計算的周期數 ] * 100
從這個公式中,我們就能大致看出,阿隆指標的思想。那就是:有多少個周期,價格在近期高 / 低點之下,輔助預測當前趨勢是否會延續,同時衡量當前趨勢的強弱。如果我們把這個指標歸類的話,很明顯它是屬于趨勢跟蹤類型。但是與其他趨勢跟蹤型指標不同的是,它更重視時間而不是價格。
阿隆上線(AroonUp)和阿隆下線(AroonDown)反映的是當前時間與之前最高價或最低價的遠近,如果時間越近值就越大,如果時間越遠值就越小。并且當兩條線發生交叉就預示著價格方向可能會發生改變,如果AroonUp在AroonDown之上說明價格處于上漲趨勢,未來價格可能會進一步上漲;如果AroonDown在AroonUp之上說明價格處于下跌趨勢,未來價格可能會進一步下跌。
同時我們還可以設置幾個固定的值,來精確入場時機。我們知道阿隆指標是一直在0~100之間上下運行,那么在市場處于上漲趨勢,也就是AroonUp在AroonDown之上時,當AroonUp大于50,說明市場上漲的趨勢已經形成,未來價格可能會繼續上漲;當AroonUp下穿50時,說明價格上漲的動力正在減弱,未來價格可能會震蕩和下跌。
反之在市場處于下跌趨勢,也就是AroonDown在AroonUp之上時,當AroonDown大于50,說明市場下跌趨勢已經形成,未來價格可能會繼續下跌;當AroonDown下穿50時,說明價格下跌的動力正在減弱,未來價格可能會震蕩和上漲。那么根據上面兩段理論,我們可以把買賣條件羅列為:
當 AroonUp大于AroonDown,并且AroonUp大于50,多頭開倉;
當 AroonUp小于AroonDown,或者AroonUp小于50,多頭平倉;
當 AroonDown大于AroonUp,并且AroonDown大于50,空頭開倉;
當 AroonDown小于AroonUp,或者AroonDown小于50,空頭平倉;
理清交易邏輯后,我們就可以用代碼去實現了,依次打開:fmz.com > 登錄 > 控制中心 > 策略庫 > 新建策略 > 點擊右上角下拉菜單選擇Python語言,開始編寫策略,注意看下面代碼中的注釋。
第一步:編寫策略框架
我們知道在量化交易中,程序是不斷獲取數據、處理數據、下單交易這樣的循環過程,所以我們繼續使用之前講過的main函數和onTick函數,其中在main函數中無限循環執行onTick函數。如下:
# 策略主函數 def onTick(): pass # 程序入口 def main(): while True: # 進入無限循環模式 onTick() # 執行策略主函數 Sleep(1000) # 休眠1秒
第二步:導入庫
另外,在計算AROON時,需要用到talib庫,我們直接用import一行代碼導入。因為在使用talib計算時,必須先把數據處理成numpy.array類型,所以也到導入numpy庫。
import talib import numpy as np
第三步:定義虛擬持倉變量
量化交易中判斷持倉分為兩種,一種是真實的賬戶持倉,另一種就是虛擬持倉,還有一種是真實持倉和虛擬持倉聯合判斷。實盤時我們只使用真實持倉就足夠了,但這里為了簡化策略,作為演示使用虛擬持倉。
mp = 0 # 用于控制虛擬持倉
使用虛擬持倉的原理很簡單,策略運行之初默認是空倉mp=0,當開多單后把虛擬持倉重置為mp=1,當開空單后把虛擬持倉重置為,mp=-1,當平多單或空單后把虛擬持倉重置為mp=0。這樣我們在判斷構建邏輯獲取倉位時,只需要判斷mp的值就可以了。
第四步:計算阿隆指標
計算阿隆指標,首先要獲取基礎數據,但前提是先要訂閱數據,也就是訂閱具體的合約代碼,你可以訂閱指數或者主力連續,甚至還可以訂閱具體交割月份的合約代碼。然后是獲取K線數組,K線數組是一個包含開高低收、成交量和時間的序列數據,同時也是計算大部分指標的基礎數據。
在獲取K線數組之后,緊接著就需要判斷一下K線數組的長度,因為如果K線數組太短,不足以計算指標時就會出現異常。所以我們在這里使用if語句,判斷如果K線數組小于指標參數時,就直接返回。
在使用talib計算指標時,它所傳入的參數是numpy.array類型數據,所以還要把K線數組中的必要數據提取出來,并轉換成numpy.array類型數據。這里我們自定義一個get_data函數,先別必要的數據提取出來。
