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您提到的趋势指标和量化模型，确实是期货交易中的关键工具。很多朋友手动交易时容易追涨杀跌，就是因为缺乏客观的趋势判断标准。我结合多年实盘经验，分享几个经过验证的特色方案。
先说说趋势判断的核心逻辑。传统指标如MACD、均线存在滞后性，我改良的动量加速指标能提前1-2根K线捕捉趋势拐点。用文华财经WH6的简语言编写如下：
```
//动量加速指标
MA1:MA(CLOSE,5);
MA2:MA(CLOSE,20);
MOM:(MA1-REF(MA1,1))/REF(MA1,1)*100;
SIGNAL:EMA(MOM,3);
CROSS(MOM,SIGNAL),BPK;
CROSS(SIGNAL,MOM),SPK;
```
针对趋势延续性判断，我开发了多周期共振模型。通过金字塔决策交易系统回测，在螺纹钢15分钟周期叠加1小时趋势过滤，胜率能提升到68%。关键是用TB开拓者的多时间框架函数实现周期协同：
```python
#多周期趋势共振策略
def on_bar(context):
#获取1小时趋势方向
h1_trend = context.get_hist_data('RB', '60m')[0].ma20
#当前15分钟信号
m15_signal = crossover(ma5, ma20)
if h1_trend > close and m15_signal:
buy_open()
```
实际交易中，趋势行情只占30%时间。我在VNPY框架下开发的动态波动率模型，能自动识别趋势/震荡阶段。当ATR突破布林带宽时触发趋势跟踪，否则切换网格交易，这套混合策略年化收益稳定在40%左右。
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的"量化刘百万"，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。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。
先说说趋势判断的核心逻辑。传统指标如MACD、均线存在滞后性，我改良的动量加速指标能提前1-2根K线捕捉趋势拐点。用文华财经WH6的简语言编写如下：
```
//动量加速指标
MA1:MA(CLOSE,5);
MA2:MA(CLOSE,20);
MOM:(MA1-REF(MA1,1))/REF(MA1,1)*100;
SIGNAL:EMA(MOM,3);
CROSS(MOM,SIGNAL),BPK;
CROSS(SIGNAL,MOM),SPK;
```
针对趋势延续性判断，我开发了多周期共振模型。通过金字塔决策交易系统回测，在螺纹钢15分钟周期叠加1小时趋势过滤，胜率能提升到68%。关键是用TB开拓者的多时间框架函数实现周期协同：
```python
#多周期趋势共振策略
def on_bar(context):
#获取1小时趋势方向
h1_trend = context.get_hist_data('RB', '60m')[0].ma20
#当前15分钟信号
m15_signal = crossover(ma5, ma20)
if h1_trend > close and m15_signal:
buy_open()
```
实际交易中，趋势行情只占30%时间。我在VNPY框架下开发的动态波动率模型，能自动识别趋势/震荡阶段。当ATR突破布林带宽时触发趋势跟踪，否则切换网格交易，这套混合策略年化收益稳定在40%左右。
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发布于9小时前 北京
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