算法系列 | 斜率+自适应区间交易策略

松鼠宽客
2022-04-14

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『正文』

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大家好，我是乌克兰剑圣。这是本年度最后一期算法策略，明年松鼠宽客会有很大的内容调整，很多方面的改进，皆是为了与时俱进，更好的服务粉丝。

有朋友提意，松鼠大部分策略都是基于分钟周期，其实日线策略可以多出一些的。OK，这一期是关于日线级别的 斜率+自适应区间的交易策略。


线性回归-斜率





















if(Length > 1){SumX = Length * ( Length - 1 ) * 1/2;SumXSqr = Length * ( Length - 1 ) * ( 2 * Length - 1 ) * 1/6 ;   Divisor = Sqr( SumX ) - Length * SumXSqr ;      SumY = Summation( Price, Length ) ;fori = 0 to Length - 1 {SumXY = SumXY + i * Price[i] ;}    LRSlope = ( Length * SumXY - SumX * SumY) / Divisor ; //斜率返回值LRAngle = Atan ( LRSlope ) ; //角度返回值LRIntercept = ( SumY - LRSlope * SumX ) / Length ; //Y轴截距返回值LRValue = LRIntercept + (Length - 1 - TgtBar)*LRSlope; //回归返回值ReturnTrue;}Else{ReturnFalse;   }

计算中轨


HL=(H+L)/2;


这里没有用到直接只用BAR线的高低价格计算中轨，然后计算中轨的斜率。



H0Slope=LinearRegSlope(HL,N);H1Slope=LinearRegSlope(HL[1],N);

这里我们保存俩个数据，一个是最新bar的HL斜率值，一个是上一个bar的HL斜率值。这样做到目的，我们来看下图：

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放大副图：

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斜率比较稳定，我们用新值与前值做一个类似金叉死叉的趋势判断器，这里不考虑斜率的数值，只考虑金叉死叉的状态，例如下图：

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这是简单的用法，只考虑斜率的新值和前值的比较，新值大于旧值做多，空头反之。但是这里也有一个问题，纯粹的交叉模型并不会有好的绩效，所以我们引入自适应区间的概念，用自适应区间来过滤一部分震荡。


自适应区间


我们在SF18策略里使用了这个方法，现在我们把这个东西在斜率模型里利用起来。












if(buycond[1]){upband=HH;KG=1;}if(Sellcond[1]){dnband=LL;KG=-1;}


斜率在最后死叉了但是并不立即开空，需要等待区间跌破后才会开空。这样就是斜率与区间结合的好处，当斜率在上升阶段出现翻空的表现，也还需要等待区间确认。


绩效

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RB888

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EB888

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P9888

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J888

ZC888

SM888


SP888

SA888


HC888


VNPY:



总结


这期模型算不上优秀，普普通通。只是为了完整内容版图，主要精力放在了明年的内容上面，具体有哪些改变，过几天就会有通告了。感谢大家一直以来的支持，真的非常感谢，提前祝大家双旦快乐，✌。



本策略仅作学习交流使用，实盘交易盈亏投资者个人负责。



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