什么是海龜交易法則？

1983年年中，著名的商品投機家理查德.丹尼斯與他的老友比爾.埃克哈特進行了一場辯論，這場辯論是關于偉大的交易員是天生造就還是后天培養的。理查德相信，他可以教會人們成為偉大的交易員。比爾則認為遺傳和天性才是決定因素。

? 為了解決這一問題，理查德建議招募并培訓一些交易員，給他們提供真實的帳戶進行交易，看看兩個人中誰是正確的。

? 他們在《巴倫氏》、《華爾街期刊》和《紐約時報》上刊登了大幅廣告，招聘交易學員。廣告中稱，在一個短暫的培訓會后，新手將被提供一個帳戶進行交易。

? 理查德從報名的人中精選出13個人，1983年12月底，學員被邀請到芝加哥進行兩周的培訓，到1984年1月初，開始用小帳戶進行交易。到了2月初，在學員證明了自己的能力之后，丹尼斯給其中的大多數人提供了50萬至200萬美元的資金帳戶。

? “學員們被稱為‘海龜’（丹尼斯先生說這項計劃開始時他剛剛從亞洲回來，他解釋了自己向別人說過的話，‘我們正在成長為交易員，就象在新加坡他們正在成長為海龜一樣’）。”----斯坦利.W.安格瑞斯特，《華爾街期刊》，1989年9月5日

? 海龜成為交易史上最著名的實驗，因為在隨后的四年中這些海龜交易員取得了年均復利80%的收益。

? 是的，里克證明了交易可以被傳授。他證明了用一套簡單的法則，他可以使僅有很少或根本沒有交易經驗的人成為優秀的交易員。而這個交易法則被后世稱為“海龜交易法則”。

海龜交易法則具體內容

海龜交易法則：海龜交易法則屬于趨勢交易，首先建立唐奇安通道（下文會具體解釋），即確定上突破線和下突破線，如果價格突破上線，則做多，如果價格突破下線就平倉或做空。

唐奇安通道與開倉

唐奇安通道，作為一個通道必定有上線和下線，上線就是前N1日內的最高價，下線就是前N2日內的最低價，一般來說N1=20，N2=10；然后，價格上穿就買，下穿就賣，就是這么簡單。

但是僅僅只用唐奇安通道進行買賣，其實效果跟MACD線等其他趨勢策略的效果差不多，并沒有更優

ATR與倉位管理

海龜交易法則最核心的部分，在于倉位的控制，這種止損會讓你基準的虧損不超過總資金的n%，所以這部分的思想是需要我們學習的。

當日的真實波幅TR（true range）

計算當日真實波幅公式：

TR_1=Max(H_1?L_1,H_1?C_0,C_0?L_1)

其中，下表1代表當日，下表0代表昨日，?是昨日開盤價close，H是最高價high，L是最低價low。

平均波幅ATR（Average true range）

一般取前20日的平均TR。

ATR_{20}=mean(TR_1,TR_2…TR_{19},TR_{20})

其中，公式?代表求?和?的平均數。

這時候我們已經求出ATR，這個數字可以當做衡量今天的價格波幅的基準，為1單位，比如現在價格是100元，基準波幅ATR=4元，代表今天基準波幅在98-102元，如果是2倍ATR，波幅就在96-104元。

倉位管理

在僅討論多頭的情況下：

1、如果標的價格跌破"持倉均價-0.5（1、1.5、2）倍的ATR"，則平倉至原始倉位的75%（50%，25%，0%）。

2、如果標的價格跌破唐奇安通道下軌，則全平倉。

海龜交易法則策略實現（基于掘金量化平臺）

策略思想

• 當價格上穿唐奇安通道且短MA在長MA上方時開多倉;當價格下穿唐奇安通道且短MA在長MA下方時開空倉(8手)

• 若有多倉則在價格跌破唐奇安平倉通道下軌的時候全平倉位,否則根據跌破持倉均價 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把倉位平至6/4/2/0手

