简易波动EMV策略
作者：互联网
一、摘要
与其他技术指标不同，简易波动（Ease of Movement Value）反映的是价格、成交量、人气的变化，它是一种将价格与成交量变化相结合的技术，它通过衡量单位成交量的价格变动，形成一个价格波动指标。当市场人气聚集，交易活跃时提示买入信号；当成交量低迷，市场能量即将耗尽时提示卖出信号。
简易波动EMV根据等量图和压缩图的原理设计而成，它的核心理念是：市场价格仅在发生趋势转折或即将转折时，才会消耗大量能量，外在表现就是成交量变大。当价格在上升的过程中，由于推波助澜的作用，不会消耗太多的能量。虽然这个理念与量价同升的观点相悖，但的确有其独特的地方。
二、EMV计算公式
第一步：计算mov_mid
其中TH代表当天最高价，TL代表当天最低价，YH代表前日最高价，YL代表前日最低价。那么如果MID > 0意味着今天的平均价高于昨天的平均价。
第二步：计算ratio
其中TVOL代表当天交易量，TH代表当天最高价，TL代表当天最低价。
第三步：计算emv
三、EMV用法
EMV的作者认为，巨量上涨伴随的是能量的快速枯竭，上涨往往不会持续太久；反而温和的成交量，能够保存一定的能量，往往使上涨持续更久。一旦上涨趋势形成，较少的成交量就能推动价格上涨，EMV的数值就会升高。一旦下跌趋势行情形成，往往伴随的是无量或少量下跌，EMV的数值就会下降。如果价格处于震荡行情或者价格上涨和下跌都伴随较大成交量时，EMV的数值也会接近于零。因此你会发现，EMV在大部分行情中都处于零轴下方，这也是这个指标的一大特色。站在另一个角度看，EMV重视大趋势且能够产生足够利润的行情。
EMV的用法相当简单，只要看EMV是否穿越零轴即可，当EMV在0以下时，代表市场弱市；当EMV在0以上时，代表市场强市。让EMV由负数转为正数时应该买进；当EMV由正数转为负数时应该卖出。其特点是不仅能较好的避免市场中的震荡行情，而且还能在趋势行情启动的时候及时入场。但由于EMV反映的是价格在变动时的成交量的变化情况，所以仅对中长期走势有作用。对于短线或交易周期比较小的行情EMV的效果很差。
四、策略实现
第1步：编写策略框架
# 策略主函数
def onTick():
pass
# 程序入口
def main():
while True: # 进入无限循环模式
onTick() # 执行策略主函数
Sleep(1000) # 休眠1秒
发明者量化采用轮训模式，首先需要定义一个main函数和一个onTick函数，main函数是策略的入口函数，程序会从main函数开始逐行执行代码。在main函数中，写入while循环，重复执行onTick函数，所有的策略核心代码都写在onTick函数中。
第2步：获取持仓数据
def get_position():
position = 0 # 赋值持仓数量为0
position_arr = _C(exchange.GetPosition) # 获取持仓数组
if len(position_arr) > 0: # 如果持仓数组长度大于0
for i in position_arr: # 遍历持仓数组
if i['ContractType'] == 'IH000': # 如果持仓品种等于订阅品种
if i['Type'] % 2 == 0: # 如果是多单
position = i['Amount'] # 赋值持仓数量为正数
else:
position = -i['Amount'] # 赋值持仓数量为负数
return position # 返回持仓量
因为在这个策略中，只使用了实时的持仓数量，为了方便维护，这里使用get_position封装了持仓量，如果当前持有多单就返回正数，如果当前持有空单就返回负数。
第3步：获取K线数据
exchange.SetContractType('IH000') # 订阅期货品种
bars_arr = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
if len(bars_arr) < 10: # 如果K线数量小于10根
return
在获取具体的K线数据之前，首先要先订阅具体的合约，使用发明者量化的SetContractType函数，并传入合约代码即可，如果想知道该合约的其他信息，也可以使用一个变量来接收这个数据。接着使用GetRecords函数就可以获取K线数据，因为返回的是一个数组，所以我们使用变量bars_arr来接受它。
第4步：计算emv
bar1 = bars_arr[-2] # 获取上一根K线数据
bar2 = bars_arr[-3] # 获取前一根K线数据
# 计算mov_mid的值
mov_mid = (bar1['High'] + bar1['Low']) / 2 - (bar2['High'] + bar2['Low']) / 2
if bar1['High'] != bar1['Low']: # 如果被除数不为0
# 计算ratio的值
ratio = (bar1['Volume'] / 10000) / (bar1['High'] - bar1['Low'])
else:
ratio = 0
# 如果ratio的值大于0
if ratio > 0:
emv = mov_mid / ratio
else:
emv = 0
在这里我们并没有使用最新的价格来计算EMV的值，而是采用相对滞后的当前K线出信号，下根K线发单的方法。这么做的目的是让回测更接近于实盘交易。我们知道，尽管现在量化交易软件已经非常先进了，但还是很难做到完全模拟真实的实盘Tick环境，特别是面对回测Bar级超长数据时，所以就采用这个折中的方法。
第5步：下单交易
current_price = bars_arr[-1]['Close'] # 最新价格
position = get_position() # 获取最新持仓量
if position > 0: # 如果持有多单
if emv < 0: # 如果当前价格小于牙齿
