R Breaker

1. 原理

1.1 原理

R Breaker是一种日内回转交易策略，属于短线交易。日内回转交易是指当天买入或卖出标的后于当日再卖出或买入标的。日内回转交易通过标的短期波动盈利，低买高卖，时间短、投机性强，适合短线投资者。

R Breaker主要分为分为反转和趋势两部分。空仓时进行趋势跟随，持仓时等待反转信号反向开仓。

由于我国A股采用的是“T+1”交易制度，为了方便起见，以期货为例演示R Breaker策略。

反转和趋势突破的价位点根据前一交易日的收盘价、最高价和最低价数据计算得出，分别为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价和突破卖出价。计算方法如下：

1.2 触发条件

空仓时：突破策略
空仓时，当盘中价格>突破买入价，则认为上涨的趋势还会继续，开仓做多；
空仓时，当盘中价格<突破卖出价，则认为下跌的趋势还会继续，开仓做空。

持仓时：反转策略
持多单时：当日内最高价>观察卖出价后，盘中价格回落，跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即做空；
持空单时：当日内最低价<观察买入价后，盘中价格反弹，超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即做多。

如下图所示：

1.3 背后逻辑解析

首先看一下这6个价格与前一日价格之间的关系。

• 反转卖出价和反转买入价
  根据公式推导，发现这两个价格和前一日最高最低价没有确定的大小关系。

• 观察卖出价和观察买入价。
  用观察卖出价 - 前一交易日最高价发现，(H+P-L)-H = P - L >0,说明观察卖出价>前一交易日最高价；同理可证，观察买入价<前一交易日最低价。

• 突破买入价和突破卖出价
  突破买入价>观察卖出价>前一交易日最高价，可以说明突破买入价>>前一交易日最高价。做差后可以发现，突破买入价 - 前一交易日最高价 = 2[(C-L)+(H-L)]/3。

用K线形态表示：

当今日的价格突破前一交易日的最高点，形态上来看会是上涨趋势，具备一定的开多仓条件，但还不够。若前一交易日的下影线越长，说明多空方博弈激烈，多方力量强大。因此可以设置更高的突破买入价，一旦突破说明多方力量稳稳地占据了上风，那么就有理由相信未来会继续上涨。同理可解释突破卖出价背后的逻辑。

持有多仓时，若标的价格持续走高，则在当天收盘之前平仓获利离场。若价格不升反降，跌破观察卖出价时，此时价格仍处于前一交易日最高价之上，继续观望。若继续下跌，直到跌破反转卖出价时，平仓止损。

持有空仓时，若标的价格持续走低，则在当天收盘之前平仓获利离场。若价格不降反升，升至观察买入价时，此时价格仍处于前一交易日最低价之下，继续观望。若继续上涨，直到升至反转买入价时，平仓止损。

2、策略逻辑

第一步：根据收盘价、最高价和最低价数据计算六个价位。
第二步：如果是空仓条件下，如果价格超过突破买入价，则开多仓；如果价格跌破突破卖出价，则开空仓。
第三步：在持仓条件下:

回测标的：SHFE.rb2010
回测期：2019-10-1 15:00:00 到 2020-04-16 15:00:00
回测初始资金：100万
注意：若修改回测期，需要修改对应的回测标的。

