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双均线策略(期货)

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双均线策略

1. 原理

均线的“前世今生”

均线,一个进行形态分析时总也绕不过去的指标。

均线最早由美国投资专家Joseph E.Granville(格兰威尔)于20世纪中期提出,现在仍然广泛为人们使用,成为判断买卖信号的一大重要指标。从统计角度来说,均线就是历史价格的平均值,可以代表过去N日股价的平均走势。

1962年7月,Joseph E.Granville在他的书中提出了著名的Granville八大买卖法则。只利用股价和均线即可进行择时,方法简单有效,一经提出,迅速受到市场追捧。尤其是其中的金叉和死叉信号,更是沿用至今。

Granville 八大法则其中有四条是用于判断买进时机,另外四条是用于判断卖出时机。买进和卖出法则一一对应,分布在高点的左右两侧(除买4和卖4以外)。法则内容如下所示:

买1:均线整体上行,股价由下至上上穿均线,此为黄金交叉,形成第一个买点。
买2:股价出现下跌迹象,但尚未跌破均线,此时均线变成支撑线,形成第二个买点。
买3:股价仍处于均线上方,但呈现急剧下跌趋势。当跌破均线时,出现第三个买点。
买4:(右侧)股价和均线都处于下降通道,且股价处于均线下方,严重远离均线,出现第四个买点。

卖1:均线由上升状态变为缓慢下降的状态,股价也开始下降。当股价跌破均线时,此为死亡交叉,形成第一个卖点。
卖2:股价仍处于均线之下,但股价开始呈现上涨趋势,当股价无限接近均线但尚未突破时,此时均线变成阻力线,形成第二个卖点。
卖3:股价终于突破均线,处于均线上方。但持续时间不长,股价开始下跌,直至再一次跌破均线,此为第三个卖点。
卖4:(左侧)股价和均线都在上涨,股价上涨的速度远快于均线上涨的速度。当股价严重偏离均线时,出现第四个卖点。
(部分资料来源于百度百科)


(图片来源于网络)

均线理论为什么有效?

Shiller(1981)在研究中发现,资产的长期价格呈现均值回复的特征,即从长期来看,资产的价格会回归均值。这也是均线理论被广泛应用的前提。

均线理论的缺陷

均线归根到底是一种平均值,平均值在应用过程中存在最大的问题就是其滞后性。当出现买入卖出信号时,最佳时机早已过去。举例来说,如果A股票最新价格出现了较大的涨幅,股价和均线都上涨,但均线的速度慢于股价上涨速度。此时,从形态上来看,金叉出现,为买入信号。次日,股价回调,股价下降的速度快于均线下降的速度,形成死叉,为卖点。这样一买一卖不仅没有盈利,反而出现亏损。

均线理论的改进

针对均线的缺点,市场上提出了各种各样的改进方法。

1.对均线的计算方法进行改正。

加权移动平均线是在移动平均线的基础上按照时间进行加权。越靠近当前日期的价格对未来价格的影响越大,赋予更大的权重;越远离当前日期价格,赋予越小的权重。

2.调整均线周期

利用不同周期均线得到的结果也不同。许多有经验的投资者发现,在不同的市场中,有些均线的效果显著优于其他周期均线。有些长线投资者还会将股价替换成短周期均线进行趋势判断。