exchange.SetDirection("closebuy") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(round(current_price - 0.2, 2), 1) # 平多单
if position < 0: # 如果持有空单
if emv > 0: # 如果当前价格大于牙齿
exchange.SetDirection("closesell") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(round(current_price + 0.2, 2), 1) # 平空单
if position == 0: # 如果无持仓
if emv > 0: # 如果当前价格大于上唇
exchange.SetDirection("buy") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(round(current_price + 0.2, 2), 1) # 开多单
if emv < 0: # 如果当前价格小于下巴
exchange.SetDirection("sell") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(round(current_price - 0.2, 2), 1) # 开空单
在下单交易之前，我们需要先确定两个数据，一个是下单的价格，另一个是当前的持仓状态。下单的价格很简单，直接使用当前的收盘价加减品种的最小变动价位即可。由于我们之前已经使用get_position函数封装了持仓量，所以这里直接调用即可。最后就是根据EMV与零轴的位置关系开平仓了。
# 回测配置
'''backtest
start: 2019-01-01 00:00:00
end: 2020-01-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
'''
# 获取持仓数量
def get_position():
position = 0 # 赋值持仓数量为0
position_arr = _C(exchange.GetPosition) # 获取持仓数组
if len(position_arr) > 0: # 如果持仓数组长度大于0
for i in position_arr: # 遍历持仓数组
if i['ContractType'] == 'IH000': # 如果持仓品种等于订阅品种
if i['Type'] % 2 == 0: # 如果是多单
position = i['Amount'] # 赋值持仓数量为正数
else:
position = -i['Amount'] # 赋值持仓数量为负数
return position # 返回持仓量
# 策略主函数
def onTick():
# 获取数据
exchange.SetContractType('IH000') # 订阅期货品种
bars_arr = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
if len(bars_arr) < 10: # 如果K线数量小于10根
return
# 计算emv
bar1 = bars_arr[-2] # 获取上一根K线数据
bar2 = bars_arr[-3] # 获取前一根K线数据
# 计算mov_mid的值
mov_mid = (bar1['High'] + bar1['Low']) / 2 - (bar2['High'] + bar2['Low']) / 2
if bar1['High'] != bar1['Low']: # 如果被除数不为0
# 计算ratio的值
ratio = (bar1['Volume'] / 10000) / (bar1['High'] - bar1['Low'])
else:
ratio = 0
# 如果ratio的值大于0
if ratio > 0:
emv = mov_mid / ratio
else:
emv = 0
# 下单交易
current_price = bars_arr[-1]['Close'] # 最新价格
position = get_position() # 获取最新持仓量
if position > 0: # 如果持有多单
if emv < 0: # 如果当前价格小于牙齿
exchange.SetDirection("closebuy") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(round(current_price - 0.2, 2), 1) # 平多单
if position < 0: # 如果持有空单
if emv > 0: # 如果当前价格大于牙齿
exchange.SetDirection("closesell") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(round(current_price + 0.2, 2), 1) # 平空单
if position == 0: # 如果无持仓
if emv > 0: # 如果当前价格大于上唇
exchange.SetDirection("buy") # 设置交易方向和类型
exchange.Buy(round(current_price + 0.2, 2), 1) # 开多单
if emv < 0: # 如果当前价格小于下巴
exchange.SetDirection("sell") # 设置交易方向和类型
exchange.Sell(round(current_price - 0.2, 2), 1) # 开空单
# 程序入口函数
def main():
while True: # 循环
onTick() # 执行策略主函数
Sleep(1000) # 休眠1秒标签：bar1,arr,emv,exchange,波动,简易,EMV,position 来源： https://www.cnblogs.com/fkjl/p/15183632.html