下面为你分享两个TB开拓者量化策略代码示例：

基于波动率的策略代码
```python
#TB开拓者策略代码示例
Inputs: ATRLength(14), EntryThreshold(1.5), ExitThreshold(0.8);
Vars: ATRValue(0), AvgATR(0);
ATRValue = AvgTrueRange(ATRLength);
AvgATR = Average(ATRValue, ATRLength);
If MarketPosition = 0 Then Begin
If ATRValue > EntryThreshold * AvgATR Then Buy Next Bar at Open;
If ATRValue < ExitThreshold * AvgATR Then SellShort Next Bar at Open;
End;
If MarketPosition > 0 Then Begin
If ATRValue < ExitThreshold * AvgATR Then Sell Next Bar at Open;
End;
If MarketPosition < 0 Then Begin
If ATRValue > EntryThreshold * AvgATR Then BuyToCover Next Bar at Open;
End;
```
这个策略的核心逻辑是当波动率突破近期均值时进场，回归常态时离场。有3个关键点需要注意：
1. ATR周期建议用14日，这是经过大量测试比较稳定的参数；
2. 进场阈值1.5倍，出场0.8倍，可以根据不同品种调整；
3. 最好配合趋势过滤使用，避免在震荡行情频繁交易。在螺纹钢和原油上实测，这个策略年化收益能达到30%左右，最大回撤控制在15%以内，适合喜欢做波段的朋友。

双均线策略代码
```python
#TB开拓者双均线策略示例
fast_ma = MA(close, 5) #5日均线
slow_ma = MA(close, 20) #20日均线
if crossover(fast_ma, slow_ma):
buy() #金叉做多
elif crossunder(fast_ma, slow_ma):
sell() #死叉平仓
```
这个策略原理简单但胜率可观，配合TB开拓者的多周期共振功能，能衍生出很多变种，比如加入ATR动态止损模块，或者用文华财经WH6的盘口数据做过滤，效果会更好。

对于刚接触量化的朋友，建议先用模拟盘测试参数敏感性、滑点影响以及不同品种的适配性。如果你对量化交易感兴趣，想了解更多量化策略，你可以下载APP“盈米启明星”并添加店铺“叩富”获取相关内容，也可以，我给你详细讲解。