• 若有空倉則在價格漲破唐奇安平倉通道上軌的時候全平倉位,否則根據漲破持倉均價 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把倉位平至6/4/2/0手

策略主要步驟實現

訂閱數據

subscribe(symbols=symbols, frequency='1d', count=31, wait_group=True)

訂閱數據需要在定義init函數里面設置，并調用subscribe函數，這里注意，我們需要通過計算前三十根bars來作為開平倉的標準，并在當前bar上做出開平倉操作，所以需要獲取31根bar：

.symbols 需要設置訂閱的標的代碼。

.frequency需設置訂閱數據的周期級別，這里設置1d 表示以一天為周期。

.count需要設置獲取的bar的數量

數據獲取

data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=31, fields='close')

訂閱數據之后，需要獲取已經訂閱的數據來進行操作，這時需調用context.data函數：

.symbols 需要設置訂閱的標的代碼。

.frequency需設置訂閱數據的周期級別，這里設置1d表示以一天為周期。

.count需要設置獲取的bar的數量

.fields需要設置返回值的種類

獲取持倉信息

position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long)position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short)

在判斷平倉條件時，需要獲取持倉信息（包含持倉均價），這就需要調用context.account().position函數：

.symbols 需要設置訂閱的標的代碼。

.side需要設置持倉方向，有PositionSide_Long和PositionSide_Short兩個選擇。

在判斷平倉條件時，需要獲取持倉信息（包含持倉均價），這就需要調用context.account().position函數：

.symbols 需要設置訂閱的標的代碼。

.side需要設置持倉方向，有PositionSide_Long和PositionSide_Short兩個選擇。

策略回測分析

回測報告

分析

? 我們選取了2017年6月至2017年12月作為回測周期，“RB1801”與“FG801”作為標的合約，均線長短周期分別為5d，20d，唐奇安通道上下軌計算周期分別為20d，10d，ATR計算周期為20d，可以看出：

勝率（具有盈利的平倉次數與總平倉次數之比）達到了34.48%，因為海龜交易法則為趨勢跟蹤策略，所以勝率不會太高。

卡瑪比率（年化收益率與歷史最大回撤之比）是使用最大回撤率來衡量風險。采用最大回撤率來衡量風險，關注的是最極端的情況。卡瑪比率越高表示策略承受每單位最大損失獲得的報酬越高。在這里卡瑪比率超過了9。