3、策略代码

# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
import pandas as pd
from gm.api import *
from datetime import datetime, timedelta
"""
R-Breaker是一种短线日内交易策略
根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：
突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。以此来形成当前交易
日盘中交易的触发条件。
追踪盘中价格走势，实时判断触发条件。具体条件如下：
突破
在空仓条件下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多。
在空仓条件下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空。
反转
持多单，当日内最高价超过观察卖出价后，盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即在该点位反手做空。
持空单，当日内最低价低于观察买入价后，盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即在该点位反手做多。
设定止损条件。当亏损达到设定值后，平仓。
注意： 
1：为回测方便，本策略使用了on_bar的一分钟来计算，实盘中可能需要使用on_tick。
2：实盘中，如果在收盘的那一根bar或tick触发交易信号，需要自行处理，实盘可能不会成交。
3：本策略使用在15点收盘时全平的方式来处理不持有隔夜单的情况，实际使用中15点是无法平仓的。
"""
def init(context):
    # 设置交易品种
    context.symbol = 'SHFE.ag'
    # 设置止损点数
    context.stopLossPrice = 50
    # 获取前一交易日的主力合约
    startDate = get_previous_trading_date(exchange='SHFE', date=context.now.date())
    continuous_contract = get_continuous_contracts(context.symbol, startDate, startDate)
    context.mainContract = continuous_contract[0]['symbol']
    # 获取当前时间
    time = context.now.strftime('%H:%M:%S')
    # 如果当前时间是非交易时间段，则直接执行algo,以防直接进入on_bar()导致context.bBreak等未定义
    if '09:00:00' < time < '15:00:00' or '21:00:00' < time < '23:00:00':
        algo(context)
    # 如果是交易时间段，等到开盘时间确保进入algo()
    schedule(schedule_func = algo, date_rule = '1d', time_rule = '09:00:00')
    schedule(schedule_func = algo, date_rule = '1d', time_rule = '21:00:00')
    # 订阅行情
    subscribe(continuous_contract[0]['symbol'], frequency='60s', count=1)
def algo(context):
    # 检查主力和约，发生变化则更换订阅
    # 由于主力合约在盘后才公布，为了防止未来函数，选择上一交易日的主力合约。
    startDate = get_previous_trading_date(exchange='SHFE', date=context.now.date())
    contractInfo = get_continuous_contracts(context.symbol, startDate, startDate)
    if context.mainContract != contractInfo[0]['symbol']:
        context.mainContract = contractInfo[0]['symbol']
        subscribe(context.mainContract, frequency='60s', count=1, unsubscribe_previous=True)
    # 获取历史数据
    data = history_n(symbol=context.mainContract, frequency='1d',
                         end_time=context.now, fields='high,low,open,symbol,close', count=2, df=True)
    high = data['high'].iloc[0]  # 前一日的最高价
    low = data['low'].iloc[0]  # 前一日的最低价
    close = data['close'].iloc[0]  # 前一日的收盘价
    pivot = (high + low + close) / 3  # 枢轴点
    context.bBreak = high + 2 * (pivot - low)  # 突破买入价
    context.sSetup = pivot + (high - low)  # 观察卖出价
    context.sEnter = 2 * pivot - low  # 反转卖出价
    context.bEnter = 2 * pivot - high  # 反转买入价
    context.bSetup = pivot - (high - low)  # 观察买入价
    context.sBreak = low - 2 * (high - pivot)  # 突破卖出价
    context.data = data
def on_bar(context, bars):
    # 获取止损价
    STOP_LOSS_PRICE = context.stopLossPrice
    # 设置参数
    bBreak = context.bBreak
    sSetup = context.sSetup
    sEnter = context.sEnter
    bEnter = context.bEnter
    bSetup = context.bSetup
    sBreak = context.sBreak
    data = context.data
    # 获取现有持仓
    position_long = context.account().position(symbol=context.mainContract, side=PositionSide_Long)
    position_short = context.account().position(symbol=context.mainContract, side=PositionSide_Short)
    # 突破策略:
    if not position_long and not position_short:  # 空仓条件下
        if bars[0].close > bBreak:
            # 在空仓的情况下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多
            order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Buy,
                         order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做多
            print("空仓,盘中价格超过突破买入价: 开仓做多")
            context.open_position_price = bars[0].close
        elif bars[0].close < sBreak:
            # 在空仓的情况下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空
            order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Sell,
                         order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做空
            print("空仓,盘中价格跌破突破卖出价: 开仓做空")
            context.open_position_price = bars[0].close
    # 设置止损条件
    else:  # 有持仓时
        # 开仓价与当前行情价之差大于止损点则止损
        if (position_long and context.open_position_price - bars[0].close >= STOP_LOSS_PRICE) or \
                (position_short and bars[0].close - context.open_position_price >= STOP_LOSS_PRICE):
            print('达到止损点，全部平仓')
            order_close_all()  # 平仓
        # 反转策略:
        if position_long:  # 多仓条件下
            if data.high.iloc[1] > sSetup and bars[0].close < sEnter:
                # 多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后，
                # 盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，
                # 采取反转策略，即在该点位反手做空
                order_close_all()  # 平仓
                order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Sell,
                             order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做空
                print("多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后跌破反转卖出价: 反手做空")
                context.open_position_price = bars[0].close
        elif position_short:  # 空头持仓
            if data.low.iloc[1] < bSetup and bars[0].close > bEnter:
                # 空头持仓，当日内最低价低于观察买入价后，
                # 盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，
                # 采取反转策略，即在该点位反手做多
                order_close_all()  # 平仓
                order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Buy,
                             order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做多
                print("空头持仓,当日最低价低于观察买入价后超过反转买入价: 反手做多")
                context.open_position_price = bars[0].close
    if context.now.hour == 14 and context.now.minute == 59:
        order_close_all()
        print('全部平仓')
if __name__ == '__main__':
    run(strategy_id='strategy_id',
        filename='main.py',
        mode=MODE_BACKTEST,
        token='token_id',
        backtest_start_time='2019-10-1 15:00:00',
        backtest_end_time='2020-04-16 15:00:00',
        backtest_initial_cash=1000000,
        backtest_commission_ratio=0.0001,
        backtest_slippage_ratio=0.0001)

4、回测结果与稳健性分析

设定初始资金100万，手续费率为0.01%，滑点比率为0.01%。回测结果如下图所示：

回测期间累计收益为17.69%，年化收益率为32.44%，基准收益率为-0.92%，整体跑赢指数。最大回撤为6.11%，胜率为45.00%。

改变回测期间，观察回测结果如下表所示。

由上表可看出，除了ni2010合约以外，其他几个合约均能保持正收益率，尤其是ag2010合约和cu2010合约，年化收益率达到30%以上，最大回撤却只有10%以内，远远跑赢大盘指数。

注：此策略只用于学习、交流、演示，不构成任何投资建议。