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# 策略开发指南
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本文档是策略开发的完整参考。人类开发者参考它编写策略，AI 读取它生成策略代码。
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## 1. 策略文件格式
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每个策略是一个 Python 文件，放在以下目录：
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- 内置策略: `backend/app/strategy/builtin/`
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- 自定义策略: `data/strategies/custom/`，建议文件名和 ID 使用 `custom_时间戳`
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- AI 生成策略: `data/strategies/ai/`，文件名和 ID 使用 `ai_时间戳`
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## 2. 文件结构模板
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```python
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"""策略简短描述"""
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import polars as pl
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META = {
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"id": "strategy_id", # 英文ID, 唯一, 文件名同名；自定义策略建议 custom_时间戳
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"name": "策略中文名", # 显示名称
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"description": "策略详细描述", # 一句话说明策略逻辑
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"tags": ["标签1", "标签2"], # 分类标签
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# 基础过滤参数 (Stage 1, 引擎统一处理)
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"basic_filter": {
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"price_min": 5, # 最低价格
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"price_max": 200, # 最高价格
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"market_cap_min": 20e8, # 最小总市值 (元)
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"amount_min": 1e8, # 最小成交额 (元)
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"exclude_st": True, # 排除 ST/*ST/退市
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"exclude_new_days": 60, # 排除上市N天内新股
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},
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# 策略参数 (Stage 2, filter() 使用, 前端渲染为表单)
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# 用户可能调节的阈值通过 params 暴露；公式常数、固定窗口边界不必强行参数化
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"params": [
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{
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"id": "param_id", # 参数ID, filter() 中 params.get("param_id")
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"label": "参数显示名", # 前端显示
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"type": "float", # float | int | select
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"default": 2.0, # 默认值
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"min": 0.5, # 最小值 (float/int)
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"max": 10.0, # 最大值 (float/int)
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"step": 0.1, # 步长
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# select 类型用 options:
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# "options": ["ma5", "ma10", "ma20", "ma60"],
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},
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],
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# 评分权重 (用于排序, 权重总和 = 1.0)
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"scoring": {
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"momentum_60d": 0.4,
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"vol_ratio_5d": 0.3,
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"change_pct": 0.3,
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},
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"order_by": "score", # 排序字段, 通常用 "score"
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"descending": True, # True = 从高到低
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"limit": 100, # 最多返回条数
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}
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# 买入信号 (回测 + 监控用, 对应 enriched 表的信号列名)
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ENTRY_SIGNALS = ["signal_broken_board_recovery"]
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# 卖出信号
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EXIT_SIGNALS = ["signal_ma20_breakdown"]
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# 止损 (负数, 如 -0.08 = -8%)
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STOP_LOSS = -0.08
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# 最长持有天数
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MAX_HOLD_DAYS = 20
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# 提醒条件 (监控用)
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ALERTS = [
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{"field": "signal_broken_board_recovery", "message": "反包信号"},
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{"field": "rsi_14", "op": ">", "value": 80, "message": "RSI超买预警"},
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]
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# 策略规则（人类可读，逐条编号，至少 3 条）
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RULES = """
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1. 规则描述一
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2. 规则描述二
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3. 规则描述三
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"""
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def filter(df: pl.DataFrame, params: dict) -> pl.Expr:
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||
