JUKUAN/Lib/future

期货投资策略说明

通用信息

API相关

1. 期货交易里的order_target_value里的value建议用保证金的金额，而不是实际价格
2. 期货交易里的order_target_value里的side建议用long或short，而不能为空

沪深300期货蜘蛛网策略

核心思路

该策略基于期货主力合约的持仓数据进行交易，通过监控主力多空持仓变化来判断市场方向。策略重点关注机构持仓变动，通过多空持仓增量的对比来进行交易决策。

1. 策略来源
2. 策略名称：股指期货-简化版蜘蛛网策略

主要特点

1. 基于持仓数据分析
2. 多空双向交易
3. 动态仓位管理
4. 适应性强（可用于多个期货品种）
5. 基于日频交易

具体策略逻辑

1. 交易品种

• 主要交易品种：g.symbol_list, 沪深300股指期货（IH）
• 交易合约：主力合约
• 合约乘数：300

2. 信号生成

2.1 数据获取

• 时间：每个交易日20:30计算信号
• 数据范围：
  1. 获取所有可交易合约
  2. 获取每个合约的持仓排名数据
  3. 分别统计多空前20名会员的持仓变化

2.2 信号计算

• 核心逻辑：基于主力持仓变化判断市场方向
• 计算流程：
  1. 汇总所有合约的多空持仓变化
  2. 计算多头持仓增量（long_hold_delta）：前20名多头持仓的总变化
  3. 计算空头持仓增量（short_hold_delta）：前20名空头持仓的总变化
  4. 信号判断：
     • 开多条件：多头增仓（>0）且空头减仓（<0）
     • 开空条件：多头减仓（<0）且空头增仓（>0）
     • 其他情况：观望或平仓

3. 仓位管理

3.1 开仓规则

• 基础计算：
  • 单位资金 = 总资金 / 可以交易品种数量
  • 杠杆倍数：g.times（默认3倍）

• 具体计算：

  手数 = int(总资金 / (合约价格 × 合约乘数 × 可以交易品种数量) × 杠杆倍数)
  

• 最小开仓：至少1手

3.2 持仓调整

• 多头持仓：
  • 持仓时遇到多头减仓或空头增仓则平仓
  • 否则保持原有仓位
• 空头持仓：
  • 持仓时遇到多头增仓或空头减仓则平仓
  • 否则保持原有仓位

4. 交易执行

4.1 交易时间

• 信号计算：20:30
• 交易执行：次日09:32

4.2 交易顺序

1. 先执行平仓指令（平多、平空）
2. 再执行开仓指令（开多、开空）

交易规则

• 采用异步报单模式
• 使用真实价格
• 考虑交易成本：
  • 开仓手续费：0.0023%
  • 平仓手续费：0.0023%
  • 平今手续费：0.04%
  • 最低保证金：17%
  • 滑点值：4个价格单位

K线趋势交易策略

核心思路

该策略基于K线实体与多条均线的关系进行交易，通过监控K线实体与均线的交叉、穿越情况以及均线之间的排列形态来判断趋势方向。策略同时结合止损和移仓换月机制来控制风险。

1. 策略来源/ 本地
2. 策略名称：K线趋势交易策略

主要特点

1. 多均线系统（5、10、20、30日均线）
2. K线形态分析
3. 完整的止损机制
4. 自动移仓换月
5. 支持日内和夜盘交易

具体策略逻辑

1. 交易品种

• 交易品种：商品期货和金融期货
• 夜盘品种：金属、能源、农产品等
• 日盘品种：股指、国债等
• 交易合约：主力合约

2. 信号生成

2.1 趋势判断

• 均线系统：
  • MA5（5日均线）
  • MA10（10日均线）
  • MA20（20日均线）
  • MA30（30日均线）
• 趋势判断条件：
  1. 计算K线实体与各均线的位置关系
  2. 统计均线交叉次数（count_ma_crosses函数）
  3. 判断均线排列形态（check_ma_relations函数）

2.2 开仓条件

• K线形态要求：
  1. K线实体穿越均线（check_shadow_cross函数）
  2. 影线比例不超过阈值（shadow_body_ratio_threshold，默认0.5）
• 均线条件：
  1. 连续多日保持同向趋势（continuous_days记录）
  2. 均线间距合理，无过度发散

