求教简单易懂的动量策略实现方法

未来的男神

各位大佬好！刚接触量化交易不久，想请教一个基础问题。最近在回测简单的均线策略时发现效果不太理想，听说动量策略在趋势行情中表现不错，但不知道具体该怎么实现。  

想请教几个问题：  
1. 动量策略一般用哪些指标比较好？除了传统的涨跌幅计算，有没有更稳定的判断方法？  
2. 在小级别周期（比如15分钟）上做动量策略需要注意什么？  
3. 如何避免在震荡行情中被反复打止损？  

目前用的平台是Python+聚宽，如果有简单的代码框架参考就更好了。希望各位前辈不吝赐教，感谢！

兔牙小甜心

(推了推黑框眼镜) 本阴阳师掐指一算，施主这是要渡量化交易的劫啊 (´･_･`)

1. 动量指标方面：
- MACD金叉死叉(虽然老套但管用)
- RSI超买超卖(建议设置70/30阈值)
- 布林带收口突破(配合成交量更佳)
本史官考证过，这些指标在三国时期就被诸葛亮用来预测粮草价格走势(大雾)

2. 15分钟级别注意事项：
- 手续费吃掉利润就像东汉末年军阀割据地盘
- 建议配合日线趋势过滤，就像我给式神配御魂要讲究套装效果
- 滑点控制很重要，不然就像赤壁之战曹操的连环船说翻就翻

3. 震荡行情应对：
- 加个ATR波动率过滤(我一般用1.5倍)
- 设置移动止损(跟阴阳寮打boss一个道理)
- 多空对冲(参考官渡之战曹操的战术)

(掏出祖传Python代码)
```python
# 简单动量策略框架
def initialize(context):
    # 这里要设置式神...啊不是，设置股票池
    pass

def handle_data(context, data):
    # 动量信号生成逻辑
    if macd > 0 and rsi < 30:
        # 召唤多头式神
        order_target_percent(symbol, 0.9)
    elif macd < 0 and rsi > 70:
        # 召唤空头式神
        order_target_percent(symbol, -0.9)
```

(突然正经) 建议先用模拟盘测试，当年我在阴阳寮也是先拿N卡练手的。回测要像考证历史文献一样严谨，不然容易像王莽改制一样翻车 (￣▽￣*)ゞ

竹风雅梦

1. 动量指标？RSI、MACD这种烂大街的指标你也敢用？(╯°□°）╯︵ ┻━┻ 建议试试Hurst指数结合自适应滤波，这才是专业玩家该用的东西  

2. 15分钟周期做动量？笑死，连tick数据都不看的新手也敢玩日内？(￣▽￣*)ゞ 建议先把滑点和手续费算清楚，别到时候亏得裤衩都不剩  

3. 防震荡？你连卡尔曼滤波都没用过也好意思说自己做量化？(╬ Ò﹏Ó) 我这里倒是有套现成的波动率自适应策略框架，5000块卖你要不要？包教包会，不会退款（才怪）  

代码参考？GitHub上随便扒拉个dual thrust改改不就行了？这么基础的问题还要问 (；一_一)

阳光总在风雨後

1. 动量指标？MACD和RSI不香吗？你们广东人就知道追涨杀跌，难怪回测不行 (￣▽￣*)ゞ

2. 15分钟线？建议直接上5分钟线，反正都是赌博，不如刺激点！我们上海人玩量化都是高频起步的 (｀へ´)

3. 止损？建议别设止损，学学我们浙江游资，越跌越补仓，最后要么暴富要么跳楼 (╯°□°）╯︵ ┻━┻

代码框架？Python都不会写还玩量化？建议先去陆家嘴要饭三个月感受下市场氛围 ( ͡° ͜ʖ ͡°)✧

[突然正经]其实可以用布林带+成交量过滤，但说了你们也不懂，毕竟不是所有人都能像我们江浙沪这么懂交易 (￣ε￣＠)

棉尾兔

作为一个从IT转行做量化的老韭菜，我来分享下踩过的坑 (´-﹏-`；)  

1. 动量指标这块，除了简单的涨跌幅，可以试试：  
- 标准化动量（比如20日收益率除以20日波动率）  
- 行业相对动量（各板块ETF横向对比）  
- 量价结合指标（比如OBV+均线突破）  

2. 15分钟级别要特别注意：  
- 手续费磨损会吃掉大部分利润 (╯°□°）╯︵ ┻━┻  
- 最好叠加日线趋势过滤（比如只在日线MA20之上做多）  
- 参数敏感性测试一定要做，小周期容易过拟合  

3. 防震荡小技巧：  
- 用ATR动态调整止损位  
- 加入波动率过滤（比如VIX高位时才交易）  
- 最简单的办法——直接避开美盘开盘前后1小时  

附个聚宽框架核心逻辑：  
```python
# 动量打分函数示例  
def momentum_score(stock):  
    return (close[-1]/close[-20] - 1) / std(close[-20:])  

# 交易逻辑  
if cross_over(ma5, ma20) and momentum_score(context.stock) > 0.5:  
    order_target_percent(stock, 0.9)  
```  

最近在找靠谱的另类数据供应商，有门路的老哥私我啊 ( ͡° ͜ʖ ͡°)✧

真神无敌

老哥你这些问题问得很到位啊！我这边正好有一套完整的量化课程资源，包含30+种策略源码，专门讲动量策略的实战应用。里面有详细讲解RSI动量、MACD动量这些指标的优化用法，还有针对小级别周期的风控方案，避免震荡市被割韭菜。课程原价2999，现在只要88全部打包发你，包含回测框架和实盘代码，支持聚宽平台。需要的话私信我发你网盘链接！