一个短线日内交易策略 ——R-Breaker

R-Breaker是一种短线日内交易策略，该策略已经在市场上存活了二十年之久，尤其当指数波动较大时，该策略表现越好，根据S&P至2011年底的统计，R-Break也多次名列前十，由于进入榜单的交易系统业绩并不稳定，尤其是一年业绩榜单，时常会发生变化，因此模型的稳定性和一致性其实比短期排名更加关键，杂志给出了长期来看一致性最好的十大交易模型，其中就包括 R-Breaker 等模型，它们的业绩不一定总是能排进前十名的榜单，但长期以来具有较高的一致性。

策略逻辑：日内突破与反转会获得盈利

策略内容：根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。以此来形成当前交易日盘中交易的触发条件。追踪盘中价格走势，实时判断触发条件。具体条件如下：突破:在空仓条件下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多。在空仓条件下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空。反转:持多单，当日内最高价超过观察卖出价后，盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即在该点位反手做空。持空单，当日内最低价低于观察买入价后，盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即在该点位反手做多。设定止损条件。当亏损达到设定值后，平仓。

资金管理：一次买入一手

风险控制：无

源代码：

# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
import pandas as pd
from gm.api import *
from datetime import datetime
"""
R-Breaker是一种短线日内交易策略
根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：
突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。以此来形成当前交易
日盘中交易的触发条件。
追踪盘中价格走势，实时判断触发条件。具体条件如下：
突破
在空仓条件下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多。
在空仓条件下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空。
反转
持多单，当日内最高价超过观察卖出价后，盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即在该点位反手做空。
持空单，当日内最低价低于观察买入价后，盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即在该点位反手做多。
设定止损条件。当亏损达到设定值后，平仓。
选用了SHFE的rb2010 在2019-10-1 15:00:00 到 2020-04-16 15:00:00 进行回测。
注意： 
1：为回测方便，本策略使用了on_bar的一分钟来计算，实盘中可能需要使用on_tick。
2：实盘中，如果在收盘的那一根bar或tick触发交易信号，需要自行处理，实盘可能不会成交。
3：本策略使用在15点收盘时全平的方式来处理不持有隔夜单的情况，实际使用中15点是无法平仓的。
"""
# 策略中必须有init方法
def init(context):
    # 设置交易品种
    context.symbol = 'SHFE.rb'
    # 设置止损点数
    context.stopLossPrice = 50
    # 获取当时的主力合约
    startDate = datetime.strptime(context.backtest_start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').date()
    continuous_contract = get_continuous_contracts(context.symbol, startDate, startDate)
    context.mainContract = continuous_contract[0]['symbol']
    # 订阅行情
    subscribe(continuous_contract[0]['symbol'], frequency='60s', count=1)
    schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='8:50:00')
def algo(context):
    # 检查主力和约，发生变化则更换订阅
    contractInfo = get_continuous_contracts(context.symbol, context.now.date(), context.now.date())
    if context.mainContract != contractInfo[0]['symbol']:
        context.mainContract = contractInfo[0]['symbol']
        subscribe(context.mainContract, frequency='60s', count=1, unsubscribe_previous=True)
        return  # 这一根bar不判断。
    # 获取历史数据
    data = history_n(symbol=context.mainContract, frequency='1d',
                         end_time=context.now, fields='high,low,open,symbol,close', count=2, df=True)
    high = data.high.iloc[0]  # 前一日的最高价
    low = data.low.iloc[0]  # 前一日的最低价
    close = data.close.iloc[0]  # 前一日的收盘价
    pivot = (high + low + close) / 3  # 枢轴点
    context.bBreak = high + 2 * (pivot - low)  # 突破买入价
    context.sSetup = pivot + (high - low)  # 观察卖出价
    context.sEnter = 2 * pivot - low  # 反转卖出价
    context.bEnter = 2 * pivot - high  # 反转买入价
    context.bSetup = pivot - (high - low)  # 观察买入价
    context.sBreak = low - 2 * (high - pivot)  # 突破卖出价
    context.data = data
def on_bar(context, bars):
    # 获取止损价
    STOP_LOSS_PRICE = context.stopLossPrice
    bBreak = context.bBreak
    sSetup = context.sSetup
    sEnter = context.sEnter
    bEnter = context.bEnter
    bSetup = context.bSetup
    sBreak = context.sBreak
    data = context.data
    # 获取现有持仓 返回的是一个list的各种合约的持仓对象 详见
    # https://www.myquant.cn/docs/python/python_object_trade#Position%20-%20%E6%8C%81%E4%BB%93%E5%AF%B9%E8%B1%A1
    position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
    position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short)
    # 突破:
    if not position_long and not position_short:  # 空仓条件
        if bars[0].close > bBreak:
            # 在空仓的情况下，如果盘中价格超过突破买入价，
            # 则采取趋势策略，即在该点位开仓做多
            print(context.now)
            print("空仓,盘中价格超过突破买入价: 开仓做多")
            order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Buy,
                         order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做多
            context.open_position_price = bars[0].close
        elif bars[0].close < sBreak:
            # 在空仓的情况下，如果盘中价格跌破突破卖出价，
            # 则采取趋势策略，即在该点位开仓做空
            print(context.now)
            print("空仓,盘中价格跌破突破卖出价: 开仓做空")
            order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Sell,
                         order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做空
            context.open_position_price = bars[0].close
    #反转。
    else:  # 有持仓。
        # 开仓价与当前行情价之差大于止损点则止损
        if (position_long and context.open_position_price - bars[0].close >= STOP_LOSS_PRICE) or \
                (position_short and bars[0].close - context.open_position_price >= STOP_LOSS_PRICE):
            print(context.now)
            print('止损')
            order_close_all()  # 平仓
        # 反转:
        if position_long:  # 多头持仓
            if  data.high.iloc[1] > sSetup and bars[0].close < sEnter:
                # 多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后，
                # 盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，
                # 采取反转策略，即在该点位反手做空
                print(context.now)
                print("多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后跌破反转卖出价: 反手做空")
                order_close_all()  # 平仓
                order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Sell,
                             order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做空
                context.open_position_price = bars[0].close
        elif position_short:  # 空头持仓
            if data.low.iloc[1] < bSetup and bars[0].close > bEnter:
                # 空头持仓，当日内最低价低于观察买入价后，
                # 盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，
                # 采取反转策略，即在该点位反手做多
                print(context.now)
                print("空头持仓,当日最低价低于观察买入价后超过反转买入价: 反手做多")
                order_close_all()  # 平仓
                order_volume(symbol=context.mainContract, volume=1, side=OrderSide_Buy,
                             order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做多
                context.open_position_price = bars[0].close
    # 15点收盘全部平仓。
    if context.now.hour == 15:
        print(context.now)
        print('close all')
        order_close_all()
if __name__ == '__main__':
    run(strategy_id='strategy_id',
        filename='main.py',
        mode=MODE_BACKTEST,
        token='token_id',
        backtest_start_time='2019-10-1 15:00:00',
        backtest_end_time='2020-04-16 15:00:00')

最终回测结果：

声明：本文观点仅供交流与探讨，不构成任何投资建议，否则后果自负！！！1