波动率策略的核心是通过计算真实波动幅度(ATR)来判断市场活跃度。当波动率突破阈值时自动开仓,回归正常区间时平仓。这里有个简单有效的Python代码示例:
```python
# 计算ATR指标
def calculate_atr(df, period=14):
high_low = df['high'] - df['low']
high_close = np.abs(df['high'] - df['close'].shift())
low_close = np.abs(df['low'] - df['close'].shift())
tr = np.maximum(high_low, high_close, low_close)
atr = tr.rolling(period).mean()
return atr
# 生成交易信号
def generate_signal(df):
df['atr'] = calculate_atr(df)
df['upper_band'] = df['close'] + 2*df['atr']
df['lower_band'] = df['close'] - 2*df['atr']
df['signal'] = np.where(df['close'] > df['upper_band'], 1,
np.where(df['close'] < df['lower_band'], -1, 0))
return df
```
我在实盘中使用文华财经T8和MultiCharts测试过这个策略,配合金字塔决策交易系统的自动交易模块效果很好。关键要注意三点:1)不同品种要设置差异化的波动率参数;2)加入移动止损保护;3)结合趋势过滤避免震荡市频繁交易。
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发布于2025-10-20 09:37 北京



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