3. 仓位管理

3.1 开仓规则

• 计算开仓数量：

  订单金额 = 总资产 × 单次开仓比例
  开仓手数 = 订单金额 / (合约价格 × 合约乘数)
  

• 开仓限制：

  1. 检查涨跌停限制
  2. 考虑保证金要求
  3. 检查流动性条件

3.2 持仓调整

• 移仓换月条件：
  1. 主力合约更换时自动执行
  2. 确保新旧合约可交易
  3. 保持原有持仓方向
• 移仓流程：
  1. 平掉旧合约
  2. 开仓新合约
  3. 更新交易记录

4. 风险控制

4.1 止损机制

• 固定止损：
  • 初始止损额度：initial_loss_limit（默认-4000）
  • 每日调整：loss_increment_per_day（默认200）
• 均线止损：
  • 监控均线偏离度
  • 突破重要均线立即止损

4.2 特殊情况处理

• 涨跌停板：
  • 无法开仓时取消交易
  • 无法平仓时持续尝试
• 移仓失败：
  • 记录失败历史（g.change_fail_history）
  • 保留原有持仓信息

5. 交易执行

5.1 交易时间

• 日盘：09:30开始交易
• 夜盘：根据品种交易时间
• 收盘前15分钟停止开新仓

5.2 订单管理

• 采用异步报单
• 订单完整性检查
• 成交状态跟踪
• 失败订单重试机制

交易规则

• 采用异步报单模式
• 使用真实价格
• 考虑交易成本：
  • 手续费：按照不同品种设置
  • 滑点：按照品种特性设置
  • 保证金：按照交易所要求设置

多均线穿越突破策略 v001

核心思路

该策略基于K线实体在同一天内穿越多条均线来识别建仓时机。策略同时结合止损和移仓换月机制来控制风险。

1. 策略来源
2. 策略名称：穿越均线趋势交易策略

主要特点

1. 多均线系统（5、10、20、30日均线）
2. K线形态分析
3. 完整的止损机制
4. 自动移仓换月
5. 支持日内和夜盘交易

具体策略逻辑

1. 交易品种

• 交易品种：商品期货和金融期货
• 夜盘品种：金属、能源、农产品等
• 日盘品种：其他商品、股指期货等
• 交易合约：主力合约

2. 信号生成

2.1 开仓条件

• 均线系统：
  • MA5（5日均线）
  • MA10（10日均线）
  • MA20（20日均线）
  • MA30（30日均线）
• 均线数据更新：
  • 均线非当天数据更新：这部分数据是在开盘的时候就可以获得日线级别的数据，然后保存在内存中一天的任何时候都可以使用。一天执行一次
  • 均线当天数据更新：这部分数据是在当天交易过程中获得的分钟级别的数据，然后将最终数据暂时定义为当天收盘价拼接到内存中。每30分钟执行一次。
• K线形态要求：
  • 上穿：
  • 开盘价小于等于5日均线，收盘价大于20日或30日均线
  • 最低价小于5日均线，收盘价大于30日均线
  • 开盘价小于等于10日均线，收盘价大于30日均线
  • 下穿：
  • 开盘价大于等于5日均线，收盘价小于20日或30日均线
  • 最高价大于5日均线，收盘价小于30日均线
  • 开盘价大于等于10日均线，收盘价小于30日均线
  • 最后开仓点：
  • 多仓：
    • 满足上穿条件
    • 针对最后一根要穿越的均线，盘中（14:30之前），最新价格高于均线价格0.5%，则开仓
    • 14:30之后，针对最后一根要穿越的均线，最新价格高于均线0.2%，则开仓
  • 空仓：
    • 满足下穿条件
    • 针对最后一根要穿越的均线，盘中（14:30之前），最新价格低于均线价格0.5%，则开仓
    • 14:30之后，针对最后一根要穿越的均线，最新价格低于均线0.2%，则开仓

