资金规模缩减的计算逻辑似乎是错误的。

@轩龙 因为没到开仓信号

完美的证明了海龟策略是垃圾！

学习

zhen tm niubi

学习

学习

DollarVolatility的计算应该不对吧，DollarsPerPoint是代表每一点所代表的美元数，而不是每一个最小波动单位，所以对应A股的话应该是1*100，而不是0.01*100

学习了

学费了

学习练手

文章里附带的代码克隆后运行了一下，12年10月后就没有加减仓的操作了，完全是满仓状态在跑，是不是代码哪里写的有问题

学习打卡。通过设置调仓单位、止损、止盈等逻辑，减少了最大回撤，收益平滑了不少。

这种只看价格因子的策略,就是看老天爷了

海龟交易未必无效，只是大A的很多向上向下突破都是假动作，感觉针对A股需要更有创意的策略才行。

有个问题,海龟原来是面向期货的,资金是有杠杆的,所以可以多次加仓(实际买入资产价值超过总资产),但是股票最多只能加仓一次,就没钱加了

N值那块和talib模块算法有出入,也不知道是谁有问题 ``` def calculate_N(): price = attribute_history(g.security, g.number_days+1, '1d',('high','low','close'),fq=None) True_Range = talib.ATR(np.array(price['high']),np.array(price['low']),np.array(price['close']),timeperiod=g.number_days) print(f"True_Range:{True_Range}") N = True_Range[-1] (g.N).append(N) return N ```

使用最新的的API重构了代码，将2个系统集成到统一的框架中，更容易设置参数。 ``` class TurtleSystem: def __init__(self, security, total_value, buy_days, sell_days, loss_thr, adjust_thr): """ Args: security: 股票 total_value: 初始资金 buy_days: 买入观察时间 sell_days: 止盈观察时间 loss_thr: 损失资金下限 adjust_thr: 触发下限后调整仓位 """ self.security = security self.total_value = total_value self.buy_days = buy_days self.sell_days = sell_days self.loss_thr = loss_thr self.adjust_thr = adjust_thr self.avaliable_value = self.total_value self.unit_amount = 0 self.unit_limit = 4 # 上一次买入价格 self.last_buy_price = 1e10 self.id = "SYS1" if buy_days == 20 else "SYS2" ```

学习一下