2. 策略逻辑

第一步:获取数据,计算长短期均线
第二步:设置交易信号

当短期均线由上向下穿越长期均线时做空
当短期均线由下向上穿越长期均线时做多

回测数据: SHFE.rb2101的60s频度bar数据
回测时间: 2020-04-01 到 2020-05-31
回测初始资金:3万

3. 策略代码

  1. # coding=utf-8
  2. from __future__ import print_function, absolute_import
  3. from gm.api import *
  4. import talib
  5. '''
  6. 本策略以SHFE.rb2101为交易标的,根据其一分钟(即60s频度)bar数据建立双均线模型,
  7. 短周期为20,长周期为60,当短期均线由上向下穿越长期均线时做空,
  8. 当短期均线由下向上穿越长期均线时做多,每次开仓前先平掉所持仓位,再开仓。
  9. 注:为了适用于仿真和实盘,在策略中增加了一个“先判断是否平仓成功再开仓”的判断逻辑,以避免出现未平仓成功,可用资金不足的情况。
  10. 回测数据为:SHFE.rb2101的60s频度bar数据
  11. 回测时间为:2020-04-01 09:00:00到2020-05-31 15:00:00
  12. '''
  13. def init(context):
  14. context.short = 20 # 短周期均线
  15. context.long = 60 # 长周期均线
  16. context.symbol = 'SHFE.rb2101' # 订阅交易标的
  17. context.period = context.long + 1 # 订阅数据滑窗长度
  18. context.open_long = False # 开多单标记
  19. context.open_short = False # 开空单标记
  20. subscribe(context.symbol, '60s', count=context.period) # 订阅行情
  21. def on_bar(context, bars):
  22. # 获取通过subscribe订阅的数据
  23. prices = context.data(context.symbol, '60s', context.period, fields='close')
  24. # 利用talib库计算长短周期均线
  25. short_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.short)
  26. long_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.long)
  27. # 查询持仓
  28. position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=1)
  29. position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=2)
  30. # 短均线下穿长均线,做空(即当前时间点短均线处于长均线下方,前一时间点短均线处于长均线上方)
  31. if long_avg[-2] < short_avg[-2] and long_avg[-1] >= short_avg[-1]:
  32. # 无多仓情况下,直接开空
  33. if not position_long:
  34. order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open,
  35. order_type=OrderType_Market)
  36. print(context.symbol, '以市价单调空仓到仓位')
  37. # 有多仓情况下,先平多,再开空(开空命令放在on_order_status里面)
  38. else:
  39. context.open_short = True
  40. # 以市价平多仓
  41. order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Close,
  42. order_type=OrderType_Market)
  43. print(context.symbol, '以市价单平多仓')
  44. # 短均线上穿长均线,做多(即当前时间点短均线处于长均线上方,前一时间点短均线处于长均线下方)
  45. if short_avg[-2] < long_avg[-2] and short_avg[-1] >= long_avg[-1]:
  46. # 无空仓情况下,直接开多
  47. if not position_short:
  48. order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open,
  49. order_type=OrderType_Market)
  50. print(context.symbol, '以市价单调多仓到仓位')
  51. # 有空仓的情况下,先平空,再开多(开多命令放在on_order_status里面)
  52. else:
  53. context.open_long = True
  54. # 以市价平空仓
  55. order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
  56. position_effect=PositionEffect_Close, order_type=OrderType_Market)
  57. print(context.symbol, '以市价单平空仓')
  58. def on_order_status(context, order):
  59. # 查看下单后的委托状态
  60. status = order['status']
  61. # 成交命令的方向
  62. side = order['side']
  63. # 交易类型
  64. effect = order['position_effect']
  65. # 当平仓委托全成后,再开仓
  66. if status == 3:
  67. # 以市价开空仓,需等到平仓成功无仓位后再开仓
  68. # 如果无多仓且side=2(说明平多仓成功),开空仓
  69. if effect == 2 and side == 2 and context.open_short:
  70. context.open_short = False
  71. order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open,
  72. order_type=OrderType_Market)
  73. print(context.symbol, '以市价单调空仓到仓位')
  74. # 以市价开多仓,需等到平仓成功无仓位后再开仓
  75. # 如果无空仓且side=1(说明平空仓成功),开多仓
  76. if effect == 2 and side == 1 and context.open_long:
  77. context.open_long = False
  78. order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open,
  79. order_type=OrderType_Market)
  80. print(context.symbol, '以市价单调多仓到仓位')
  81. if __name__ == '__main__':
  82. '''
  83. strategy_id策略ID,由系统生成
  84. filename文件名,请与本文件名保持一致
  85. mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
  86. token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
  87. backtest_start_time回测开始时间
  88. backtest_end_time回测结束时间
  89. backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
  90. backtest_initial_cash回测初始资金
  91. backtest_commission_ratio回测佣金比例
  92. backtest_slippage_ratio回测滑点比例
  93. '''
  94. run(strategy_id='strategy_id',
  95. filename='main.py',
  96. mode=MODE_BACKTEST,
  97. token='token_id',
  98. backtest_start_time='2020-04-01 09:00:00',
  99. backtest_end_time='2020-05-31 15:00:00',
  100. backtest_adjust=ADJUST_NONE,
  101. backtest_initial_cash=10000000,
  102. backtest_commission_ratio=0.0001,
  103. backtest_slippage_ratio=0.0001)

4. 回测结果与稳健性分析

设定初始资金3万,手续费率为0.01%,滑点比率为0.01%,得到的回测结果如下图:

策略整体收益率5.75%,年化收益率为39.15%,同期沪深300收益率为5.22%,策略跑赢沪深300.最大回撤为10.32%。

为了探究该策略在不同回测期以及不同品种的适用情况,对策略进行调整。调整范围主要包括:标的、回测期、均线周期,调整结果如下表所示:

标的 回测期 均线周期 年化收益率 最大回撤
SHFE.rb2101 2020.04.01-2020.05.31 20/60 39.15% 10.32%
SHFE.rb2101 2020.06.01-2020.08.30 20/60 -29.19% 17.82%
SHFE.rb2101 2020.08.31-2020.10.31 20/60 -72.29% 17.12%
SHFE.rb2101 2020.04.01-2020.05.31 10/60 -79.71% 15.80%
SHFE.rb2101 2020.04.01-2020.05.31 30/60 -39.16% 10.59%
SHFE.rb2101 2020.04.01-2020.05.31 20/90 11.97% 5.35%
SHFE.rb2101 2020.04.01-2020.05.31 30/90 -1.87% 6.60%
SHFE.ag2101 2020.04.01-2020.05.31 20/60 -136.19% 37.67%

根据上表可以看出,对于不同的标的、回测期、均线周期,双均线策略的收益情况差异较大。即使相同标的、相同均线周期,不同回测期收益情况也会出现较大差异。在应用时要注意风险管理,避免出现短期过拟合现象。

注:此策略只用于学习、交流、演示,不构成任何投资建议。

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