自己做量化交易软件(37)小白量化实战10--操作方法与MetaTrader5高频策略的进化

自己做量化交易软件(37)小白量化实战10–操作方法与MetaTrader5高频策略的进化
散户和主力不是一个级别的竞争对手，可以用蚂蚁和大象来比喻。散户和主力炒股比武，散户玩短线，主力玩长线，其结果是散户高买低卖；散户玩长线，主力玩短线，其结果是赚钱没卖，反而深套。散户只能泪眼朦胧叹息，“曾经有一份真诚的几万现金放在我面前，我没有珍惜，等我失去的时候我才后悔莫及（已经被深套几万），人世间最痛苦的事莫过于此，如果上天能够给我一个再来一次的机会，我会说三个字：早止赢，如果非要在这份爱上加上一个期限，我希望是，只赚1万元”。
散户单个的资金实力无法跟主力相比，如果所有散户操作一致，也能实现“蚂蚁般大象”。
那么散户要怎么实现这个目标呢？我先讲一个小故事。麦克是玩扑克牌的高手，一天他去跟一个农民进行扑克赌博，结果麦克输的身文皆无。是麦克玩扑克的水平不高吗？不是，是麦克没有理解游戏的规则。
理解游戏的规则后，怎么才能赢，我再讲另外一个故事。孙膑是春秋战国时期的著名军事家，他同齐国的将军田忌很要好。田忌经常同齐威王赛马，马分三等，在比赛时，总是以上马对上马，中马对中马，下马对下马。因为齐威王每一个等级的马都要比田忌的强，所以田忌屡战屡败。孙膑知道此事以后，对田忌说：“再同他比一次吧，我有办法使你得胜。”临场赛马那天，孙膑先以下马对齐威王的上马，再以上马对他的中马，最后以中马对他的下马。比赛结果，一败两胜，田忌赢了。同样的马匹由于调换了一下比赛次序，就得到了反败为胜的结果。
这个故事生动地告诉我们：在实际的工作生活中，我们要根据规则，科学地调整内部次序和方法，从而整体上发挥最大的功效。股市中操作也是如此，在一定的前提下，我们散户投资者也可以利用好的操作方法，可以在股市中经常保持获利。例如前面博客讲过，有一位看自行车的大妈，每到一段时间存车的人很少时就去买股票，看到一段时间存车的人多的时候就去卖股票，每年都有所获。
再讲一下近期真实的例子“散户报团大战华尔街机构空头”。以前散户投资者不懂交易规则，俗称“韭菜”，在市场中任人宰割，但是互联网信息给了这些散户投资者充分的教育机会，使散户也能懂得机构的操作手段。
做空有两个问题：第一，做空交易盈利的时候，最多只能赚100%，但是亏损的比例却可以是无限大。第二，做空标的要保持在理性的时间，标的价格上涨不能超越一定的幅度。
一般情况所有流通标的数量为100%， 做空标的一般不会超过流通盘。但是华尔街机构机构贪得无厌，他们做空了游戏驿站公司的股票130%，让散户带头大哥发现了其中的机会，才有机会组织散户合买游戏驿站公司的股票股价上涨，以致空头亏损无限大，因此只能提前平仓，平仓需要买现货股票或买看涨期权，机构平仓做多，这又加速股价飙升。又出现机构间相互踩踏事件。
投机和投资的本质是相同的，都是为了赚钱，这是一个“散户投机做多者”与“机构基本面做空者”的大碰撞，结果实现了蚂蚁板倒大象。

前面我的博客零散介绍了MetaTrader5上用Python做外汇和期货回测程序的例子，回测是模拟策略历史效果，跟实战结果有一些偏差。因此我们在MetaTrader5上采用模拟帐户实战的方式来研究策略，如果模拟实战结果满意，仅仅修改帐户为真实交易帐户，就可以实战了。
我们可以使用HP_mt5a增强版模块，这个模块中除了HP_mt5模块的所有功能外，还增加了策略类模块。我们以其中的马丁策略为例。
一、原始策略

'''
独狼荷蒲qq:2886002
通通小白python量化群:524949939
小白量化MT5群：556894446
tkinter,pyqt,gui,Python交流2群:517029284
微信公众号：独狼股票分析
'''
import HP_mt5a as hmt5  #导入HP_mt5a增强版模块
hmt5.init()  ##初始化小白mt5库

#登陆帐号
用户名=0
密码=''
服务器=''
hmt5.login(login=用户名, server=服务器,password=密码)

#输出mt5软件信息及连接相关信息
mt5info=hmt5.terminal_info()
#print(mt5info)
mt5软件名称=mt5info.name
mt5软件语言=mt5info.language
mt5软件所属公司=mt5info.company
mt5软件路径=mt5info.path
print()
print('----------软件信息----------')
print('mt5软件名称:',mt5软件名称)
print('mt5软件语言:',mt5软件语言)
print('mt5软件所属公司:',mt5软件所属公司)
print('mt5软件路径:',mt5软件路径)

