一、摘要
R-Breaker策略由Richard Saidenberg开发，并于1994年公布于世。在之后连续十五年被美国《Futures Truth》杂志评选为前十大最赚钱的交易策略之一。与其他策略相比，R-Breaker是趋势与反转相结合的交易策略。不仅可以捕捉趋势行情获得大利润，还可以在行情反转的时候，及时主动止盈并顺势反手。
二、阻力位与支撑位
简单的说，R-Breaker策略就是一个支撑位和阻力位策略，它根据昨日的最高价、最低价和收盘价，计算出七个价格：一个中心价(pivot)、三个支撑位(s1、s2、s3)、三个阻力位(r1、r2、r3)。然后根据当前价格与这些支撑位和阻力位的位置关系，以形成买卖的触发条件，并且通过一定的算法调整，调节这七个价格之间的距离，进一步改变交易的触发值。
- 突破买入价(阻力位r3) = 昨日最高价 + 2 *（中心价 - 昨日最低价）2
- 观察卖出价(阻力位r2) = 中心价 +（昨日最高价-昨日最低价）
- 反转卖出价(阻力位r1) = 2 * 中心价 - 昨日最低价
- 中心价(pivot) =（昨日最高价 + 昨日收盘价 + 昨日最低价）/ 3
- 反转买入价(支撑位s1) = 2 * 中心价 - 昨日最高价
- 观察买入价(支撑位s2) = 中心价 -（昨日最高价 - 昨日最低价）
- 突破卖出价(支撑位s3) = 昨日最低价 - 2 *（昨日最高价 - 中心价）
由此我们可以看到，R-Breaker策略是根据昨天的价格绘制了一个类似网格的价格线，并且每天更新一次这些价格线。在技术分析上支撑位和阻力位，并且两者的作用可以互相转换。当价格成功向上突破阻力位时，阻力位变成了支撑位；当价格成功向下突破支撑位时，支撑位变成了阻力位。
在实际交易中，这些支撑位和阻力位为交易者指出了开平仓方向和精确等买卖点位。具体的开平仓条件交易者可以根据盘中价格、中心价、阻力位、支撑位灵活定制，也可以根据这些网格价格线进行加减仓的头寸管理。
三、策略逻辑
接下来，让我们看一下R-Breaker策略是怎样利用这些支撑位和阻力位的。它逻辑一点也不复杂。如果当前没有持仓就进入趋势模式，当价格大于突破买入价就开仓做多；当价格小于突破卖出价就开仓做空。
- 趋势模式
- 多头开仓：如果无持仓，并且价格大于突破买入价
- 空头开仓：如果无持仓，并且价格小于突破卖出价
- 多头平仓：如果持多单，并且当日最高价大于观察卖出价，并且价格小于反转卖出价
- 空头平仓：如果持空单，并且当日最低价小于观察买入价，并且价格大于反转买入价
- 反转模式
- 多头开仓：如果持空单，并且当日最低价小于观察买入价，并且价格大于反转买入价
- 空头开仓：如果持多单，并且当日最高价大于观察卖出价，并且价格小于反转卖出价
- 多头平仓：如果持多单，并且价格小于突破卖出价
- 空头平仓：如果持空单，并且价格大于突破买入价
如果有持仓时就进入反转模式，当持有多单时，并且当日最高价大于观察卖出价，并且价格跌破反转卖出价就平掉多头持仓反手做空。当持有空单时，并当日最低价小于观察买入价，并且价格突破反转买入价就平掉空头持仓反手做多。
四、策略编写
\'\'\'backtest start: 2019-01-01 00:00:00 end: 2020-01-01 00:00:00 period: 5m exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}] \'\'\' # 策略主函数 def onTick(): # 获取数据 exchange.SetContractType(contract_type) # 订阅期货品种 bars_arr =exchange.GetRecords(PERIOD_D1) # 获取日K线数组 if len(bars_arr) < 2: # 如果K线数量小于2根 return yesterday_open = bars_arr[-2][\'Open\'] # 昨日开盘价 yesterday_high = bars_arr[-2][\'High\'] # 昨日最高价 yesterday_low = bars_arr[-2][\'Low\'] # 昨日最低价 yesterday_close = bars_arr[-2][\'Close\'] # 昨日收盘价 # 计算 pivot = (yesterday_high + yesterday_close + yesterday_low) / 3 # 枢轴点 r1 = 2 * pivot - yesterday_low # 阻力位1 r2 = pivot + (yesterday_high - yesterday_low) # 阻力位2 r3 = yesterday_high + 2 * (pivot - yesterday_low) # 阻力位3 s1 = 2 * pivot - yesterday_high # 支撑位1 s2 = pivot - (yesterday_high - yesterday_low) # 支撑位2 s3 = yesterday_low - 2 * (yesterday_high - pivot) # 支撑位3 today_high = bars_arr[-1][\'High\'] # 今日最高价 today_low = bars_arr[-1][\'Low\'] # 今日最低价 current_price = _C(exchange.GetTicker).Last #当前价格 # 获取持仓 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: if i[\'ContractType\'] == contract_type: # 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 profit = i[\'Profit\'] # 获取持仓盈亏 else: position = 0 # 赋值持仓数量为0 profit = 0 # 赋值持仓盈亏为0 if position == 0: # 如果无持仓 if current_price > r3: # 如果当前价格大于阻力位3 exchange.SetDirection("buy") # 设置交易方向和类型 exchange.Buy(current_price + 1, 1) # 开多单 if current_price < s3: # 如果当前价格小于支撑位3 exchange.SetDirection("sell") # 设置交易方向和类型 exchange.Sell(current_price - 1, 1) # 开空单 if position > 0: # 如果持有多单 if today_high > r2 and current_price < r1 or current_price < s3: # 如果今日最高价大于阻力位2，并且当前价格小于阻力位1 exchange.SetDirection("closebuy") # 设置交易方向和类型 exchange.Sell(current_price - 1, 1) # 平多单 exchange.SetDirection("sell") # 设置交易方向和类型 exchange.Sell(current_price - 1, 1) # 反手开空单 if position < 0: # 如果持有空单 if today_low < s2 and current_price > s1 or current_price > r3: # 如果今日最低价小于支撑位2，并且当前价格大于支撑位1 exchange.SetDirection("closesell") # 设置交易方向和类型 exchange.Buy(current_price + 1, 1) # 平空单 exchange.SetDirection("buy") # 设置交易方向和类型 exchange.Buy(current_price + 1, 1) # 反手开多单 # 程序主函数 def main(): while True: # 循环 onTick() # 执行策略主函数 Sleep(1000) # 休眠1秒
五、复制完整策略
完整策略已经发布到发明者量化（FMZ.COM）中，点击下面链接直接复制，无需配置即可回测：
https://www.fmz.com/strategy/187009
六、总结
R-Breaker策略之所以流行，关键在于它并不是纯粹到趋势跟踪类策略，而是以复合型策略同时赚取趋势的alpha和反转的alpha收益。本文的策略只是作为演示，没有优化合适的参数和品种，另外完整的策略也必须包含止损功能，感兴趣的朋友可以加以改进。