1. 波动区间突破交易
波动区间突破交易是一种基于昨日波动幅度来确定当日突破性交易的策略。其主要特点如下:
- 基于昨日振幅与今日开盘价的关系:通过计算昨日最高价与最低价之间的波动幅度,结合今日开盘价,来触发交易信号。
- 计算上轨和下轨:上轨通常设定为今日收盘价加上昨日振幅的一定百分比,下轨则相反。
- 交易信号:当价格突破上轨时,买入开仓;当价格跌穿下轨时,卖出开仓。
示例代码(Python)
def calculate_breakeven_price(open_price, previous_high, previous_low, amplitude_percentage):
upper_bound = open_price + (previous_high - previous_low) * amplitude_percentage
lower_bound = open_price - (previous_high - previous_low) * amplitude_percentage
return upper_bound, lower_bound
# 假设今日开盘价为100,昨日最高价为105,昨日最低价为95
open_price = 100
previous_high = 105
previous_low = 95
amplitude_percentage = 0.05 # 5%
upper_bound, lower_bound = calculate_breakeven_price(open_price, previous_high, previous_low, amplitude_percentage)
print("Upper Bound:", upper_bound)
print("Lower Bound:", lower_bound)
2. 菲阿里四价交易
菲阿里四价交易是一种基于昨日高点、低点、收盘价和今日开盘价的突破交易策略。其主要特点如下:
- 菲阿里四价:指昨日高点、昨日低点、昨日收盘价和今日开盘价。
- 上轨和下轨:上轨设定为昨日高点,下轨设定为昨日低点。
- 交易信号:当价格突破上轨时,买入开仓;当价格跌穿下轨时,卖出开仓。
示例代码(Python)
def calculate_fialli_breakeven_price(high, low, close, open_price):
upper_bound = high
lower_bound = low
return upper_bound, lower_bound
# 假设昨日高点为105,昨日低点为95,昨日收盘价为100,今日开盘价为101
high = 105
low = 95
close = 100
open_price = 101
upper_bound, lower_bound = calculate_fialli_breakeven_price(high, low, close, open_price)
print("Upper Bound:", upper_bound)
print("Lower Bound:", lower_bound)
3. 空中花园交易
空中花园交易是一种基于开盘突破的日内交易策略。其主要特点如下:
- 开盘突破:在当天开盘高开或低开时使用。
- 上轨和下轨:上轨设定为开盘后第一根K线的最高价,下轨设定为开盘后第一根K线的最低价。
- 交易信号:当价格突破上轨时,买入开仓;当价格跌穿下轨时,卖出开仓。
示例代码(Python)
def calculate_air_garden_breakeven_price(open_high, open_low):
upper_bound = open_high
lower_bound = open_low
return upper_bound, lower_bound
# 假设开盘后第一根K线的最高价为106,最低价为94
open_high = 106
open_low = 94
upper_bound, lower_bound = calculate_air_garden_breakeven_price(open_high, open_low)
print("Upper Bound:", upper_bound)
print("Lower Bound:", lower_bound)
4. 横盘突破交易
横盘突破交易是一种基于价格形态突破的日内交易策略。其主要特点如下:
- 横盘突破:指价格在一段时间内波动幅度较小,形成横盘整理形态。
- 突破信号:当价格突破横盘整理形态时,产生交易信号。
- 常见形态:分形、窄幅横盘突破、各种K线组合、双底双顶、缠论三买三卖等。
示例代码(Python)
def calculate_flag_breakout_price(high, low):
flag_height = high - low
upper_bound = high + flag_height * 0.1
lower_bound = low - flag_height * 0.1
return upper_bound, lower_bound
# 假设横盘整理形态的最高价为105,最低价为95
high = 105
low = 95
upper_bound, lower_bound = calculate_flag_breakout_price(high, low)
print("Upper Bound:", upper_bound)
print("Lower Bound:", lower_bound)
通过以上四种经典模型策略,投资者可以更好地把握日内交易机会,实现稳定盈利。在实际操作中,建议结合市场情况和自身风险承受能力,选择合适的策略进行交易。