提起布林线均值回归策略，就不得不提布林带这个概念。布林带是利用统计学中的均值和标准差联合计算得出的，分为均线，上轨线和下轨线。布林线均值回归策略认为，标的价格在上轨线和下轨线围成的范围内浮动，即使短期内突破上下轨，但长期内仍然会回归到布林带之中。因此，一旦突破上下轨，即形成买卖信号。
当股价向上突破上界时，为卖出信号，当股价向下突破下界时，为买入信号。
BOLL线的计算公式：
中轨线 = N日移动平均线 上轨线 = 中轨线 + k 标准差 下轨线 = 中轨线 - k 标准差
第一步：根据数据计算BOLL线的上下界 第二步：获得持仓信号 第三步：回测分析
回测标的：SHSE.600004 回测期：2009-09-17 13:00:00 到 2020-03-21 15:00:00 回测初始资金：1000元
- 策略代码
# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *
"""
本策略采用布林线进行均值回归交易。当价格触及布林线上轨的时候进行卖出，当触及下轨的时候，进行买入。
使用600004在 2009-09-17 13:00:00 到 2020-03-21 15:00:00 进行了回测。
注意：
1：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。
"""
# 策略中必须有init方法
def init(context):
# 设置布林线的三个参数
context.maPeriod = 26 # 计算BOLL布林线中轨的参数
context.stdPeriod = 26 # 计算BOLL 标准差的参数
context.stdRange = 1 # 计算BOLL 上下轨和中轨距离的参数
# 设置要进行回测的合约
context.symbol = 'SHSE.600004' # 订阅&交易标的, 此处订阅的是600004
context.period = max(context.maPeriod, context.stdPeriod, context.stdRange) + 1 # 订阅数据滑窗长度
# 订阅行情
subscribe(symbols= context.symbol, frequency='1d', count=context.period)
def on_bar(context, bars):
# 获取数据滑窗，只要在init里面有订阅，在这里就可以取的到，返回值是pandas.DataFrame
data = context.data(symbol=context.symbol, frequency='1d', count=context.period, fields='close')
# 计算boll的上下界
bollUpper = data['close'].rolling(context.maPeriod).mean() \
+ context.stdRange * data['close'].rolling(context.stdPeriod).std()
bollBottom = data['close'].rolling(context.maPeriod).mean() \
- context.stdRange * data['close'].rolling(context.stdPeriod).std()
# 获取现有持仓
pos = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
# 交易逻辑与下单
# 当有持仓，且股价穿过BOLL上界的时候卖出股票。
if data.close.values[-1] > bollUpper.values[-1] and data.close.values[-2] < bollUpper.values[-2]:
if pos: # 有持仓就市价卖出股票。
order_volume(symbol=context.symbol, volume=100, side=OrderSide_Sell,
order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
print('以市价单卖出一手')
# 当没有持仓，且股价穿过BOLL下界的时候买出股票。
elif data.close.values[-1] < bollBottom.values[-1] and data.close.values[-2] > bollBottom.values[-2]:
if not pos: # 没有持仓就买入一百股。
order_volume(symbol=context.symbol, volume=100, side=OrderSide_Buy,
order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
print('以市价单买入一手')
if __name__ == '__main__':
'''
strategy_id策略ID,由系统生成
filename文件名,请与本文件名保持一致
mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
backtest_start_time回测开始时间
backtest_end_time回测结束时间
backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
backtest_initial_cash回测初始资金
backtest_commission_ratio回测佣金比例
backtest_slippage_ratio回测滑点比例
'''
run(strategy_id='strategy_id',
filename='main.py',
mode=MODE_BACKTEST,
token='token_id',
backtest_start_time='2009-09-17 13:00:00',
backtest_end_time='2020-03-21 15:00:00',
backtest_adjust=ADJUST_PREV,
backtest_initial_cash=1000,
backtest_commission_ratio=0.0001,
backtest_slippage_ratio=0.0001)- 回测结果与稳健性分析 设定初始资金1000元，手续费率为0.01%，滑点比率为0.01%。回测结果如下图所示。
回测期累计收益率为99.77%，年化收益率为9.49%。沪深300收益率为10.03%，策略整体跑输大盘。最大回撤为32.04%，胜率为73.47%。
为了验证策略的稳定性，改变回测周期，观察收益情况。
| 标的 | 回测期 | 年化收益率 | 最大回撤 |
|---|---|---|---|
| SHSE.600004 | 2009.09.17-2020.03.21 | 9.49% | 32.04% |
| SHSE.600004 | 2009.01.01-2014.12.30 | 2.64% | 17.07% |
| SHSE.600004 | 2014.01.01-2020.03.21 | 20.75% | 17.21% |
| SHSE.600004 | 2009.01.01-2019.03.21 | 8.18% | 31.95% |
调整不同的回测期后，策略的收益情况发生变化。整体收益均为正，但均跑输大盘。
注：此策略只用于学习、交流、演示，不构成任何投资建议。