量化交易：海龟交易法则的Python实现

哈喽，大家好，我是木头左！

海龟交易法则是由著名的商品交易大师理查德·丹尼斯（Richard Dennis）和威廉·埃克哈特（William Eckhardt）在20世纪80年代开发的一套交易策略。海龟交易法则以其简单性和趋势跟踪的核心理念而闻名，它证明了通过一套明确的交易规则，即使是没有交易经验的人也可以在市场中取得成功。本文将介绍如何在聚宽平台上使用Python实现一个基于海龟交易法则的量化交易策略。 感兴趣的朋友，可以在下方公号内回复：001，即可获取源码，共同交流！

海龟交易法则的核心原则

趋势跟踪

海龟交易法则的核心是利用趋势跟踪策略来捕捉市场中的大趋势。趋势跟踪策略基于一个简单的假设：一旦一个市场开始显示某种趋势，这种趋势很可能会持续一段时间。

突破交易

海龟交易法则使用突破交易来进入市场。突破交易意味着在价格超过某个历史高点或低点时买入或卖出。这种方法的目标是尽早识别新趋势并随之交易。

风险管理

海龟交易法则强调风险管理的重要性。它使用止损单来限制潜在的损失，并在盈利时使用移动止损来锁定利润。

海龟交易策略的适用场景

海龟交易策略适用于股票市场、期货市场、外汇市场等多种金融市场。在聚宽交易平台上，可以利用这一策略来指导的投资决策。以下是一些适用场景：
震荡市场：在震荡市场中，海龟交易策略可以帮助抓住市场的短期波动，从而获得稳定的收益。 趋势明显市场：在趋势明显的市场中，海龟交易策略可以让紧跟市场趋势，避免逆势操作带来的损失。 高风险高收益市场：在高风险高收益市场中，海龟交易策略可以帮助合理分配资金，降低风险，提高收益。

策略实现步骤

1. 数据准备

首先，需要获取交易数据。在聚宽平台上，可以使用get_price函数来获取历史价格数据。

# 导入聚宽函数库
from jqdata import *

# 初始化函数
def initialize(context):
    # 设定沪深300作为股票池
    g.stock_pool = '000300.XSHG'
    # 设置历史数据窗口长度
    g.window_length = 20
    # 设置突破交易的N值
    g.N = 20
    # 设置止损比例
    g.stop_loss_ratio = 0.02

2. 计算突破点

接下来，计算突破点。这通常是通过比较过去N天内的最高价或最低价来完成的。

# 交易函数
def trade(context):
    for stock in g.stock_pool:
        # 获取历史价格数据
        prices = attribute_history(stock, g.N, '1d', ['high', 'low'], skip_paused=True)
        high_channel = prices['high'].max()
        low_channel = prices['low'].min()
        # 计算突破点
        buy_price = high_channel * (1 + g.stop_loss_ratio)
        sell_price = low_channel * (1 - g.stop_loss_ratio)
        # 获取当前价格
        current_price = current_data[stock].last_price
        # 突破买入
        if current_price > buy_price:
            order_value(stock, context.portfolio.available_cash)
        # 突破卖出
        elif current_price < sell_price:
            order_value(stock, -context.portfolio.positions[stock].amount)

3. 风险管理

在实际交易中，还需要考虑交易成本、滑点、市场影响等因素，并设置止损点和仓位管理规则。

结论

海龟交易法则是一种简单而有效的趋势跟踪策略，它通过突破交易和严格的风险管理来捕捉市场中的大趋势。注意目前有专门针对这种策略的阻击，被称为喝海龟汤。市场有风险，交易需谨慎。 感兴趣的朋友，可以在下方公号内回复：001，即可获取源码，共同交流！

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