# 把K線數組轉換成最高價和最低價數組,用于轉換為numpy.array類型數據 def get_data(bars): arr = [[], []] for i in bars: arr[0].append(i['High']) arr[1].append(i['Low']) return arr exchange.SetContractType("ZC000") # 訂閱期貨品種 bars = exchange.GetRecords() # 獲取K線數組 if len(bars) < cycle_length + 1: # 如果K線數組的長度太小,所以直接返回 return np_arr = np.array(get_data(bars)) # 把列表轉換為numpy.array類型數據,用于計算AROON的值 aroon = talib.AROON(np_arr[0], np_arr[1], 20); # 計算阿隆指標 aroon_up = aroon[1][len(aroon[1]) - 2]; # 阿隆指標上線倒數第2根數據 aroon_down = aroon[0][len(aroon[0]) - 2]; # 阿隆指標下線倒數第2根數據
talib在計算阿隆指標時,需要三個參數,依次是:最高價numpy.array類型數據、最低價numpy.array類型數據、時間周期。所以我們在自定義get_data函數中只需要把K線數組中的最高價和最低價提取出來就可以了,并把它們都轉換成numpy.array類型數據。
緊接著,就可以計算阿隆指標了,直接調用talib.AROON方法并傳入參數。計算后的阿隆指標是一個二維數組,所以我們分別把阿隆指標上線和下線分別提取出來,以便于判斷開平倉邏輯。
第五步:下單交易
在下單交易之前,我們要先獲取當前最新價格,因為在下單時需要在函數中傳入下單價格。還需要引入全局變量mp,主要用于控制虛擬倉位。
close0 = bars[len(bars) - 1].Close; # 獲取當根K線收盤價 global mp # 全局變量,用于控制虛擬倉位 if mp == 0 and aroon_up > aroon_down and aroon_up > 50: # 如果當前空倉,并且阿隆上線大于下線,并且阿隆上線大于50 exchange.SetDirection("buy") # 設置交易方向和類型 exchange.Buy(close0, 1) # 開多單 mp = 1 # 設置虛擬持倉的值,即有多單 if mp == 0 and aroon_down > aroon_up and aroon_down > 50: # 如果當前空倉,并且阿隆下線大于上線,并且阿隆下線小于50 exchange.SetDirection("sell") # 設置交易方向和類型 exchange.Sell(close0 - 1, 1) # 開空單 mp = -1 # 設置虛擬持倉的值,即有空單 if mp > 0 and (aroon_up < aroon_down or aroon_up < 50): # 如果當前持有多單,并且阿隆上線小于下線或者阿隆上線小于50 exchange.SetDirection("closebuy") # 設置交易方向和類型 exchange.Sell(close0 - 1, 1) # 平多單 mp = 0 # 設置虛擬持倉的值,即空倉 if mp < 0 and (aroon_down < aroon_up or aroon_down < 50): # 如果當前持有空單,并且阿隆下線小于上線或者阿隆下線小于50 exchange.SetDirection("closesell") # 設置交易方向和類型 exchange.Buy(close0, 1) # 平空單 mp = 0 # 設置虛擬持倉的值,即空倉
萬事俱備之后,就可以判斷策略邏輯并開平倉下單交易了。在判斷策略邏輯時肯定是使用if語句,先判斷mp的持倉狀態,然后再判斷阿隆上線和下線的相互位置關系。需要注意的是在期貨交易下單之前,先指定交易的方向類型,即:開多、開空、平多、平空。調用exchange.SetDirection()函數,分別傳入:“buy”、“sell”、“closebuy”、“closesell”。最后下單之后重置持倉狀態mp的值。
