用DolphinScript实现趋势跟踪与ATR止损的交易策略
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Source: https://dolphindb.cn/blogs/189
What this page covers
- 数据分析准备：建库建表、分区与数据导入。
- 示例数据说明：标的、时间范围与字段示意。
- 趋势跟踪信号规则与对应脚本实现。
- Kelly公式的定义、参数与计算实现思路。
- ATR止盈止损、仓位管理与交易指令触发条件。
- 策略绩效度量：年化收益率与最大回撤计算结果。
技能认证特训营第二期正式开启（限时报名）
页面顶部包含活动报名促销信息，并提供链接入口。
- 活动“技能认证特训营第二期”处于正式开启状态。
- 页面提供“限时报名”入口信息。
- 报名入口包含可点击的链接地址。
用DolphinScript实现趋势跟踪与ATR止损的交易策略（作者与日期）
该部分呈现文章标题，并给出作者署名与发布日期信息。
- 文章标题为“用DolphinScript实现趋势跟踪与ATR止损的交易策略”。
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目录
该部分列出文章的章节与小节结构，用于导航。
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数据分析的准备工作：建库建表与导入数据
本节说明按日期分区并使用TSDB引擎创建数据库与表，并通过loadTextEx从CSV导入数据。
- stockDB数据库使用TSDB（时间序列数据库）引擎。
- stockDB按日期值分区，设置为每天一个分区。
- 使用loadTextEx从CSV文件导入数据。
- 导入数据会按分区规则分布到不同分区。
stockTB表数据示例（浦发银行600000，前复权日线）
本节给出示例数据的标的、时间范围与字段示意说明。
- 示例数据标的为“浦发银行 600000”。
- 示例数据时间范围为2024-04-01至2025-04-01（日线数据）。
- 示例数据进行前复权处理以减少分红配股造成的价格变化影响。
趋势跟踪交易策略：策略介绍与信号规则
本节描述基于价格突破的趋势信号规则，给出DolphinScript实现，并说明交易信号开始月份设置原因。
- 策略类型为基于价格突破的趋势跟踪交易策略。
- 策略结合凯利公式进行仓位管理。
- 收盘价低于过去15日最低价（不含当日）触发买入信号。
- 收盘价高于过去5日最高价（不含当日）触发卖出信号。
- 交易信号从2024年8月开始产生以提供Kelly估计所需历史数据。
Kelly公式：定义、参数与计算实现思路
本节介绍Kelly公式的含义与参数，说明胜率/败率与平均盈利的历史计算方法，并给出实现与结果解读及半Kelly用法。
- Kelly公式用于确定最优投资比例，以最大化长期资本增长并避免破产风险。
- 参数f表示最优投入比例；正值代表多头，负值代表空头。
- 参数Pwin表示做多胜率；Ploss表示做多败率。
- 关系式为Ploss = 1 - Pwin。
- Pwin/Ploss可通过每日价格在历史序列中的排名与累加得到。
- 平均盈利可通过潜在做多/做空盈利序列累加并除以胜利次数得到。
- 从2024年8月开始，Kelly值在图示解读中稳定在0.7~0.8之间。
- 仓位管理使用半Kelly值以降低激进程度。
融入ATR跟踪止损策略：ATR计算、仓位管理与交易指令触发条件
本节定义ATR与止盈止损倍数，给出仓位计算方式，并列出开仓、调仓、反转、平仓及冷静期等触发条件。
- ATR取三个波动值的最大值并做15日移动平均。
- 止盈倍数为3.5，止损倍数为1.8。
- 止盈触发条件为“止盈倍数×ATR 大于单次投资盈利”。
- 止损触发条件为“止损倍数×ATR 大于单次投资亏损”。
- 仓位比例公式为（趋势信号方向×Kelly值）/ 2。
- 交易指令类型包括open、adjust、reverse、close（否则为hold）。
- 平仓后设置冷静期：接下来5天忽略趋势信号并保持空仓。
策略实现代码：tradeRecord函数流程与回测交易记录示例
本节给出tradeRecord函数流程，包括变量初始化、下单指令判定、仓位与资产更新、ATR信号生成与记录表输出，并展示示例说明。
- 回测初始资金（cash[0]）设置为100000.0。
- 交易周期中会根据条件生成open/adjust/reverse/close/hold等指令。
- 当指令为open/adjust/reverse时，Position按capital、Signal与Kelly等计算。
- costPrice在open/reverse时取当日Close，在adjust时按加权平均更新。
- cash与capital按持仓变动与当日Close进行更新。
- atrSignal在无持仓时为NULL；满足止盈或止损条件时生成信号。
度量策略表现：年化收益率与最大回撤公式及计算结果
本节通过年化收益率与回撤指标评估策略，给出筛选区间条件，并展示最终的数值结果。
- 绩效计算输出包含date、returnRate与drawdown字段。
- returnRate使用log(capital/capital[0])与时间差计算年化值。
