我自己这几年一直在研究期货量化，平时会在公众号【量化刘百万】记录一些指标/策略源码拆解和工具分享，R-Breaker作为经典的日内趋势策略，确实值得新手入门研究。


### 先拆解用户可能的痛点：
新手做日内策略常踩坑：要么信号太频繁导致手续费吃掉利润，要么参数设置凭感觉，回测时看着漂亮实盘就失效。R-Breaker的核心是通过前一日高低价计算关键点位，避免主观判断，但具体点位计算和开平仓条件很容易出错。


### 解决方案（附简化版Python代码）：
#### 1. 核心逻辑：
基于前一日收盘价、最高价、最低价计算6个关键价位（突破买入/卖出、观察买入/卖出、反转买入/卖出），日内价格触碰不同点位时触发多空信号。

#### 2. 简化代码示例（以VNPY平台为例）：
```python
def calculate_rbreaker(self, last_close, last_high, last_low):
# 计算关键价位
pivot = (last_high + last_low + last_close) / 3
bc = last_high + 2*(pivot - last_low) # 突破买入价
sc = last_low - 2*(last_high - pivot) # 突破卖出价
bo = pivot + (last_high - last_low) # 观察买入价
so = pivot - (last_high - last_low) # 观察卖出价
rb = 2*pivot - last_low # 反转买入价
rs = 2*pivot - last_high # 反转卖出价
return {"bc": bc, "sc": sc, "bo": bo, "so": so, "rb": rb, "rs": rs}

def on_bar(self, bar):
# 获取前一日数据（需确保数据完整性）
last_day = self.get_last_day_data()
if not last_day:
return
# 计算R-Breaker点位
levels = self.calculate_rbreaker(last_day.close, last_day.high, last_day.low)
# 开平仓逻辑（简化版）
if bar.close > levels["bc"] and not self.pos: # 突破买入
self.buy(bar.close, 1)
elif bar.close < levels["sc"] and not self.pos: # 突破卖出
self.short(bar.close, 1)
# 更多离场条件需结合持仓和波动调整...
```

#### 3. 实盘关键细节：
- 前一日数据需用结算价还是收盘价？不同品种特性不同，【量化刘百万】里拆解过农产品和工业品的参数差异；
- 需添加止损（比如固定点数或波动率止损），避免单边行情被深套，具体模板在公众号有整理。


如果觉得代码框架太简单，想看包含止损逻辑、参数回测报告的完整版本，在公众号【量化刘百万】里做过郑商所品种的实盘案例拆解，里面有不同周期（5分钟/15分钟）的优化思路，你可以按需翻一翻。要是对点位计算逻辑或平台适配有疑问，也可以随时找我聊聊，毕竟策略落地时细节才是关键~

发布于11小时前 北京