'''backtest start: 2015-02-22 00:00:00 end: 2019-10-29 00:00:00 period: 1d exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}] ''' import talib import numpy as np # 外部參數 # cycle_length = 100 # 定義全局變量 mp = 0 # 用于控制虛擬持倉 # 把K線數組轉換成最高價和最低價數組,用于轉換為numpy.array類型數據 def get_data(bars): arr = [[], []] for i in bars: arr[0].append(i['High']) arr[1].append(i['Low']) return arr # 策略主函數 def onTick(): exchange.SetContractType("ZC000") # 訂閱期貨品種 bars = exchange.GetRecords() # 獲取K線數組 if len(bars) < cycle_length + 1: # 如果K線數組的長度太小,所以直接返回 return np_arr = np.array(get_data(bars)) # 把列表轉換為numpy.array類型數據,用于計算AROON的值 aroon = talib.AROON(np_arr[0], np_arr[1], 20); # 計算阿隆指標 aroon_up = aroon[1][len(aroon[1]) - 2]; # 阿隆指標上線倒數第2根數據 aroon_down = aroon[0][len(aroon[0]) - 2]; # 阿隆指標下線倒數第2根數據 close0 = bars[len(bars) - 1].Close; # 獲取當根K線收盤價 global mp # 全局變量,用于控制虛擬倉位 if mp == 0 and aroon_up > aroon_down and aroon_up > 50: # 如果當前空倉,并且阿隆上線大于下線,并且阿隆上線大于50 exchange.SetDirection("buy") # 設置交易方向和類型 exchange.Buy(close0, 1) # 開多單 mp = 1 # 設置虛擬持倉的值,即有多單 if mp == 0 and aroon_down > aroon_up and aroon_down > 50: # 如果當前空倉,并且阿隆下線大于上線,并且阿隆下線小于50 exchange.SetDirection("sell") # 設置交易方向和類型 exchange.Sell(close0 - 1, 1) # 開空單 mp = -1 # 設置虛擬持倉的值,即有空單 if mp > 0 and (aroon_up < aroon_down or aroon_up < 50): # 如果當前持有多單,并且阿隆上線小于下線或者阿隆上線小于50 exchange.SetDirection("closebuy") # 設置交易方向和類型 exchange.Sell(close0 - 1, 1) # 平多單 mp = 0 # 設置虛擬持倉的值,即空倉 if mp < 0 and (aroon_down < aroon_up or aroon_down < 50): # 如果當前持有空單,并且阿隆下線小于上線或者阿隆下線小于50 exchange.SetDirection("closesell") # 設置交易方向和類型 exchange.Buy(close0, 1) # 平空單 mp = 0 # 設置虛擬持倉的值,即空倉 # 程序入口 def main(): while True: # 進入無限循環模式 onTick() # 執行策略主函數 Sleep(1000) # 休眠1秒
阿隆指標的優缺點
優點:阿隆指標可以判斷趨勢行情的狀態,兼顧發現市場趨勢行情以及判斷價格轉向的能力,幫助交易者提高資金的使用率,這個優勢震蕩行情中尤為重要。
缺點:阿隆指標只是趨勢跟蹤系列指標中的一種,同樣也有趨勢跟蹤指標的缺點。并且它只判斷指定時間最高價或最低價的周期數,但有時候最高價或最低價在整個行情走勢中會有偶然性,這個偶然性會干擾阿隆指標本身,造成虛假信號。
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