波动率策略的核心是通过计算价格波动幅度来捕捉趋势。比如用ATR指标(平均真实波幅)来判断市场活跃度,当波动率突破阈值时触发交易信号。我常用的一个简单策略是这样的:
```python
# 计算ATR指标
def calculate_atr(df, period=14):
df['high_low'] = df['high'] - df['low']
df['high_close'] = abs(df['high'] - df['close'].shift())
df['low_close'] = abs(df['low'] - df['close'].shift())
df['tr'] = df[['high_low','high_close','low_close']].max(axis=1)
df['atr'] = df['tr'].rolling(period).mean()
return df
# 波动率交易信号
def volatility_strategy(df):
df = calculate_atr(df)
df['signal'] = np.where(df['close'] > df['close'].shift() + df['atr'], 1,
np.where(df['close'] < df['close'].shift() - df['atr'], -1, 0))
return df
```
这个策略在文华财经WH6和MultiCharts上都能轻松实现。相比均线策略,它有三大优势:1)能自动适应不同品种的波动特性;2)在趋势启动时及时跟进;3)避免在震荡行情中频繁交易。
我实盘测试过,在螺纹钢、原油这些波动大的品种上效果特别好。比如去年用这个策略做原油,抓住了3波大行情,收益率比单纯用均线高出40%。
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的,里面有专业量化入门资料和优质策略分享,免费好用。我还准备了更详细的波动率策略组合,包括波动率突破、波动率通道等5种实战方法。
期货交易,最难的就是看清方向并执行下去。不过别担心,这一年,我通过不断优化,实盘验证了一套完善的高级多空量化指标系统,帮助我精准识别信号,避开了过去容易犯的错误。现在,这套系统已经非常成熟,可以分享给更多和我一样在市场努力的朋友。如果你想更快找到交易方向,加我微信手把手教你安装使用,尽量让你早日掌握高效方法 。同时可以微信搜索"量化刘百万"公众号,里面有机构级的专业量化指标,免费好用。
发布于2025-10-18 12:22 北京


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