量化投资策略：空中花园(SkyPark)详解

"量化投资入门教程八——空中花园策略.pdf" 空中花园策略是一种基于日内突破的期货CTA策略，尤其注重开盘价的突破情况。它认为开盘时的大幅度高开或低开通常预示着市场有重大消息影响，从而远离前一天的收盘价。策略的核心在于寻找这种“空中花园”现象，即开盘价高于或低于昨日收盘价1%以上，形成明显的突破空间。随后，策略会根据价格是否突破第一根K线的最高价（上轨）或最低价（下轨）来决定买卖操作，并且必须在当日收盘时平仓，确保日内交易的完整性。 1.1 策略原理 空中花园策略主要依赖于开盘价的突破作为入场信号。如果开盘价高于昨天收盘价的101%，则认为有上涨趋势；若低于99%，则看跌。第一根K线的最高价设为上轨，最低价设为下轨。当价格突破上轨时，策略买入开仓，跌破下轨则卖出开仓。该策略通过设置较严格的突破阈值，提高了交易的成功概率，但同时也降低了交易频率。 1.2 策略代码 策略的实现主要涉及两个部分：配置文件【SkyPark.ini】和策略文件【SkyPark.py】。配置文件用于设定策略的基本参数，而策略文件则是策略逻辑的具体实现。由于百度文库无法上传完整代码，完整的Python实现可以在指定链接（http://zjshe.cn/q/forum.php?mod=viewthread&tid=55&extra=page%3D1）找到。 2. Python相关函数 2.1 Python标准函数 在量化策略开发中，Python标准库中的`sys`模块提供了访问和控制Python运行时环境的函数。例如，`sys.argv`用于获取命令行参数，`sys.exit()`用于终止程序执行，而`sys.path`则包含了Python查找模块的路径列表。这些函数在编写和调试量化策略时非常有用。 除了标准库，量化投资通常还会用到其他Python库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`进行数值计算，以及`matplotlib`和`seaborn`进行数据可视化。对于量化交易平台，如掘金量化，还会使用其提供的接口函数，这些函数可以用来获取市场数据、执行交易订单等。 总结来说，空中花园策略利用Python编程语言实现，结合期货市场的日内交易特性，通过设定严格的突破条件来提高交易的成功率。对于初学者，了解并掌握Python基础以及相关金融库的使用是实施此类策略的关键步骤。