- 绩效计算筛选条件为month(date) >= 2024.08M。
- 策略表现结果给出年化收益率为6.48%。
- 策略表现结果给出最大回撤为1.56%。
完整脚本代码
本节汇总从数据准备到回测与绩效计算的完整DolphinScript脚本。
- 脚本包含建库建表与数据导入相关代码。
- 脚本包含趋势信号、Kelly计算与ATR信号相关代码。
- 脚本包含回测记录与绩效指标计算相关代码。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态 | 正式开启（限时报名，享专属福利优惠） | medium |
| 限时报名链接 | url | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 文章发布日期 | date | 2025-05-23 | high |
| 作者署名 | name | 海豚_325754868 | high |
| stockDB数据库分区 | partitioning | 按日期值分区，每天一个分区（VALUE(2024.04.01..2025.04.01)；按date列分区） | high |
| stockDB数据库存储引擎 | engine | TSDB（时间序列数据库）引擎 | high |
| TSDB引擎 | capability | 支持高效的时间范围查询和聚合操作（针对时间序列数据优化） | medium |
| 数据导入函数 | function | 使用loadTextEx从CSV文件导入数据，并按分区规则分布到不同分区 | high |
| stockTB表结构 | columns | date(DATE), Open(DOUBLE), High(DOUBLE), Low(DOUBLE), Close(DOUBLE), Volume(INT) | high |
| stockTB表设置 | sortColumns | sortColumns=[`date] | high |
| stockTB表设置 | keepDuplicates | keepDuplicates=ALL | high |
| 示例数据标的 | security | 浦发银行 600000 | high |
| 示例数据时间范围 | range | 2024-04-01 至 2025-04-01（日线数据） | high |
| 示例数据价格处理 | adjustment | 前复权处理，避免分红配股导致的股价变化 | high |
| 趋势跟踪策略类型 | strategy | 基于价格突破的趋势跟踪交易策略，结合凯利公式进行仓位管理 | high |
| 买入信号条件（文中描述） | rule | 当收盘价低于过去15日最低价（不包括当日）触发买入信号 | high |
| 卖出信号条件（文中描述） | rule | 当收盘价高于过去5日最高价（不包括当日）触发卖出信号 | high |
| 交易信号开始时间 | constraint | 从2024年8月开始产生交易信号（为Kelly公式估计提供足够历史数据） | high |
| trendSignal函数 | output | 返回包含date、Open、High、Low、Close及Signal列的表 | high |
| Signal取值含义（代码） | mapping | 卖出信号为-1；买入信号为1 | high |
| 买入信号条件（代码） | rule | Close < Low.prev().mmin(15).bfill!() 且 month(date) >= 2024.08M → Signal=1 | high |
| 卖出信号条件（代码） | rule | Close > High.prev().mmax(5).bfill!() 且 month(date) >= 2024.08M → Signal=-1 | high |
| 单次投资盈亏公式 | formula | （当前价格 - 平均成本价格）x sgn(仓位) | high |
| Kelly公式用途 | purpose | 确定最优投注或投资比例，旨在最大化长期资本增长并避免破产风险 | medium |
| Kelly公式参数f | definition | 投入资产占当前总资产的最优比例；正值代表多头，负值代表空头；不允许杠杆时绝对值应小于1 | high |
| Kelly公式参数Pwin | definition | 做多胜率 | high |
| Kelly公式参数Ploss | definition | 做多败率，也是做空胜率 | high |
| Kelly公式参数rw | definition | 每次做多胜利时的平均盈利 | high |
| Kelly公式参数rl | definition | 每次做空胜利时的平均盈利 | high |
| Pwin/Ploss计算思路 | method | 通过每天价格在历史序列中的排名与累加得到做多/做空胜利总次数，再计算胜率与败率 | medium |
| 历史胜率与败率关系 | formula | Ploss = 1 - Pwin | high |
| 平均盈利计算思路 | method | long_profit(v)/short_profit(v) 计算每时刻潜在做多/做空盈利；累加得到总盈利并除以胜利次数得到平均盈利 | medium |
