第三個策略是網格交易。這是最“機械”的策略,也是林晨以前最看不上的——“太沒技術含量了”。但現在他明白了,策略沒有高低之分,只有適用與否。
網格交易的核心是在某個價格區間內,設定等間距的買入和賣出掛單。比如某隻股票當前價格10元,設定網格間距5%,那麼就在9.5元掛買入單,在10.5元掛賣出單。價格跌到9.5元就買入,漲到10.5元就賣出,賺取這5%的差價。
林晨選擇將這個策略應用於可轉債。因為可轉債具有“下有保底”的特性,在面值附近下跌空間有限,非常適合網格交易。他編寫了一個自動掛單指令碼,對持倉的幾隻可轉債進行網格管理。
class GridTrader:
def __init__(self, syol, center_price, grid_width=0.05, grid_nu5):
self.syol = syol
self.center = center_price # 網格中心價
self.width = grid_width # 網格間距比例
self.nu= grid_nu# 向上和向下的網格層數
def generate_grids(self):
grids = 【】
for i in range(-self.nu self.nu1):
price = self.center * (1 + i * self.width)
if i < 0:
grids.append({price: price, typebuyqty: 100})
elif i > 0:
grids.append({price: price, typesellqty: 100})
return grids
三個策略獨立開發完成後,真正的挑戰來了:如何整合?
林晨在架構設計上花了整整兩天時間。他設計了一個“策略排程器”,核心邏輯是根據市場狀態動態分配資金權重。
第一步,市場狀態識別。他編寫了一個狀態分類器,根據過去20個交易日的波動率、趨勢強度、成交量變化等指標,將市場分為四種狀態:強勢上漲、強勢下跌、寬幅震盪、窄幅震盪。
第二步,策略權重分配。在強勢上漲趨勢中,趨勢策略分配到70%資金,均值迴歸策略20%,網格交易10%;在寬幅震盪中,均值迴歸策略分配到60%,趨勢策略20%,網格交易20%;在窄幅震盪中,網格交易分配到50%,均值迴歸30%,趨勢策略20%。
第三步,動態調整。每週末進行一次狀態重評估和權重再平衡。
“這就像自動駕駛系統”,林晨在程式碼註釋中寫道,“根據路況(市場狀態)自動切換駕駛模式(策略權重)。直道加速(趨勢策略),彎道減速(均值迴歸),堵車時跟車(網格交易)”。
系統整合完成的那個下午,林晨泡了一杯濃茶,坐在電腦前啟動了回測。
他選擇了過去三年的資料,涵蓋牛市、熊市、震盪市各種行情。回測結果讓他屏住了呼吸。
單一趨勢策略:年化收益率18.7%,最大回撤32.4%,夏普比率0.86。 單一均值迴歸策略:年化收益率15.2%,最大回撤25.8%,夏普比率0.79。 單一網格交易策略:年化收益率12.5%,最大回撤15.3%,夏普比率0.92。
而多策略組合:年化收益率21.3%,最大回撤降至18.2%,夏普比率提升至1.24。
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