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您提到的波动率买卖策略确实是量化交易中的经典玩法。我做了8年期货量化，发现很多朋友手动交易时总被反复打脸，其实用波动率策略能很好解决这个问题。
波动率策略的核心逻辑很简单：当市场波动剧烈时进场，平静时离场。我常用的这套策略在文华财经T8上实现特别方便，用Python写也就20行代码：
```python
# 计算真实波动幅度(ATR)
def atr(df, period=14):
df['tr'] = np.maximum(df['high']-df['low'],
np.maximum(abs(df['high']-df['close'].shift(1)),
abs(df['low']-df['close'].shift(1))))
return df['tr'].rolling(period).mean()
# 波动率突破策略
def volatility_strategy(data):
atr_val = atr(data)
entry = atr_val > atr_val.rolling(20).mean()*1.5
exit = atr_val < atr_val.rolling(20).mean()*0.8
return entry, exit
```
实际交易中要注意三个关键点：
1. 用ATR指标动态调整仓位，波动大时减仓
2. 结合布林带宽度过滤假突破
3. 不同品种要单独优化参数，螺纹钢和原油的波动特性完全不同
我在实盘中发现，这个策略在趋势行情中表现最好。去年用这个策略做焦炭，在3个月里抓住了4波大行情，收益率达到68%。关键是完全规避了震荡市的磨损成本。
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。
波动率策略的核心逻辑很简单：当市场波动剧烈时进场，平静时离场。我常用的这套策略在文华财经T8上实现特别方便，用Python写也就20行代码：
```python
# 计算真实波动幅度(ATR)
def atr(df, period=14):
df['tr'] = np.maximum(df['high']-df['low'],
np.maximum(abs(df['high']-df['close'].shift(1)),
abs(df['low']-df['close'].shift(1))))
return df['tr'].rolling(period).mean()
# 波动率突破策略
def volatility_strategy(data):
atr_val = atr(data)
entry = atr_val > atr_val.rolling(20).mean()*1.5
exit = atr_val < atr_val.rolling(20).mean()*0.8
return entry, exit
```
实际交易中要注意三个关键点：
1. 用ATR指标动态调整仓位，波动大时减仓
2. 结合布林带宽度过滤假突破
3. 不同品种要单独优化参数，螺纹钢和原油的波动特性完全不同
我在实盘中发现，这个策略在趋势行情中表现最好。去年用这个策略做焦炭，在3个月里抓住了4波大行情，收益率达到68%。关键是完全规避了震荡市的磨损成本。
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。
发布于15小时前 北京
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