基于订单流的日内盘口策略|交易|实盘|止损|止盈|订单流|跟踪

一、基于订单流的日内盘口策略

二、亚努斯量化交易图表介绍

一、基于订单流的日内盘口策略

大家好，我是乌克兰剑圣。

在7月份的时候我们发布了第一版盘口策略专享策略06 | 盘口策略CTP实盘版，这个策略写了订单流的核心算法及最基础的交易规则，加入了固定与移动的止损止盈。

今日发布的日内版本在前版基础之上加入了夜盘白盘的收盘清仓、修改了开仓条件，跟踪止损改为跟踪止盈、定时启动程序。同时提供了回测，模拟，实盘三个版本源码。

OK，下面我们来说说修改的部分。

收盘清仓

def收盘清仓(data):
# 获取当前时间
current_time = datetime.now().time()

# 设置清仓操作的时间范围1：14:55到15:00
clearing_time1_start = s_time(14, 55)
clearing_time1_end = s_time(15, 0)

#设置清仓操作的时间范围2：22:55到23:00
clearing_time2_start = s_time(22, 55)
clearing_time2_end = s_time(23, 0)

# 创建一个标志变量，用于记录是否已经执行过清仓操作
clearing_executed = False

# 检查当前时间是否在第一个清仓操作的时间范围内，并且清仓操作未执行过
if clearing_time1_start <= current_time <= clearing_time1_end and not clearing_executed :
if self.pos>0:
#平多
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['BidPrice1'],1,b'1',b'3')
self.pos=0
print("多头清仓操作")
pass
elif self.pos<0:
#平空
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['AskPrice1'],1,b'0',b'3')
self.pos=0
print("空头清仓操作")
pass
clearing_executed = True # 设置标志变量为已执行

# 检查当前时间是否在第二个清仓操作的时间范围内，并且清仓操作未执行过
elif clearing_time2_start <= current_time <= clearing_time2_end and not clearing_executed :
if self.pos>0:
#平多
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['BidPrice1'],1,b'1',b'3')
self.pos=0
print("多头清仓操作")
pass
elif self.pos<0:
#平空
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['AskPrice1'],1,b'0',b'3')
self.pos=0
print("空头清仓操作")
pass
clearing_executed = True # 设置标志变量为已执行
# 如果不在任何清仓操作的时间范围内，可以执行其他操作或不执行任何操作
else:
clearing_executed = False
pass
#print("不在清仓操作时间范围内")

回测版本的收盘清仓写法不一，这里是实盘平仓的代码。

开平仓条件

#开仓
#多头开仓条件
if self.pos!=1:
if self.pos==-1 and trader_df['dj'].iloc[-1]>self.dj_X :
#self.buy_close(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['AskPrice1'],1,True)
print('平空：','ExchangeID: ',data['ExchangeID'],'InstrumentID',data['InstrumentID'],'AskPrice1',data['AskPrice1'])
#平空
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['AskPrice1'],1,b'0',b'3')
print('datetime+sig: ', trader_df['datetime'].iloc[-1], '反手平空：', '平仓价格：', data['AskPrice1'],'堆积数：', trader_df['dj'].iloc[-1])
if trader_df['dj'].iloc[-1]>self.dj_X and trader_df['close'].iloc[-1] > rinei_ma and trader_df['close'].iloc[-1]>trader_df['open'].iloc[-1] :
print('开多：','ExchangeID: ',data['ExchangeID'],'InstrumentID',data['InstrumentID'],'AskPrice1',data['AskPrice1'])
#self.buy_open(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['AskPrice1'], 1)
#开多
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], data['AskPrice1'],1,b'0',b'0')
print('datetime+sig: ', trader_df['datetime'].iloc[-1], '多头开仓', '开仓价格：', data['AskPrice1'],'堆积数：', trader_df['dj'].iloc[-1])
self.pos=1
self.long_trailing_stop_price=data['AskPrice1']
self.sl_long_price=data['AskPrice1']
#空头开仓条件省略

开平仓条件：

满足堆积条件后，需要日内均线判断顺势开仓，同时信号BAR必须是同向(多头堆积必须是阳线)。
仅满足堆积条件同时持有反向的持仓，执行反手平仓。
将跟踪出场改为跟踪止盈，只有盈利的情况下触发。

定时启动程序

为了保证策略每日变量重置，我们写了一个辅助脚本来全天后自动运行。

回测报告

回测报告分为隔夜和日内两个模式：

测试参数：

2023年1月1日-6月1日，6个月内(TICK数据合成1M)。
手续费均为实盘费率。

3.没有优化参数。

尿素(隔夜)：

尿素(日内)：

白糖(隔夜):

白糖(日内):

纯碱(隔夜)：

纯碱(日内)：

菜粕(隔夜)：

菜粕(日内)：

螺纹(隔夜)：

螺纹(日内):

花生(隔夜):

花生(日内):

篇幅有限，还有更多的品种小伙伴们下载后自己回测研究吧。隔夜的代码版本是前版，日内的代码就是今天发布的这版，回测用的行情数据在俱乐部后台下载。

PS：2023年9月12日起，松鼠将实盘测试7天订单流日内策略代码，用一个小账户挂在七禾网跑，观看地址在俱乐部发布供学员跟踪研究，最终交付无BUG源码给到俱乐部小伙伴。

二、亚努斯量化交易图表介绍

同义词亚努斯（古罗马神话人物）一般指雅努斯

Janus，雅努斯（Janus[1]）是罗马人的门神，也是罗马人的保护神。具有前后两个面孔或四方四个面孔，象征开始。最古老的信息告诉人们，雅努斯是起源神，执掌着开始和入门，也执掌着出口和结束，同时他又被称为“门户总管”，他永远都象征着世界上矛盾的万事万物，所以，他的肖像被画成两张脸，有“双头雅努斯“的说法。

传说中，雅努斯有两副面孔：一副看着过去，一副看着未来。

亚努斯量化-交易图表的主旨是辅助交易者分析行情，把握买卖点，总览市场强弱变化。

日内全市场delta累计(加权)实时，总览市场多空力量变化趋势。