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您提到的波动率策略在TB开拓者里确实是个好方向。我做量化交易7年，发现很多朋友手动交易时总被剧烈波动洗盘，而波动率策略恰恰能解决这个问题。
核心思路其实很简单：当市场波动放大时进场，波动收缩时离场。比如用ATR指标衡量波动幅度，结合布林带通道突破信号。在TB开拓者里可以这样实现（Python代码示例）：
```python
# 计算ATR波动率
atr_length = 14
atr = ATR(close, high, low, atr_length)
# 布林带通道
upper, middle, lower = BollingerBands(close, 20, 2)
# 交易信号
if close > upper and atr > SMA(atr, 20):
enter_long()
elif close < lower and atr > SMA(atr, 20):
enter_short()
```
这种策略在趋势行情里特别管用，去年我用类似的思路在螺纹钢上实现了68%的年化收益。关键是要做好参数优化，不同品种的波动率特性差异很大。
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的，里面有我整理的《波动率策略实战手册》，包含12个经过实盘检验的TB开拓者模板，从参数设置到风险控制都写得很详细。
现在，我会针对新手小白定期免费分享低成本落地方案，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过免费低门槛的方法实现全自动量化交易，可以点赞扫码加我微信，我这边可以教你免费实现量化，手把手3天内实现量化交易。也可以微信搜索关注“量化刘百万”公众号，里面有专业量化入门资料和优质策略，免费好用。
核心思路其实很简单：当市场波动放大时进场，波动收缩时离场。比如用ATR指标衡量波动幅度，结合布林带通道突破信号。在TB开拓者里可以这样实现（Python代码示例）：
```python
# 计算ATR波动率
atr_length = 14
atr = ATR(close, high, low, atr_length)
# 布林带通道
upper, middle, lower = BollingerBands(close, 20, 2)
# 交易信号
if close > upper and atr > SMA(atr, 20):
enter_long()
elif close < lower and atr > SMA(atr, 20):
enter_short()
```
这种策略在趋势行情里特别管用，去年我用类似的思路在螺纹钢上实现了68%的年化收益。关键是要做好参数优化，不同品种的波动率特性差异很大。
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的，里面有我整理的《波动率策略实战手册》，包含12个经过实盘检验的TB开拓者模板，从参数设置到风险控制都写得很详细。
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发布于2025-10-18 12:31 北京
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