夏普比率（年化收益率減無風險收益率的差收益波動率之比）超過2.5，也即承受1單位的風險，會有超過2.5個單位的收益回報

策略收益曲線整體相對穩定，適合穩定型投資者，最大回撤極小，另外，策略在趨勢行情行情中表現更加。

海龜交易法則策略源碼

# coding=utf-8 from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literalsimport sysimport numpy as np import pandas as pdtry:import talib except:print('請安裝TA-Lib庫')sys.exit(-1) from gm.api import *''' 本策略基于掘金量化交易平臺 網址：www.myquant.cn本策略通過計算CZCE.FG801和SHFE.rb1801的ATR.唐奇安通道和MA線, 當價格上穿唐奇安通道且短MA在長MA上方時開多倉;當價格下穿唐奇安通道且短MA在長MA下方時開空倉(8手) 若有多倉則在價格跌破唐奇安平倉通道下軌的時候全平倉位,否則根據跌破 持倉均價 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把倉位平至6/4/2/0手 若有空倉則在價格漲破唐奇安平倉通道上軌的時候全平倉位,否則根據漲破 持倉均價 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把倉位平至6/4/2/0手 回測數據為:CZCE.FG801和SHFE.rb1801的1min數據 回測時間為:2017-09-15 09:15:00到2017-10-01 15:00:00 '''def init(context):# context.parameter分別為唐奇安開倉通道.唐奇安平倉通道.短ma.長ma.ATR的參數context.parameter = [20, 10, 5, 20, 20]context.tar = context.parameter[4]# context.goods交易的品種context.goods = ['CZCE.FG801', 'SHFE.rb1801']# 訂閱context.goods里面的品種, bar頻率為1minsubscribe(symbols=context.goods, frequency='1d', count=51)# 止損的比例區間def on_bar(context, bars):bar = bars[0]symbol = bar['symbol']recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=51, fields='close,high,low')close = recent_data['close'].values[-1]# 計算ATRatr = talib.ATR(recent_data['high'].values, recent_data['low'].values, recent_data['close'].values,timeperiod=context.tar)[-1]# 計算唐奇安開倉和平倉通道context.don_open = context.parameter[0] + 1upper_band = talib.MAX(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_open)[-1]context.don_close = context.parameter[1] + 1lower_band = talib.MIN(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_close)[-1]# 若沒有倉位則開倉position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long)position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short)if not position_long and not position_short:# 計算長短ma線.DIFma_short = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[2] + 1))[-1]ma_long = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[3] + 1))[-1]dif = ma_short - ma_long# 獲取當前價格# 上穿唐奇安通道且短ma在長ma上方則開多倉if close > upper_band and (dif > 0):order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Long, order_type=OrderType_Market)print(symbol, '市價單開多倉8手')# 下穿唐奇安通道且短ma在長ma下方則開空倉if close < lower_band and (dif < 0):order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Short, order_type=OrderType_Market)print(symbol, '市價單開空倉8手')elif position_long:# 價格跌破唐奇安平倉通道全平倉位止損if close < lower_band:order_close_all()print(symbol, '市價單全平倉位')else:# 獲取持倉均價vwap = position_long['vwap']# 獲取持倉的資金band = vwap - np.array([200, 2, 1.5, 1, 0.5, -100]) * atr# 計算最新應持倉位grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Long,order_type=OrderType_Market)print(symbol, '市價單平多倉到', grid_volume, '手')elif position_short:# 價格漲破唐奇安平倉通道或價格漲破持倉均價加兩倍ATR平空倉if close > upper_band:order_close_all()print(symbol, '市價單全平倉位')else:# 獲取持倉均價vwap = position_short['vwap']# 獲取平倉的區間band = vwap + np.array([-100, 0.5, 1, 1.5, 2, 200]) * atr# 計算最新應持倉位grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Short,order_type=OrderType_Market)print(symbol, '市價單平空倉到', grid_volume, '手')def on_backtest_finished(context, indicator):print ("Eeee")print (indicator)if __name__ == '__main__':'''strategy_id策略ID,由系統生成filename文件名,請與本文件名保持一致mode實時模式:MODE_LIVE回測模式:MODE_BACKTESTtoken綁定計算機的ID,可在系統設置-密鑰管理中生成backtest_start_time回測開始時間backtest_end_time回測結束時間backtest_adjust股票復權方式不復權:ADJUST_NONE前復權:ADJUST_PREV后復權:ADJUST_POSTbacktest_initial_cash回測初始資金backtest_commission_ratio回測傭金比例backtest_slippage_ratio回測滑點比例'''run(strategy_id='bdd1f831-0c90-11e8-923b-00ffe31f5606',filename='turtal.py',mode=MODE_BACKTEST,token='732412ea44cd9db2dc2d93ac78dcd99a1ce54142',backtest_start_time='2017-06-01 09:15:00',backtest_end_time='2017-12-11 15:00:00',backtest_adjust=ADJUST_PREV,backtest_initial_cash=10000000,backtest_commission_ratio=0.0001,backtest_slippage_ratio=0.0001)

來源：掘金量化? ? ?作者：宋瑞笛

推薦閱讀：

市面上經典的量化交易策略都在這里了！（源碼）

期貨/股票數據大全查詢（歷史/實時/Tick/財務等）

學習Python量化有哪些書籍？這里有一份書單送給你

量化交易領域最重要的10本參考書推薦！

配對交易—這個股票策略曾年賺5000萬美元

一個量化策略師的自白（好文強烈推薦）

網格交易法，一個不容易虧錢的投資策略（附源碼）

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的海龟交易法则（策略源码）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。