#获取用户登陆信息
accountinfo=mt5.account_info()
姓名=accountinfo.name
服务器=accountinfo.server
货币=accountinfo.currency
用户名=accountinfo.login
结余=accountinfo.balance
总净值=accountinfo.equity
总盈亏=accountinfo.profit

print()
print('----------用户信息----------')
print('姓名:',姓名)
print('服务器:',服务器)
print('用户名',用户名)
print('总盈亏',总盈亏)
print('总净值',总净值)
print('结余:',结余)

#马丁策略Martingale Strategy
md=hmt5.Martingale_Strategy( symbol = "XAUUSD",volume=0.01,price=1.00,magic=168,n=3)
md.begin()  #执行策略，只运行1次
md.look()  #查看持仓和订单
#md.quanche()   #取消全部订单
#md.quanping()  #平掉全部持仓
df2=md.getcc()  #获取全部持仓
df3=md.getdd()  #获取全部订单

#订单全部撤单,关闭全部持仓
# md.closeall()

程序运行结果如下:

策略操作完成！
策略持仓：
   ticket        time  type  magic  identifier  reason  volume  price_open   sl       tp  price_current  swap  profit  symbol comment             datetime
0  357156  1612433901     0    168      357156       3    0.01     1823.83  0.0  1825.28        1823.45   0.0   -0.38  XAUUSD   MSbuy  2021-02-04 16:18:21
策略订单：
   ticket  time_setup  type  type_time  type_filling  state  magic  position_id  position_by_id  reason  volume_initial  volume_current  price_open   sl       tp  price_current  price_stoplimit  symbol comment             datetime
0  357157  1612433901     2          0             2      1    168            0               0       3            0.02            0.02     1822.78  0.0  1825.28        1823.67              0.0  XAUUSD  MSbuy1  2021-02-04 16:18:21
1  357158  1612433902     2          0             2      1    168            0               0       3            0.04            0.04     1821.78  0.0  1825.28        1823.67              0.0  XAUUSD  MSbuy2  2021-02-04 16:18:22

上图是原始的马丁策略。以1单位赌注开始，在每次赔钱后，将赌注加倍，而在任何一次赢钱后，下一次又回归到1单位赌注。马丁策略的优点和诱惑力是在每一次赔钱后加码双倍，因此下一次赢钱时，你总能赢回之前所有的损失。
这个策略的缺陷：1、你曾经赚过钱，但是没有到你的止赢点，最后又亏钱了。2、如果价格逐步下跌，策略会加倍量买入，你必须有无数多钱去买，资金不足容易爆仓。
针对这个2个缺点，我们做应的改进。

二、动态止赢
用马丁策略我们曾经赚过钱，但是没有到的止赢点，最后又因价格下跌而亏钱了。因此我们引入动态止赢概念。需要计算最大回撤，例如总盈利大于1美元，盈利回撤20%，平掉所有持仓和订单。
我们增加下面的代码。

#我们的马丁策略开始时，已经下了1单，因此持仓数大于0，如果持仓数为0，就结束循环。
#这是一个高频策略。
lenc=len(df2)
i=0
while lenc>0:
    start = time.time()
#    if i>0:    #取消这段注释，循环只运行1次。
#        break
    print("第%d次工作"%i)
    df2=md.getcc()  #获取全部持仓
    lenc=len(df2)
    if lenc>0:
        profit=df2.profit.sum()  #持仓的总盈利
        hc=hmt5.huiche(mark='盈利',x=profit,t=30)  #获取盈利在30秒内的最大回撤
        if  hc>0.2 and profit>1: #如果总盈利大于1美元，且回测20%，关闭策略。
            md.closeall()
            break  #退出循环
        
    #time.sleep(5)    #暂停多少秒
    i=i+1    #循环次数加1
    end=time.time()   #获取循环结束时间
    print('时间:',round(start,2),round(end,2),round(end-start,4),'秒,每秒跑%d圈。'%int(1/(end-start)))

程序运行输出如下：

第1693次工作
时间: 1612428592.93 1612428592.94 0.005 秒,每秒跑199圈。
第1694次工作
时间: 1612428592.94 1612428592.94 0.005 秒,每秒跑200圈。
第1695次工作
时间: 1612428592.94 1612428592.95 0.005 秒,每秒跑199圈。
第1696次工作
时间: 1612428592.95 1612428592.95 0.004 秒,每秒跑250圈。

从输出信息我们可以看到，程序运行速度有多快，1秒运行250次。

我们这个马丁策略是做多策略，如果一开始，就获利了，直接就赚钱了，如果下跌要一直追加资金。
因此我们想再开单时，做一个涨跌方向判断，这就可以使用前面介绍的仿通达信自编指标来实现。
如果判断是上涨趋势，执行马丁策略，这样赚钱的概率会提高很多。

作者出版的书<零基础搭建量化投资系统――以Python为工具> 提供仿通达信自编指标的设计和实现。

请持续关注我的博客，我的进步，就是你的进步！