人人宽客量化训练营:课程笔记——第21节:自动加减仓和布林通道趋势加强策略思想

Aberration

  1. 由三条通道线组成
    • 中轨:AveMa = Average(Close,Length)
    • 标准差:StdValue = StandardDev(Close, Length)
    • 上轨:UpperBand = AveMa + K * StdValue
    • 下轨:LowerBand = AveMa - K * StdValue
  2. 进出场条件
    • 多头:收盘价突破上轨做多开仓,跌破中轨离场
    • 空头:收盘价跌破下轨做空开仓,突破中轨离场
  3. 信号展示


    Aberration信号展示

布林通道趋势加强策略

  1. 通道中轨均线使用处理过的价格:使用的信息量更大,更好反应价格所处的位置
    收盘价(Close) \longrightarrow \frac{收盘价(Close)+最高价(High)+最低价(Close)+开盘价(Open)}{4}
  2. 上下轨幅度用ATR代替标准差STD:本质都是刻画波动率
  3. 自动配置手术:固定金额等权重
  4. 入场过滤条件
    短期历史波动率(标准差STD)>长期历史波动率
    过滤的好处在于减少震荡情况下无谓的亏损,但是可能会错过某些趋势行情,因此需要多策略多品种分散风险
  5. 出场条件加入止盈止损
    止损:固定百分比止损
    止盈:浮盈达到一定程度(百分比),启动反向轨道止盈
  6. 偏断线的一个策略,对价格进行改进,对手术根据资金量进行配置,加入波动率过滤,增加了止盈止损

MACD结合移动均线策略

  1. MACD指标
    • 计算差离值—快速线DIF
      MACDValue = XAverage(Close, FastLength) - XAverage(Close,SlowLength)
    • 慢速线
      AvgMACD = XAverage(MACDValue,MACDLength)
    • 柱状图
      MACDDiff = MACDValue - AvgMACD
    • 特点:一来克服了移动平均线假信号频繁的缺陷,二来也确保移动平均线最大的战果


      MACD常用方法和缺点

      入场条件(以多头为例)

      出场条件(以多头为例)

策略改进的方法

  1. 处理内容的改变
    • 价格:收盘价,最高、最低及各种价格的组合
    • 成交量:注意换月影响,使用商品指数
    • 异形图:点数图,砖形图,点叉图等可以去除时间维度,但要注意假信号
  2. 入场条件过滤
    • 趋势的确定:移动均线,连续上涨/下跌,趋势指标/震荡指标
    • 波动率:从小变大
    • K线形态:红三兵(连续拉出三根阳线),箱体突破(价格长期在一个箱体内盘整,突然放量突破箱体顶端),V形底(价格连续长阴下跌到支撑位,以V形反转方式连续长阳上攻)
  3. 止盈止损
    • 主动止盈:固定金额/百分比/ATR,波动率上升得过快,震荡指标超买/超卖
    • 被动止盈:百分比回吐止盈
    • 止损:固定百分比/金额止损
  4. 出场
    • 平局出场
    • 出场对称/改进出场
    • ATR棘轮法等:选定一个起始价格,然后每根bar加某一倍数的ATR,得到一个跟踪止损点,波动性增加会止损点上移速度增加
  5. 自动配置手数
    • 固定金额交易模式,固定风险比例模式—等权重配置
    • 根据某些技术指标配置,如波动率固定模式,单笔亏损倒推模式等
    • 凯利公式、赌徒策略等统计方法
  6. 组合配置的手段
    • 目的:分散风险,平滑资金曲线
    • 策略的策略,比如一段时间内,某个板块的头寸太多则禁止之后的策略开仓,或者盈利到达一定的程度,部分策略平仓
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,904评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,581评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,527评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,463评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,546评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,572评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,582评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,330评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,776评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,087评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,257评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,923评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,571评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,192评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,436评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,145评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,127评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容