在此前《交易中最稳定最有效的盈利因子，没有之一！》一文中，给大家分享了我们眼中最有效的构筑量化策略的趋势因子。我们认为突破是趋势的必要不充分条件，并且论证了这个因子在交易中的效果。今天我们要给大家带来的是继趋势因子后又一个有效性较高的盈利因子——波动率。
一般校长将小阴线、小阳线、十字星称之为“静态K线”，出现这样的K线形态往往成交量较低，意味着市场情绪较为平淡。这一时间段主要是由散户的交易行为为主，没有明确的方向。这种行情下交易价值较低。
大阳线、大阴线称之为“动态K线”，出现这样的K线形态往往成交量较大，市场交投活跃。因为散户多数情况的多空持仓往往较为平衡，所以这一情况大概率是由主力的交易行为造成，那么我就可以据此大致判断在这一时间段内主力的造市成本价。找到主力的交易行为点就能更好的帮助我们去分析市场行情的变化。
而在这一静一动之间就出现了一个词“波动率”，涨多少才叫大阳线，跌多少是大阴线？在量化交易中都是需要具体量化的，那么如何量化和描述波动率呢？举个栗子：我们使用布林指标，当布林上下轨距离较宽时，代表周期波动较大；当布林上下轨距离较窄时，代表周期内波动率较小。利用这一原理我们可以对曾经全球十大最赚钱的量化策略Aberration进行优化。原Aberration策略回测数据：测试范围：铁矿石、螺纹钢、橡胶、甲醇、PTA、焦炭、豆粕、白糖、棕榈油、棉花。应用主要品种：国内期货策略交易频率：低手续费设计：万2手续费（覆盖1个滑点）历史回测周期：2014-2020年15分钟数据
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优化后策略源码（MC版本源码，红字为优化部分）
inputs:boll(79),sb(0.5);
variables:var0(0),var1(0),var2(0),var3(0),var4(0);
var2=Average(close,boll);
var0=BollingerBand(close,boll,2);
var1=BollingerBand(close,boll,-2);
var3=var2+3*AvgTrueRange(99);
var4=var2-3*AvgTrueRange(99);
if var0-var1>0 then condition1=(var3-var4)/(var0-var1)>sb;
if close cross above var0 and condition1 then buynext bar at market;
if close cross under var1 and condition1 thensellshort next bar at market;
if close cross under var2 and condition1 then sellnext bar at market;
if close cross above var2 and condition1 thenbuytocover next bar at market;
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策略逻辑：
我们在原策略基础上增加了对布林通道宽度的定义，当布林通道宽度小于12倍真实波幅，价格突破布林上下轨后，则在下根K线开盘价顺势开单交易。出场逻辑不变，依然是在价格回踩布林中轨后平仓出场。
我们可以看到优化后的策略年化夏普从1.56提高到了1.78，资金曲线变得更加平稳。
优化后Aberration策略回测数据：
测试范围：铁矿石、螺纹钢、橡胶、甲醇、PTA、焦炭、豆粕、白糖、棕榈油、棉花。
应用主要品种：国内期货
策略交易频率：低
手续费设计：万2手续费（覆盖1个滑点）
历史回测周期：2014-2020年15分钟数据
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我们知道还是有很多小伙伴不太明白策略逻辑是怎么产生的，没关系2020年周老师将教你如何零基础入门量化。
只有知其然，且知其所以然的量化策略才是你的策略。
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TOP62策略历史回测数据：
测试范围：铁矿石、螺纹钢、橡胶、甲醇、PTA、焦炭、豆粕、白糖、棕榈油、棉花。
应用主要品种：国内期货
策略交易频率：低
手续费设计：万2手续费（覆盖1个滑点）
历史回测周期：2014-2020年15分钟数据
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测试范围：铁矿石、螺纹钢、橡胶、甲醇、PTA、焦炭、豆粕、白糖、棕榈油、棉花。
应用主要品种：国内期货
策略交易频率：低
手续费设计：万2手续费（覆盖1个滑点）
历史回测周期：2014-2019年30分钟数据
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