在vnpy的丰富策略库中,CTA策略的源码解析一直是核心内容。本文旨在通过对经典R-Breaker策略的深入剖析,不仅揭示其交易逻辑,更以此为基础,探讨如何利用vnpy框架进行策略的回测与参数优化。

R-Breaker策略解析

作为一种中高频的日内交易策略,R-Breaker凭借其结合趋势跟踪与反转交易的特点,在交易界享有盛誉,甚至被《Future Truth》杂志评为盈利能力最强的策略之一。该策略适用于1分钟和5分钟级别的数据,其核心思想涉及以下步骤:

vn.py框架下的R-Breaker策略实现与优化

1. 计算六个关键交易价位,包括突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价和突破卖出价,这些价位根据昨日的高低收盘价得出。

2. 根据价格走势,决定开仓策略:持空仓时,价格突破买入价则做多;持多仓时,价格突破观察卖出价后跌破反转卖出价则做空;持空仓时,价格跌破观察买入价后突破反转买入价则做多;持空仓时,价格跌破卖出价则做空。

3. 设定止盈止损点。

4. 收盘前平仓。

5. 可根据昨日价格波幅或其他指标如ATR、CCI、RSI进行交易过滤。

R-Breaker策略的vnpy实现与代码解读

接下来,我们将探讨如何利用vnpy实现R-Breaker策略,并详细解释代码逻辑。

1. 策略参数与变量:R-Breaker策略的关键参数是四个乘数,它们决定了六个交易价位之间的距离。

2. 策略执行逻辑:策略在on_bar()函数中执行,首先取消未成交的订单,然后将新bar数据添加到数据序列中,以比较当前bar与前一个bar的时间戳。

3. 交易逻辑:根据当前bar与前一个bar的数据,计算六个交易价位,并根据这些价位发出停止单,实现交易策略。

历史回测与参数优化

利用vnpy进行历史数据回测,通过配置特定参数,我们可以对R-Breaker策略进行性能评估。在此基础上,通过参数优化,可以进一步提升策略的表现。需要注意的是,当前实现的策略尚未包含止盈止损逻辑和交易过滤条件,也未实现反手交易,因此仍有很大的改进空间。