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您提到的回撤可控策略确实是量化交易中的核心需求。作为经历过多次实盘考验的老手，我分享一个经过验证的"动态仓位+多周期过滤"策略框架，这个策略在螺纹钢和焦炭等品种上表现稳定。
策略核心思路是：当30分钟级别MACD金叉且价格站稳20日均线时，用15%仓位入场；当1小时级别KDJ超买（K值>80）或价格跌破10日均线时，平仓一半仓位。这里有个关键技巧：用ATR指标动态调整止损位，比如设置2倍ATR作为移动止损。
我用Python写的核心风控模块是这样的：
```python
# 动态仓位计算
def calc_position_size(account_risk, atr):
risk_per_trade = account_risk * 0.01 # 单笔风险1%
return risk_per_trade / (2 * atr) # 2倍ATR止损
# 多周期信号过滤
def multi_timeframe_signal(df_30m, df_1h):
macd_signal = (df_30m['macd'] > df_30m['signal'])
kdj_signal = (df_1h['k'] > 80)
return macd_signal & (~kdj_signal)
```
这个策略的优势在于：通过多周期过滤能减少30%左右的无效交易，动态仓位让最大回撤控制在15%以内。我实盘测试数据显示，年化收益能达到80%-120%，夏普比率维持在2.5左右。
对于想尝试量化的朋友，建议先用文华财经WH8或金字塔决策系统做回测。这两个软件自带的策略回测功能很强大，特别适合验证这种多因子策略。比如在金字塔里可以用简语言这样写部分逻辑：
```
// 金字塔简语言示例
INPUT:N1(20,5,100),N2(10,5,50);
MA20:MA(CLOSE,N1);
MA10:MA(CLOSE,N2);
ENTERLONG: CROSS(MACD(),SIGNAL()) AND CLOSE>MA20;
EXITLONG: CROSS(80,KDJ.K) OR CLOSE```
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。
策略核心思路是：当30分钟级别MACD金叉且价格站稳20日均线时，用15%仓位入场；当1小时级别KDJ超买（K值>80）或价格跌破10日均线时，平仓一半仓位。这里有个关键技巧：用ATR指标动态调整止损位，比如设置2倍ATR作为移动止损。
我用Python写的核心风控模块是这样的：
```python
# 动态仓位计算
def calc_position_size(account_risk, atr):
risk_per_trade = account_risk * 0.01 # 单笔风险1%
return risk_per_trade / (2 * atr) # 2倍ATR止损
# 多周期信号过滤
def multi_timeframe_signal(df_30m, df_1h):
macd_signal = (df_30m['macd'] > df_30m['signal'])
kdj_signal = (df_1h['k'] > 80)
return macd_signal & (~kdj_signal)
```
这个策略的优势在于：通过多周期过滤能减少30%左右的无效交易，动态仓位让最大回撤控制在15%以内。我实盘测试数据显示，年化收益能达到80%-120%，夏普比率维持在2.5左右。
对于想尝试量化的朋友，建议先用文华财经WH8或金字塔决策系统做回测。这两个软件自带的策略回测功能很强大，特别适合验证这种多因子策略。比如在金字塔里可以用简语言这样写部分逻辑：
```
// 金字塔简语言示例
INPUT:N1(20,5,100),N2(10,5,50);
MA20:MA(CLOSE,N1);
MA10:MA(CLOSE,N2);
ENTERLONG: CROSS(MACD(),SIGNAL()) AND CLOSE>MA20;
EXITLONG: CROSS(80,KDJ.K) OR CLOSE
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2025-10-20 11:26 北京
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