策略简介
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。
前十大S&P 交易系统排名排名交易系统名称年收益率
策略的基本原理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。(策略源码在文章最后)
def get_index_line(klines):
'''计算指标线'''
high = klines.high.iloc[-2] # 前一日的最高价
low = klines.low.iloc[-2] # 前一日的最低价
close = klines.close.iloc[-2] # 前一日的收盘价
pivot = (high + low + close) / 3 # 枢轴点
bBreak = high + 2 * (pivot - low) # 突破买入价
sSetup = pivot + (high - low) # 观察卖出价
sEnter = 2 * pivot - low # 反转卖出价
bEnter = 2 * pivot - high # 反转买入价
bSetup = pivot - (high - low) # 观察买入价
sBreak = low - 2 * (high - pivot) # 突破卖出价
print("已计算新标志线, 枢轴点: %f, 突破买入价: %f, 观察卖出价: %f, 反转卖出价: %f, 反转买入价: %f, 观察买入价: %f, 突破卖出价: %f"
% (pivot, bBreak, sSetup, sEnter, bEnter, bSetup, sBreak))
return pivot, bBreak, sSetup, sEnter, bEnter, bSetup, sBreak
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。
设定是否隔夜留仓。
代码实现逻辑
实现步骤
只要新产生一条日线，即可判断为新交易日的开始，则重新计算七条指标线；
if api.is_changing(klines.iloc[-1], "datetime"): # 产生新k线,则重新计算7条指标线
pivot, bBreak, sSetup, sEnter, bEnter, bSetup, sBreak = get_index_line(klines)
根据策略的交易规则，依据当前的持仓信息以及行情最新价突破信息进行加减仓操作；
如果设置了非隔夜留仓，在策略进行过程中判断当前时间是否临近交易日结束，即当前行情时间已到达设定的平仓时间，若是则平仓；
if api.is_changing(quote, "datetime"):
now = datetime.strptime(quote.datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
if now.hour == CLOSE_HOUR and now.minute >= CLOSE_MINUTE: # 到达平仓时间: 平仓
print("临近本交易日收盘: 平仓")
target_pos_value = 0 # 平仓
pivot = bBreak = sSetup = sEnter = bEnter = bSetup = sBreak = float("nan") # 修改各指标线的值, 避免平仓后再次触发
设置止损点，每次调仓后记录调仓时的行情价，当调仓价与当前行情价之差大于止损点则平仓止损。
STOP_LOSS_PRICE = 10 # 止损点(价格)
target_pos_value = position.pos_long - position.pos_short # 净目标净持仓数
open_position_price = position.open_price_long if target_pos_value > 0 else position.open_price_short # 开仓价
# 开仓价与当前行情价之差大于止损点则止损
if (target_pos_value > 0 and open_position_price - quote.last_price >= STOP_LOSS_PRICE) or (target_pos_value < 0 and quote.last_price - open_position_price >= STOP_LOSS_PRICE):
target_pos_value = 0 # 平仓
策略代码实现工具
回测
回测初始设置
初始账户资金：100万
回测日期：.11.14 —— .12.25
策略参数：平仓时间：14：50 ；止损点：35
多、空头开仓手数：20手
合约：INE.sc1905
是否隔夜留仓：隔夜不留仓: 在每日收盘前，对所持合约进行平仓
回测时盘口行情quote的更新频率：和K线分钟线的更新频率一致
回测结果
R-Breaker策略回测结果合约代码合约品种收益率风险度最大回撤年化夏普率INE.sc1905原油37.32%0.00%2.78%6.1229
上表回测结果中累计收益走势图
天勤内策略源码
非隔夜留仓(收盘前平仓)：
# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'limin'
'''
R-Breaker策略(非隔夜留仓: 在每日收盘前，对所持合约进行平仓)
参考: /blog/r-breaker
注: 该示例策略仅用于功能示范, 实盘时请根据自己的策略/经验进行修改
'''
from datetime import datetime
from tqsdk import TqApi, TargetPosTask
SYMBOL = "SHFE.au1912" # 合约代码
CLOSE_HOUR, CLOSE_MINUTE = 14, 50 # 平仓时间
STOP_LOSS_PRICE = 10 # 止损点(价格)
api = TqApi()
print("策略开始运行")
def get_index_line(klines):
'''计算指标线'''
high = klines.high.iloc[-2] # 前一日的最高价
low = klines.low.iloc[-2] # 前一日的最低价
close = klines.close.iloc[-2] # 前一日的收盘价
