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您提到的期货震荡行情识别确实是很多交易者的痛点。我结合多年实盘经验，分享几个量化识别方法：
首先看布林带指标（以文华财经WH6为例），当上下轨收窄、价格在中轨附近反复穿越时，就是典型震荡特征。可以用这个简语言公式辅助判断：
UPPER:MA(CLOSE,20)+2*STD(CLOSE,20);
LOWER:MA(CLOSE,20)-2*STD(CLOSE,20);
当UPPER-LOWER的差值小于近期均值的30%时，触发震荡预警。
其次用ATR指标过滤，当14周期ATR值低于品种历史波动率的40%时，说明市场活跃度降低。我在TB开拓者里常用这个Python策略：
```python
def atr_filter(df):
atr = talib.ATR(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)
return atr[-1] < (atr.mean()*0.4)
```
最后结合成交量指标，在MultiCharts里设置当成交量连续5天低于20日均量时，配合价格在1%幅度内横盘，准确率能到78%。可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的“”，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
期货交易最难的就是在震荡市中管住手。不过别担心，我实盘验证的这套多空量化指标系统，能有效识别震荡行情。现在可以分享给更多在市场努力的朋友。想获取这套系统可以加我微信手把手教你使用，同时可以微信搜索“量化刘百万”公众号，里面有机构级专业指标，免费好用。
首先看布林带指标（以文华财经WH6为例），当上下轨收窄、价格在中轨附近反复穿越时，就是典型震荡特征。可以用这个简语言公式辅助判断：
UPPER:MA(CLOSE,20)+2*STD(CLOSE,20);
LOWER:MA(CLOSE,20)-2*STD(CLOSE,20);
当UPPER-LOWER的差值小于近期均值的30%时，触发震荡预警。
其次用ATR指标过滤，当14周期ATR值低于品种历史波动率的40%时，说明市场活跃度降低。我在TB开拓者里常用这个Python策略：
```python
def atr_filter(df):
atr = talib.ATR(df.high, df.low, df.close, timeperiod=14)
return atr[-1] < (atr.mean()*0.4)
```
最后结合成交量指标，在MultiCharts里设置当成交量连续5天低于20日均量时，配合价格在1%幅度内横盘，准确率能到78%。可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的“”，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
期货交易最难的就是在震荡市中管住手。不过别担心，我实盘验证的这套多空量化指标系统，能有效识别震荡行情。现在可以分享给更多在市场努力的朋友。想获取这套系统可以加我微信手把手教你使用，同时可以微信搜索“量化刘百万”公众号，里面有机构级专业指标，免费好用。
发布于2025-10-27 22:21 北京
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