| Kelly(v)实现 | components | 使用cumrank与cumsum得到累计多头/空头计数；计算long_rate与short_rate；计算累计利润与平均利润并代入公式 | high |
| Kelly值回测结果区间（图示解读） | range | 从2024年8月开始Kelly值稳定在0.7~0.8之间 | medium |
| 仓位管理中的Kelly用法 | rule | 由于Kelly偏激进，策略采用半Kelly值用于仓位管理 | high |
| ATR定义（文中描述） | formula | 取以下三个值的最大值并做15日移动平均：当日最高-最低；当日最高-次日收盘绝对值；次日收盘-当日最低绝对值 | high |
| ATR止盈触发 | condition | 止盈倍数 × ATR值 > 单次投资的盈利时触发止盈信号 | high |
| ATR止损触发 | condition | 止损倍数 × ATR值 > 单次投资的亏损时触发止损信号 | high |
| 止盈倍数 | value | 3.5 | high |
| 止损倍数 | value | 1.8 | high |
| ATR代码实现 | expression | matrix(High-Low, abs(High-Close.next()), abs(Close.next()-Low)).rowMax().mavg(15) | high |
| 仓位比例公式 | formula | 仓位比例 = (趋势信号方向 × Kelly值) / 2 | high |
| 持仓量公式 | formula | 持仓量 = 仓位比例 × 本金 / 当日股价（当日交易价格取当日收盘价） | high |
| 趋势信号方向取值 | mapping | 1代表买入信号，-1代表卖出信号 | high |
| 仓位符号说明 | rule | 若卖出信号为负且Kelly值为负，则实际仓位为正，代表多头头寸 | high |
| 交易周期指令类型 | set | open、adjust、reverse、close（其他情况为hold） | high |
| 开仓触发条件 | conditions | Position[i-1]==0.0 且 atrSignal[(i-5):i].isValid().sum()==0 且 trendSignalTB[Signal][i-1].isValid() | high |
| 调仓触发条件 | conditions | Position[i-1]*trendSignalTB[Signal][i-1]>0 且 atrSignal[(i-5):i].isValid().sum()==0 且 trendSignalTB[Signal][i-1].isValid() | high |
| 多空转换触发条件 | conditions | Position[i-1]*trendSignalTB[Signal][i-1]<0 且 atrSignal[(i-5):i].isValid().sum()==0 且 trendSignalTB[Signal][i-1].isValid() | high |
| 平仓触发条件 | conditions | atrSignal[i-1].isValid()，之后清空持仓；并设置冷静期：接下来5天忽略趋势信号，保持空仓 | high |
| 回测初始资金 | cash[0] | 100000.0 | high |
| 持仓数量Position计算（实现） | formula | 当order为open/adjust/reverse时：Position[i]=(capital[i-1]*Signal[i-1]*Kelly(Close)[i]/2)/Close[i]；close时为0；否则沿用 | high |
| 平均成本价costPrice计算（实现） | rule | open/reverse取当日Close；adjust按加权平均公式；close置0；否则沿用 | high |
| 资产更新（实现） | formulas | cash[i]=cash[i-1]+(Position[i-1]-Position[i])*Close[i]；capital[i]=cash[i]+Position[i]*Close[i] | high |
| ATR信号生成（实现） | conditions | 无持仓(costPrice==0)为NULL；3.5*ATR < (Close-costPrice)*signum(Position) 为止盈信号；-1.8*ATR > (Close-costPrice)*signum(Position) 为止损信号；否则NULL | high |
| performMetrics函数输出 | fields | date、returnRate（log(capital/capital[0])*365/(date-date[0])）、drawdown（capital.cummdd()） | high |
| 绩效计算筛选条件 | where | where month(date) >= 2024.08M | high |
| 策略表现结果 | annualized_return | 6.48% | high |
| 策略表现结果 | max_drawdown | 1.56% | high |