news 2026/7/15 3:10:27

SPL量化工作台使用教程-13 波动性突破策略

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
SPL量化工作台使用教程-13 波动性突破策略

这个策略的基本逻辑是:当市场的波动性(即价格区间)突然放大时,往往预示着新趋势的开始。我们用一个简单的指标来量化这种波动,并据此进行交易。

  1. 指标公式

这个策略只使用一个指标,我们称之为波动率因子 (Volatility Factor, VF)

VF = ln(最高价 / 最低价) * 10

  • 最高价:当前K线的最高价。
  • 最低价:当前K线的最低价。
  • ln:自然对数。ln(最高价/最低价) 本质上是计算当日价格的变化幅度(对数收益率的一种形式)。乘以10是为了放大这个值,使其更容易被观察到和用于触发信号。

这个值的含义:VF 值越大,表示当天的价格波动范围(从最高到最低)越大。


  1. 买入和卖出时机

这个策略需要一个波动性基准。我们假设如果当前的波动性超过了过去一段时间的平均水平,就可能发生“突破”。

策略规则(以做多为例):

  1. 计算基准波动率 (Benchmark Volatility)
    • 计算过去N天(例如N=20)的VF值的简单移动平均(SMA)。我们称之为 VF_MA。
    • VF_MA = SMA(VF, 20)
  2. 买入信号 (开仓信号):
    • 如果当前K线的 VF > VF_MA * 系数K(例如K=1.5)
    • 并且当前K线是阳线(收盘价 > 开盘价)
    • 则在下一根K线开盘时 买入。
    • 逻辑:波动性显著放大(超过平均水平的1.5倍)且价格收涨,表明可能开始了向上的突破行情。
  3. 卖出信号 (平仓信号):

买入后,设置一个目标盈利点和止损点。

    • 止盈:当股价从买入价上涨达到 X% 时,卖出。例如 X = 5%。
    • 止损:当股价从买入价下跌达到 Y% 时,坚决卖出止损。例如 Y = 3%。
    • 补充条件:如果一直没达到止盈或止损,则在买入后的第M天(例如第5天)无条件卖出。

根据上述描述,我们来实现此策略:

第一步先定义波动率因子指标:

选择SPL公式,输出列名填VF,输出列类型选普通,表达式为ln(最高/最低)*10

  1. SPL公式:ln()函数

函数说明:

计算一个数值的自然对数(以常数 e 为底的对数)。

函数语法:

ln(number)

参数说明:

number 数值类型

用法示例:

ln(100) //输出结果4.605170185988091

第二步定义买入信号列:

选择SPL公式,输出列名填VF_signal,输出列类型选信号,表达式为if(VF>VF[-20:-1].avg()*1.5 && 收盘>开盘,1,0)

第三步定义策略:买入信号列选VF_signal,买入价格选昨日收盘价,卖出信号列和卖出价格均不设(其意思是不按此操作),止盈幅度填5,止损幅度填3,最长持仓日填5,平仓缺省价格选昨日收盘价

提交后可看到回测结果:

可以看到使用该策略,600690这只股票在2022年实现了盈利。

SPL量化工作台(临时)网址:http://stock.raqsoft.com.cn:8092/model.jsp

因股票信息量大,请在大屏幕电脑上使用浏览器操作,不合适小屏幕手机体验。

工作台首页:https://www.raqsoft.com.cn/wx/splqt.html (长期有效,临时网址变更时可从这里获取最新的)。

社区网址:https://c.raqsoft.com.cn/tag/QuantitativeTrading

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/7/1 9:27:03

YOLOv8 Mask RCNN风格实例分割扩展

YOLOv8 实例分割与容器化部署实践 在智能视觉系统日益普及的今天,仅仅识别“图中有只猫”已远远不够——我们更需要知道“哪一只像素属于那只猫”。这种对图像中每个对象进行像素级定位并区分个体的能力,正是实例分割(Instance Segmentation&…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/15 0:55:40

技术深度报道:解析云器Lakehouse如何实现超越Spark 10倍性能提升

云器科技与2024年末发布TPC-DS基准测试报告:性能超Spark十倍。 在今年1月举行的GA产品发布会上,CTO关涛首次系统解读了此前发布的性能测试报告,详细阐释了云器Lakehouse引擎如何实现“10倍”的技术路径。 本报道对云器的技术解读进行总结呈…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/15 1:01:56

新兴市场股市估值与智慧政务区块链应用的互动

新兴市场股市估值与智慧政务区块链应用的互动 关键词:新兴市场股市估值、智慧政务、区块链应用、互动关系、金融科技 摘要:本文旨在深入探讨新兴市场股市估值与智慧政务区块链应用之间的互动关系。通过对新兴市场股市估值的原理、影响因素,以…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/15 1:03:34

YOLOv8 BEiT语言引导图像重建思路迁移

YOLOv8与BEiT:从高效检测到语义认知的融合演进 在智能视觉系统日益复杂的今天,我们早已不满足于“框出物体”这样基础的能力。摄像头能识别100个行人,但如果用户问:“穿蓝衣服、戴帽子、站在最左边的那个孩子是谁?”—…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/15 1:03:21

YOLOv8 ECA高效通道注意力实现细节

YOLOv8中ECA高效通道注意力的实现与工程实践 在现代目标检测系统中,如何在不显著增加计算开销的前提下提升模型对关键特征的感知能力,一直是工业界关注的核心问题。YOLOv8作为当前主流的实时检测框架,在保持高速推理的同时不断引入轻量化优化…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/15 1:03:21

YOLOv8自定义模型宽度与深度系数调整

YOLOv8自定义模型宽度与深度系数调整 在边缘计算设备日益普及的今天,如何让目标检测模型既能在高性能服务器上追求极致精度,又能在树莓派这类资源受限平台上实现实时推理?这是许多AI工程师面临的现实挑战。YOLOv8给出的答案,是一套…

作者头像 李华