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2.我用的是通达信行情分析软件，请高手编写一个肯特纳通道的公式，谢谢了！
3.期货软件TB系统源代码解读系列66-价格区间突破的交易系统
4.vn.py学习笔记（八）vn.py utility、BarGenerator、ArrayManager源码阅读

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       本文将基础的双均线策略提升至新高度，通过引入两个量化技巧，优化信号处理，以提升策略的盈利效率。以下是我们的策略改进过程：

       首先，双均线策略通常在震荡市中表现不佳，胜率低、盈亏比不高。我们关注如何提高这两个关键指标。通过在金叉或死叉信号出现后，冷月美化源码增加一个观察期，等待价格突破设定的上轨或下轨，比如唐奇安通道，这样可以减少不必要的交易，降低了“总交易次数”。这一调整使得策略的胜率从%提升到了.0%，盈亏比也相应提升至1.。

       第二个技巧是引入波动指标ATR，过滤掉假突破，通过“原开仓价位置±N倍ATR”的规则，提高了开仓标准，减少了错误交易。这样，改进后的秒游平台源码信号使得交易次数进一步减少到次，胜率提升到了.4%，盈亏比更是达到1.，策略的盈利能力显著增强。

       下面是一段示例源码，展示了上述策略的实现细节：

       这次的优化得益于Aust小伙伴的交流，也得益于知乎的便捷沟通，让我们有机会共同进步。我是@quantkoala，致力于分享和探讨量化策略，欢迎大家关注我的社群『量化藏经阁』，一起交流学习，共同提升。更多内容请关注我的动态。

       最后，j简单网页源码别忘了关注我，一起探索更多量化策略的奥秘！

我用的是通达信行情分析软件，请高手编写一个肯特纳通道的公式，谢谢了！

       MTR:=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW));

       ATR:=MA(MTR,);

       MID:=(3*CLOSE+LOW+OPEN+HIGH)/6;

       DKX0:(*MID+*REF(MID,1)+*REF(MID,2)+*REF(MID,3)+

       *REF(MID,4)+*REF(MID,5)+*REF(MID,6)+

       *REF(MID,7)+*REF(MID,8)+*REF(MID,9)+

       *REF(MID,)+9*REF(MID,)+8*REF(MID,)+

       7*REF(MID,)+6*REF(MID,)+5*REF(MID,)+

       4*REF(MID,)+3*REF(MID,)+2*REF(MID,)+REF(MID,))/;

       SG:DKX0+ATR*2;

       XG:DKX0-ATR*2;

       这是按照书上所说编辑的

期货软件TB系统源代码解读系列-价格区间突破的交易系统

       期货交易系统TB源代码解析：基于区间突破的策略

       该交易系统基于通道突破的原理，主要由两个关键步骤组成：计算长周期（根K线）和短周期（根K线）的价格区间。入场规则是当价格突破长周期的最高价区间时，入场做多；反之，当价格低于短周期的最低价区间或在入场价一定波动率幅度内下降时，出场平仓。

       代码中，参数如Length1（长周期区间）、Length2（短周期区间）、密集筹码峰源码IPS（保护止损波动率）、AtrVal（波动率参数）被声明并赋初值。入场和出场条件分别与这些参数关联，确保了策略的灵活性。对于做多操作，当市场为空且价格达到长周期最高价加上固定跳动值，且成交量大于零时，开多并设定保护性止损。相反，若价格低于保护止损或短周期最低价区，系统会触发平仓。

       做空策略类似，当价格低于长周期最低价减去跳动值且成交量大时，开空并设置止损。当价格上升至保护止损或短周期最高价附近时，系统会执行相应的平仓操作。

       这个交易系统可以根据个人的交易习惯和市场条件进行参数调整，以适应不同的市场环境。总的来说，它提供了一个实用的区间突破交易框架。

vn.py学习笔记（八）vn.py utility、BarGenerator、ArrayManager源码阅读

       在量化投资的探索中，作者对vn.py产生了浓厚的兴趣，并投身于相关学习。目前，作者主要专注于vn.py在A股市场量化策略的学习，面临的主要技术难点包括获取和维持日线数据、实现自动下单交易、开发全市场选股程序、编写选股策略回测程序，以及运用机器学习进行股票趋势预测。作者计划通过阅读vn.py源码，深入了解其架构机制，并通过分享形式记录学习心得，以便更好地理解vn.py。

       相关github仓库地址：github.com/PanAndy/quan...

       如有收获，请关注公众号以支持作者。同时，作者也收集了一些量化投资和技术相关的视频及书籍资源，欢迎关注公众号亚里随笔获取。

       本文将重点探讨vn.py/trader/utility.py中的内容，主要包括工具函数、BarGenerator和ArrayManager。工具函数部分相对容易理解，主要是对通用功能进行封装。BarGenerator是K线合成器，负责根据实时tick数据合成1分钟K线，并进一步合成n分钟K线。ArrayManager是指标计算辅助类，负责维护一定量的历史数据，以供计算sma、ema、atr等常见指标。BarGenerator和ArrayManager是本次学习的重点。

       工具函数部分主要提供合约代码转换、路径读取、json文件读写、数值位数设置、日志等功能，主要是对基本功能进行封装，没有复杂的算法。

       BarGenerator类用于从tick数据中生成1分钟bar数据，也可以用于从1分钟的bar数据中合成x分钟或x小时的bar。BarGenerator的主要函数包括update_tick、update_bar、update_bar_minute_window、update_bar_hour_window、on_hour_bar和generate。

       ArrayManager是一个时间序列容器，用于按时间序列缓存bar数据，提供技术指标的计算。ArrayManager提供的函数分为四类：init函数、update_bar、@property函数和技术指标函数。