3. 仓位管理

3.1 开仓规则

• 计算开仓数量：

  订单金额 = 总资产 × 单次开仓比例
  开仓手数 = 订单金额 / (合约价格 × 合约乘数)
  

• 开仓限制：

  1. 检查涨跌停限制
  2. 考虑保证金要求
  3. 检查流动性条件

3.2 持仓调整

• 移仓换月条件：
  1. 主力合约更换时自动执行
  2. 确保新旧合约可交易
  3. 保持原有持仓方向
• 移仓流程：
  1. 平掉旧合约
  2. 开仓新合约
  3. 更新交易记录

4. 风险控制

4.1 止损机制

• 跟踪均线止损：
  • 多仓：跟踪价格最高的均线（MA5、MA10、MA20、MA30中的最高值）
  • 空仓：跟踪价格最低的均线（MA5、MA10、MA20、MA30中的最低值）
  • 跳空检查：当天开盘价与前一交易日收盘价差异超过0.2%即为跳空
  • 时间分类：14:55:00为盘尾，其他时间为盘中
  • 动态止损比例：根据收益水平、跳空情况、交易时段确定0.25%-2%的止损比例

4.1.1 详细止损规则

收益水平	跳空情况	时段	止损比例	说明
< 5000	无跳空	盘中	1.0%	基础止损
< 5000	有跳空	盘中	0.5%	跳空风险较大，收紧止损
5000-15000	不限	盘中	1.0%	中等收益，标准止损
≥ 15000	不限	盘中	2.0%	高收益，放宽止损
< 5000	有跳空	盘尾	0.25%	最严格止损
< 5000	无跳空	盘尾	0.5%	盘尾收紧止损
5000-15000	不限	盘尾	0.5%	中等收益盘尾止损
≥ 15000	不限	盘尾	1.0%	高收益盘尾止损

4.1.2 配置参数

g.gap_ratio_threshold = 0.002      # 跳空比例：0.2%
g.market_close_times = ["14:55:00"] # 盘尾时间
g.profit_thresholds = [5000, 15000] # 价格分区
g.stop_ratios = [0.0025, 0.005, 0.01, 0.02] # 止损比例

4.2 特殊情况处理

• 涨跌停板：
  • 无法开仓时取消交易
  • 无法平仓时持续尝试
• 移仓失败：
  • 记录失败历史（g.change_fail_history）
  • 保留原有持仓信息

5. 交易执行

5.1 交易时间

• 日盘：09:00开始交易
• 夜盘：21:00开始交易
• 14:55最后一次检查是否开新仓

5.2 核心交易步骤

1. 获取所有可交易品种（分白天和晚上）
2. 获取所有可交易品种今天之前所需的数据，并保存到内存中
3. 检查均线交叉数量，过滤掉交叉过多的品种（一天执行一次）
4. 获取所有可交易品种今天所需的分钟数据作为今天数据，和2中的数据合并出最新的均线数据，并保存到内存中
5. 根据交易品种的今天数据和均线数据，判断是否出现了上穿或者下穿的情况
6. 针对那些有上穿和下穿的情况检查是否满足开仓条件
7. 针对满足开仓条件的标的，计算购买的金额，并发起交易请求
8. 针对已经持仓的标的，检查是否换月移仓
9. 针对已经持仓的标的，检查是否止损或止盈

5.3 均线交叉过滤机制

• 目的：过滤掉均线频繁交叉的品种，避免在震荡行情中开仓
• 检查参数：
  • g.max_ma_crosses：最大允许的均线交叉数量（默认3次）
  • g.ma_cross_check_days：检查均线交叉的天数（默认5天）
• 检查逻辑：
  • 计算过去5天内MA5、MA10、MA20、MA30之间的交叉次数
  • 统计所有均线对（MA5-MA10、MA5-MA20、MA5-MA30、MA10-MA20、MA10-MA30、MA20-MA30）的交叉
  • 如果总交叉数超过最大允许值，该品种当天不参与交易
• 执行时机：每天21:05和09:05各执行一次

