文章 "重构经典策略（第十五部分）：日线突破交易策略"

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早在计算机出现之前，人工交易者就已投身金融市场，并总结出指导交易决策的经验法则。在本文中，我们重新研究一套知名的突破策略，来检验这种从实战中总结的市场逻辑，能否与系统化交易方法抗衡。研究结果表明：原始策略虽然胜率很高，但存在稳定性差、风险管控不足的问题。通过策略优化，我们展示如何将主观交易经验改造为更加稳健的算法交易策略。

如前文所述，我们通常借助机器学习算法挖掘规律，用历史数据推演未来。但我们几乎总是默认：这样的关联真实存在，并且能够从数据中学习得到。我们很少花时间先去验证这些关系是否真实成立。而主观交易者为了生存，必须去寻找能够支撑长期交易生涯的可靠市场规律。从这个角度来看，可以说人工交易者完成了前期的人工探索工作，为机器学习模型打下基础。

因此，我们希望搭建起机器学习与金融交易之间的桥梁，利用交易者在多年市场实践中总结的经验与启发式规则。交易者普遍遵循的这些规则，可以作为一套框架，让模型以更结构化的方式学习金融市场。不必让模型从零开始挖掘市场关系；我们可以复用那些经过时间检验有效的原理。这相当于给模型一个良好起点，而不是让它白手起家。

本次测试最重要的环节，就是验证这套基础策略的有效性。为此，我们选取了一套知名的突破策略，核心依据是连续交易日之间的价格关系。这套策略本质上相当简单。

在每个交易日开始时，我们标记出前一日的最高价与最低价。


作者：Gamuchirai Zororo Ndawana

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