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期货交易利器：量化交易突破策略源码分享。

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期货刘经理

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您好，在期货市场中，量化交易突破策略是一种常见的交易方法。突破策略基于价格突破某一关键水平时进场交易的假设。可以及时联系我了解。下面我来给你做个简单介绍。以下是一些可用的期货量化交易突破策略源码分享：

1. ATR通道突破策略：这种策略使用平均真实波幅（ATR）来定义交易通道，并在价格突破通道时进行交易。当价格上涨突破通道上轨时买入，跌破下轨时卖出。这是一个基于波动性的策略，可以在商品期货中应用。策略源码可以在BigQuant量化交易找到。
2. 海龟交易法：这是一个经典的趋势跟踪策略，使用唐奇安通道来确定市场趋势，并在价格突破这些通道时进行交易。海龟交易法还包括加仓和止损规则，以管理风险和扩大盈利。策略源码可以在掘金量化查看。
3. R-Breaker策略：这是一个日内交易策略，根据前一交易日的收盘价、高价和低价来计算触发交易的价位。当价格突破这些价位时，策略会进行买卖操作。R-Breaker策略适合短线交易者，可以在掘金量化找到相关源码。
4. 空中花园策略：这是一个日内突破策略，特别适用于大幅高开或低开的市场情况。策略在开盘后的第一根K线突破上轨或下轨时开仓，并在第二天开盘时平仓。该策略在2020年10月份的回测结果显示了良好的性能，可以在CSDN博客找到相关源码。

请注意，以上策略仅供学习和研究之用，实际交易时应结合市场情况和个人风险承受能力进行调整。在实盘交易前，建议进行充分的回测和风险管理。

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发布于5小时前上海

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期货黎经理期货黎经理期货

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您好，以下是一个简单的期货量化交易突破策略的Python源码示例：

```python
import numpy as np
import pandas as pd

def breakout_strategy(data, period):
high = data['High']
low = data['Low']

breakout_high = high.rolling(period).max()
breakout_low = low.rolling(period).min()

signals = pd.Series(0, index=data.index)

signals[data['Close'] > breakout_high] = 1
signals[data['Close'] < breakout_low] = -1

return signals

假设这里有一个包含期货数据的DataFrame，列名为['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close']
以下是简单的模拟数据创建示例
data = {
'Date': pd.date_range('2024-01-01', periods=100),
'Open': np.random.randn(100) * 10 + 50,
'High': np.random.randn(100) * 10 + 55,
'Low': np.random.randn(100) * 10 + 45,
'Close': np.random.randn(100) * 10 + 50
}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('Date')

使用突破策略，假设周期为20
signals = breakout_strategy(df, 20)

print(signals)
```

请注意：
1. 这只是一个非常基础的示例，实际的期货量化交易策略需要考虑更多因素，如交易成本、滑点、风险管理等。
2. 在实际应用中，需要使用真实的期货数据，并且需要对策略进行充分的回测和优化。
3. 期货交易具有高风险，在实施任何量化策略之前，需要深入了解期货市场的特性和相关风险。现在期货可以手机开户，期货开户仅需要身份证和银行卡。

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发布于4小时前曲靖

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