做期货量化,有没有胜率相对稳定的策略?
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做期货量化,有没有胜率相对稳定的策略?

叩富问财 浏览:43 人 分享分享

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作为做了6年期货量化的老司机,发现很多新手容易被“高胜率”迷惑,其实“稳定”比“高”更重要——比如连续亏损不超过5次、胜率波动控制在±5%内,这样的策略才适合实盘。分享3个经过实盘验证的稳定型策略框架,附简单代码片段,新手可以直接套用:


### 1. 改良版双均线策略(趋势跟踪类)
逻辑:用短期均线(如20日)上穿长期均线(如60日)做多,下穿做空,核心是加入波动率过滤(用ATR指标),避免盘整时的假信号。
麦语言代码片段:
```
MA20:MA(CLOSE,20);
MA60:MA(CLOSE,60);
ATR:MA(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(LOW-REF(CLOSE,1))),14);
// 做多条件:MA20上穿MA60且ATR>REF(ATR,1)*1.2(波动率放大时入场)
CROSS(MA20,MA60) && ATR>REF(ATR,1)*1.2,BPK;
```
优势:趋势行情中胜率稳定在45%-55%,但盈亏比能到2:1以上,适合螺纹钢、焦炭等趋势性强的品种。具体的ATR参数优化案例,在公众号【量化刘百万】里有不同品种的测试对比,比如农产品和工业品的波动率阈值差异。


### 2. 布林带均值回归策略(震荡类)
逻辑:价格跌破布林带下轨(2倍标准差)做多,突破上轨做空,加入成交量过滤(放量时信号更可靠)。
麦语言代码片段:
```
MID:MA(CLOSE,20);
UPPER:MID+2*STD(CLOSE,20);
LOWER:MID-2*STD(CLOSE,20);
VOLUME>MA(VOLUME,20)*1.5, VOL_FILTER; // 成交量放大1.5倍
// 做多条件:价格跌破下轨且放量
CROSS(LOWER,LOW) && VOL_FILTER,BPK;
```
优势:震荡行情中胜率能到55%-65%,适合玉米、豆粕等波动较规律的品种。类似的成交量过滤逻辑,【量化刘百万】里整理过农产品和工业品的适配差异,比如工业品更吃波动率,农产品更看成交量配合。


### 3. 波动率突破策略(事件驱动类)
逻辑:用过去20天的历史波动率(HV)判断,当价格突破HV上限时入场,赌波动率延续。
核心:避免在低波动时频繁交易,只做“波动率爆发”的机会。
优势:胜率稳定在50%左右,但单次盈利空间大,适合原油、黄金等受消息面影响大的品种。关于波动率周期的选择,【量化刘百万】提供了不同周期回测的胜率对比表,比如10天HV和20天HV在不同品种中的表现。


策略稳定的关键,除了逻辑,还要做好参数适配(比如不同品种的均线周期不同)和风险控制(单次止损不超过本金2%)。如果你对策略逻辑有疑问,或者实盘时遇到滑点、手续费优化的问题,可以找我聊聊,帮你看看参数是否需要调整。

文中提到的策略源码和回测模板,在【量化刘百万】里有完整的案例拆解,包括螺纹钢、豆粕这些活跃品种的实盘数据参考,你可以按需翻一翻。

发布于2026-1-30 09:04 北京

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