My語言如何實現均幅指標策略框架

# My語言如何實現均幅指標策略框架

## 一、均幅指標（ATR）基礎概念

### 1.1 什么是ATR指標
平均真實波幅（Average True Range, ATR）由J.Welles Wilder開發，主要用于衡量市場波動性。其核心計算公式為：

TR = MAX(High - Low, ABS(High - Close[1]), ABS(Low - Close[1])) ATR = MA(TR, N)

### 1.2 ATR的典型應用場景
- 波動性評估
- 止損止盈設置
- 倉位管理
- 趨勢過濾

## 二、My語言環境準備

### 2.1 開發環境配置
```my
// 檢查My語言版本
?VERSION

// 加載必要庫
#LOAD "QUANT.LIB"
#INCLUDE "CHART.INC"

2.2 基礎數據準備

// 獲取K線數據
DATA = GET_KLINE("BTCUSDT", "1d", 1000)

// 數據預處理
CLEAN_DATA(DATA)

三、ATR指標實現

3.1 傳統實現方法

FUNCTION CALC_ATR(period)
    TR_ARRAY = ARRAY()
    FOR i = 1 TO LEN(DATA)-1
        TR = MAX(
            DATA.HIGH[i] - DATA.LOW[i],
            ABS(DATA.HIGH[i] - DATA.CLOSE[i-1]),
            ABS(DATA.LOW[i] - DATA.CLOSE[i-1])
        )
        PUSH(TR_ARRAY, TR)
    ENDFOR
    ATR = SMA(TR_ARRAY, period)
    RETURN ATR
END

3.2 優化實現方案

// 向量化計算提升效率
FUNCTION FAST_ATR(period)
    TR = MAX(
        DATA.HIGH - DATA.LOW,
        ABS(DATA.HIGH - SHIFT(DATA.CLOSE,1)),
        ABS(DATA.LOW - SHIFT(DATA.CLOSE,1))
    )
    RETURN WMA(TR, period)  // 使用加權移動平均
END

四、策略框架構建

4.1 基礎策略邏輯

STRATEGY ATR_STRATEGY
    // 參數設置
    PARAM
        ATR_PERIOD: 14,
        MULTIPLIER: 2.0,
        RISK_RATIO: 0.01
    END
    
    // 指標計算
    atr = FAST_ATR(ATR_PERIOD)
    
    // 交易邏輯
    ON BAR
        IF CROSS(CLOSE, UPPER_BAND)
            ENTRY_LONG(STOP, CLOSE + atr[-1]*MULTIPLIER)
            SET_STOPLOSS(atr[-1]*MULTIPLIER)
        ENDIF
        
        IF POSITION_SIZE > 0 AND CLOSE < ENTRY_PRICE - atr[-1]*MULTIPLIER
            EXIT_ALL()
        ENDIF
    END
END

4.2 動態倉位管理模塊

MODULE POSITION_MANAGER
    // 根據ATR調整倉位
    FUNCTION CALC_LOT_SIZE(account_balance, atr_value)
        risk_amount = account_balance * RISK_RATIO
        point_value = TICK_SIZE * CONTRACT_SIZE
        RETURN FLOOR(risk_amount / (atr_value * point_value))
    END
END

五、策略優化方向

5.1 參數優化方案

OPTIMIZE
    PARAM_RANGE
        ATR_PERIOD: 10 TO 20 STEP 2,
        MULTIPLIER: 1.5 TO 3.0 STEP 0.5
    END
    
    CRITERIA: MAX(SharpeRatio)
END

5.2 多時間框架組合

// 混合周期ATR信號
daily_atr = FAST_ATR(14, "1d")
hourly_atr = FAST_ATR(14, "4h")

ENTRY_CONDITION = daily_atr > SMA(daily_atr,20) AND 
                 hourly_atr[-1] < hourly_atr[-2]

六、完整策略示例

6.1 趨勢跟蹤策略

STRATEGY ATR_TrendFollowing
    PARAM
        lookback: 50,
        atr_period: 14,
        exit_multiplier: 1.5
    END
    
    // 計算指標
    ma = SMA(CLOSE, lookback)
    atr = FAST_ATR(atr_period)
    
    // 交易邏輯
    ON BAR
        IF CLOSE > ma AND CLOSE[-1] <= ma[-1]
            lots = POSITION_MANAGER.CALC_LOT_SIZE(BALANCE, atr[-1])
            ENTRY_LONG(MARKET, lots)
            SET_TRLING_STOP(atr[-1] * exit_multiplier)
        ENDIF
    END
END

6.2 波動突破策略

STRATEGY ATR_Breakout
    PARAM
        atr_length: 20,
        breakout_multiplier: 1.2
    END
    
    atr = FAST_ATR(atr_length)
    upper_band = HIGH + atr * breakout_multiplier
    
    ON BAR
        IF CLOSE > upper_band[-1] AND VOLUME > SMA(VOLUME,10)[-1]
            ENTRY_LONG(MARKET)
            SET_PROFIT_TARGET(atr[-1] * 3)
        ENDIF
    END
END

七、回測與評估

7.1 回測配置

BACKTEST
    RANGE: 2020-01-01 TO 2023-12-31
    COMMISSION: 0.0005
    SLIPPAGE: 0.001
    INITIAL_CAPITAL: 10000
END

7.2 關鍵評估指標

PERFORMANCE_REPORT
    METRICS: 
        AnnualReturn,
        MaxDrawdown,
        WinRate,
        ProfitFactor,
        SharpeRatio
END

八、實盤注意事項

1. 參數敏感性測試：不同品種需調整ATR周期
2. 極端行情處理：增加最大波動限制
3. 資金管理：建議單筆風險不超過2%
4. 周期適配：短線策略建議使用4H以下周期

提示：My語言中SHIFT()函數用于獲取前n期數據，與Python中的shift()功能類似。實際使用時需注意數據邊界處理。

通過本框架，開發者可以快速構建基于ATR指標的各類策略。建議先進行參數敏感性分析，再結合其他指標構建復合策略。 “`

（注：實際字數約1500字，可根據需要調整部分章節的詳細程度來控制字數）