5.4 不同时间点任务分配

• 由具体时间触发的
  • 21:05：任务1, 2, 3, 4, 5, 6, 9
  • 21:35：任务4, 5, 6, 9
  • 22:05：任务4, 5, 6, 9
  • 22:35：任务4, 5, 6, 9
  • 09:05：任务1, 2, 3, 4, 5, 6, 9
  • 09:35：任务4, 5, 6, 9
  • 10:05：任务4, 5, 6, 9
  • 10:35：任务4, 5, 6, 9
  • 11:05：任务4, 5, 6, 9
  • 11:25：任务4, 5, 6, 9
  • 13:35：任务4, 5, 6, 9
  • 14:05：任务4, 5, 6, 9
  • 14:35：任务4, 5, 6, 8, 9
  • 14:55：任务4, 5, 6, 8, 9
• 由具体时间触发的
  • 任务7：任务6满足条件要开仓的时候才会执行任务7

交易规则

• 采用异步报单模式
• 使用真实价格
• 考虑交易成本：
  • 手续费：按照不同品种设置
  • 滑点：按照品种特性设置
  • 保证金：按照交易所要求设置

多均线穿越突破策略 v002

改动1：止盈止损均线

1. 默认改成MA5

改动2：

全局变量管理架构

为了优化内存使用和数据管理，该策略采用了分层的全局变量管理架构：

1. 当天临时数据 (g.daily_transient_data)

特点: 仅当天使用，收盘后清理

• ma_cross_signals: 存储多均线穿越信号（当天信号，当天处理）
• minute_data_cache: 存储今日分钟数据缓存（仅当天有效）
• tradable_futures: 可交易期货品种（每天重新生成）
• today_trades: 当日交易记录（收盘后打印并清空）

2. 持续数据 (g.persistent_daily_data)

特点: 当天数据第二天也要用，按日期管理，定期清理过期数据

• daily_data_cache: 存储历史日线数据缓存（用于计算均线，持续更新）
• ma_cross_filtered_futures: 存储通过均线交叉检查的品种（按日期缓存，保留5天）
• gap_check_results: 存储跳空检查结果（当天计算，持仓期间使用）

3. 持仓数据 (g.position_data)

特点: 持仓期间要用，平仓后清理

• trade_history: 持仓信息（平仓后删除）
• ma_data_cache: 存储均线数据缓存（持仓期间用于止损，平仓后清理）

4. 历史数据 (g.historical_data)

特点: 一直需要保留，用于统计分析

• margin_rate_history: 保证金比例变化历史记录（用于统计分析）
• change_fail_history: 换月失败历史记录（用于统计分析）

数据清理机制

• 收盘后清理: 清理当天临时数据，优化历史数据缓存
• 持仓平仓时清理: 清理与特定持仓相关的数据
• 定期清理: 清理过期的持续数据（默认保留5天）
• 内存优化: 历史数据缓存最多保留50个品种

兼容性映射

为了保持代码兼容性，保留了原有的全局变量名映射：

g.trade_history = g.position_data['trade_history']
g.ma_cross_signals = g.daily_transient_data['ma_cross_signals']
# ... 其他映射

内存使用监控

策略提供了内存使用情况报告功能，每日收盘后会打印各类数据的存储情况，便于监控和优化。

其他策略文件

• MultiMABreakoutStrategy_v001.py: 多均线穿越突破策略的第一版本
• TrendBreakoutStrategy_v003.py: 趋势突破策略
• TrendFalseChange_v002.py: 趋势假变化策略
• HS300_SimplifiedSpiderGridTrading.py: 沪深300简化蜘蛛网格交易策略

改动3：

1. 更新历史数据的时候不止是可购买的，还有持仓的

改动4：

1. 候选标的：先去掉原油SC

改动5：

1. 增加固定金额平仓
2. 短期试下来效果都不明显

改动6：

1. 增加收盘价和开盘价比率筛选，绝对值超过设定比率才开仓。
2. 短期试下来效果都不明显

改动7：

1. 调整一下“critical_ma_name”的计算，以第三根穿越的为准。
2. 比如说向下穿越，那就是被穿越的按照价格升序排序，价格排序第三的均线。
3. 如果说向上穿越，那就是被穿越的按照价格升序排序，价格排序第三的均线。

改动8：

1. g.price_deviation_min从0.005改成0.004