前言

俗话说，会买的是徒弟，会卖的是师父，会空仓的是祖师爷。

策略的平仓同开仓一样重要。开仓点位的好坏，直接决定你进场后策略浮盈的大小。但是，最终能够抓住多少浮盈完全得看策略的止盈(平仓)。

策略开仓后有大幅浮盈，但平仓时反而亏损，这就说明策略在平仓模块出现了很大的问题。盈利保不住，就必须在止盈上下功夫！

作者认为，开仓后盈利造成大幅流失的原因是策略的止盈或平仓模块没有'自适应'的功能。不能及时跟随市场行情的波动而自动调整出场位置。

如下图所示:

想要策略能跟踪市场变化，并动态调整策略出场也并不难，其中最重要的一点是需要与波动率结合才能做出'自适应'的效果！

因此，作者接下来就用Python 调用tqsdk包，在双均线策略中采用具有加速算法的跟踪止盈方法。让策略更具有'生命力'！

'自适应'跟踪止盈算法逻辑

想要做到'自适应'跟踪的功效，就必须要知道如何跟踪价格波动的方法。我们最常见的衡量价格波动率的方法就是用'平均真实波幅'ATR。

作者在自适应跟踪止盈算法里不止采用ATR来衡量价格波动。下面将以多头为例，具体算法如下图所示:

上图中的SPrice就是策略的跟踪止盈线变量。当价格触发跟踪止盈SPrice时，多头平仓。下面就简单介绍AF，SPrice，HVlaue三个变量:以多头为例。

(1) AF变量，为加速系数，控制着每一次上调的尺寸。

在AF的计算过程中，首先要保证当前k线创新高才进行累加，如果当前没有创新高那么AF就保持原来的值。也就是延续上一根k线的值，那样的话策略当前的跟踪止盈线上调的尺寸与上一根k线一致。

简单来说，开多仓后价格朝预期方向波动越大，那么AF值就越大，进而上调尺寸就越大，止盈就更灵敏。反之，则迟钝！

(2) SPrice和HVlaue变量，HVlaue是持仓期间的最高价。

SPrice跟踪止盈线的计算，我们只需要关注AF和(HVlaue - SPrice )两者的变化。

因此，跟踪止盈线才能够跟随市场的波动进行动态的，'自适应'地调整出场位置。

小结。

在分享代码之前，给大家详细介绍了关于'自适应'跟踪止盈的算法逻辑及运行原理。主要是为了在接下来利用Python编写的时候，更容易理解。

Python 调用天勤量化的tqsdk包，实现数据获取，策略编写，并利用其回测框架进行回测分析。总共四个步骤，即可完成双均线策略及在其内部实现'自适应'跟踪止盈。

策略逻辑:金叉开多，死叉开空，作者以多头为例。

(1) 第一步，导入天勤量化及时间等相关的包。

(2) 第二步，计算均线、ATR及多空信号。这里我们将调用天勤内置函数模块ta中的SMA和ATR方法进行计算。并用trend变量记录多空开仓标记，方便在开仓步骤判断多空并下单。

(3) 第三步，开仓并计算跟踪止盈线，多头为例子。

开多时起记录持仓时间的最高价mark_high和初始止损long_stop，当开仓后下一根k线将初始止损long_stop变成跟踪止盈线。

当最低价触发跟踪止盈线long_stop时，策略多头平仓。

(4) 第四步，运行策略。

以上四个步骤，完成了策略的编写，那么我们来来看看策略的开平仓信号。

下面是利用天勤的web_gui，在螺纹钢期货rb2010合约60分钟的回测信号:

小结。

从信号中我们可以看到止盈非常及时，最大限度的保留住了策略的浮盈，同时止损也比较及时。

这种跟踪止盈方法，比均线死叉或通道止盈以及吊灯止盈更具有优势。

策略的止盈，是一个非常重要的模块。没有好的止盈，就算再好的开仓，再大的浮盈最终也是'浮云'。

但是，有好的止盈方法，就算是用很普通的开仓方式也能将策略性能发挥到极致。

因此，在策略开发过程中，一定要找到最佳的止盈方法。不同类型的策略，跟踪止盈方法也不一样！

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