pivot = (high + low + close) / 3 # 枢轴点
bBreak = high + 2 * (pivot - low) # 突破买入价
sSetup = pivot + (high - low) # 观察卖出价
sEnter = 2 * pivot - low # 反转卖出价
bEnter = 2 * pivot - high # 反转买入价
bSetup = pivot - (high - low) # 观察买入价
sBreak = low - 2 * (high - pivot) # 突破卖出价
print("已计算新标志线, 枢轴点: %f, 突破买入价: %f, 观察卖出价: %f, 反转卖出价: %f, 反转买入价: %f, 观察买入价: %f, 突破卖出价: %f"
% (pivot, bBreak, sSetup, sEnter, bEnter, bSetup, sBreak))
return pivot, bBreak, sSetup, sEnter, bEnter, bSetup, sBreak
quote = api.get_quote(SYMBOL)
klines = api.get_kline_serial(SYMBOL, 24 * 60 * 60) # 86400: 使用日线
position = api.get_position(SYMBOL)
target_pos = TargetPosTask(api, SYMBOL)
target_pos_value = position.pos_long - position.pos_short # 净目标净持仓数
open_position_price = position.open_price_long if target_pos_value > 0 else position.open_price_short # 开仓价
pivot, bBreak, sSetup, sEnter, bEnter, bSetup, sBreak = get_index_line(klines) # 七条标准线
while True:
target_pos.set_target_volume(target_pos_value)
api.wait_update()
if api.is_changing(klines.iloc[-1], "datetime"): # 产生新k线,则重新计算7条指标线
pivot, bBreak, sSetup, sEnter, bEnter, bSetup, sBreak = get_index_line(klines)
if api.is_changing(quote, "datetime"):
now = datetime.strptime(quote.datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
if now.hour == CLOSE_HOUR and now.minute >= CLOSE_MINUTE: # 到达平仓时间: 平仓
print("临近本交易日收盘: 平仓")
target_pos_value = 0 # 平仓
pivot = bBreak = sSetup = sEnter = bEnter = bSetup = sBreak = float("nan") # 修改各指标线的值, 避免平仓后再次触发
'''交易规则'''
if api.is_changing(quote, "last_price"):
print("最新价: %f" % quote.last_price)
# 开仓价与当前行情价之差大于止损点则止损
if (target_pos_value > 0 and open_position_price - quote.last_price >= STOP_LOSS_PRICE) or \
(target_pos_value < 0 and quote.last_price - open_position_price >= STOP_LOSS_PRICE):
target_pos_value = 0 # 平仓
# 反转:
if target_pos_value > 0: # 多头持仓
if quote.highest > sSetup and quote.last_price < 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("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")
target_pos_value = -3 # 做空
open_position_price = quote.last_price
elif target_pos_value < 0: # 空头持仓
if quote.lowest < bSetup and quote.last_price > 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("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")
target_pos_value = 3 # 做多
open_position_price = quote.last_price
# 突破:
elif target_pos_value == 0: # 空仓条件
if quote.last_price > 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("空仓,盘中价格超过突破买入价: 开仓做多")
target_pos_value = 3 # 做多
open_position_price = quote.last_price
elif quote.last_price < 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("空仓,盘中价格跌破突破卖出价: 开仓做空")
target_pos_value = -3 # 做空
open_position_price = quote.last_price
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