"""策略核心过滤逻辑。
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df: Stage 1 基础过滤后的 enriched 数据
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params: META.params 中定义的参数值 (用户可在前端覆盖)
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||
返回: Polars 布尔表达式 (pl.Expr)
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"""
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vol_min = params.get("vol_ratio_min", 2.0)
|
||
return (
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((pl.col("close") > pl.col("ma5")) | (pl.col("close") > pl.col("ma10")))
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||
& pl.col("signal_broken_board_recovery").fill_null(False)
|
||
& (pl.col("vol_ratio_5d") >= vol_min)
|
||
)
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```
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### 历史窗口策略（filter_history）
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普通 `filter()` 只接收当前日期的单日数据。当策略需要以下逻辑时，必须使用 `filter_history()`：
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- "最近 N 天内出现过某个事件"（如涨停、金叉）
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- "某个事件发生后的第 X 天"（如涨停后放量下跌）
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- "前高 / 前低 / 上次某事件的价格"等需要回溯历史的自定义字段
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||
- 任何需要多日数据才能计算的时序逻辑
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||
**不需要** `filter_history()` 的场景：只用当日指标列做比较（如 close > ma60、rsi_14 < 30）。
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||
```python
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LOOKBACK_DAYS = 8 # 回看交易日数，根据策略需要设置
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def filter_history(df: pl.DataFrame, params: dict) -> pl.DataFrame:
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||
"""df 包含目标日期之前 LOOKBACK_DAYS 个交易日的数据（所有股票混合）。
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||
每行包含 symbol, date 及所有指标列/信号列。
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||
返回值: 筛选后的 DataFrame，引擎会最终保留目标日期行。
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"""
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if df.is_empty() or "date" not in df.columns:
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||
return df
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down_pct = float(params.get("prev_down_pct", -0.02))
|
||
vol_ratio = float(params.get("volume_ratio", 1.2))
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||
tolerance = float(params.get("reversal_tolerance", 0.005))
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||
latest = df["date"].max()
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||
# 示例: 前日明显阴线下跌，今日放量阳线反包前日实体
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hist = (
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||
df.sort(["symbol", "date"])
|
||
.with_columns([
|
||
pl.col("open").shift(1).over("symbol").alias("_prev_open"),
|
||
pl.col("high").shift(1).over("symbol").alias("_prev_high"),
|
||
pl.col("close").shift(1).over("symbol").alias("_prev_close"),
|
||
pl.col("volume").shift(1).over("symbol").alias("_prev_volume"),
|
||
pl.col("change_pct").shift(1).over("symbol").alias("_prev_change_pct"),
|
||
])
|
||
)
|
||
|
||
return hist.filter(pl.col("date") == latest).filter(
|
||
(pl.col("_prev_close") < pl.col("_prev_open"))
|
||
& (pl.col("_prev_change_pct") <= down_pct)
|
||
& (pl.col("close") > pl.col("open"))
|
||
& (pl.col("close") > pl.col("_prev_open"))
|
||
& (pl.col("close") >= pl.col("_prev_high") * (1 - tolerance))
|
||
& (pl.col("volume") >= pl.col("_prev_volume") * vol_ratio)
|
||
& ((pl.col("close") > pl.col("ma5")) | (pl.col("close") > pl.col("ma10")))
|
||
)
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||
```
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**关键要点：**
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- `LOOKBACK_DAYS` 决定引擎加载多少天的数据，设为策略逻辑需要的最大回看天数
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||
- 优先使用 Polars 的 `with_columns`、`over("symbol")`、`group_by`、`join`、`filter` 实现历史逻辑，避免把数据转成 Python list/dict 循环
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||
- 只有遇到表达式难以描述的复杂状态机时，才使用 `partition_by("symbol")` + `to_dicts()` 逐股票分析
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||
- 返回的 DataFrame 必须只包含目标日期行，通过 `pl.col("date") == latest` 过滤
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||
- 未声明 `filter_history()` 的策略走普通 `filter()` 路径，不受影响
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## 3. 常用指标列（参考，可直接使用）
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以下列在数据中已预计算，可直接引用。**但如果这些列无法满足策略需求，可以不用，自行在 `filter_history()` 中基于 enriched 表的数据（已复权，含所有指标列和信号列）计算任何需要的字段。**
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### 价格相关
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| 列名 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| open, high, low, close | float | OHLCV 开高低收 |
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| prev_close | float | 昨收价 |
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| change_pct | float | 涨跌幅 (如 0.032 = +3.2%) |
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| change_amount | float | 涨跌额 |
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| amount | float | 成交额 |
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| amplitude | float | 振幅 |
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### 均线
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| 列名 | 说明 |
|
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|------|------|
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| ma5, ma10, ma20, ma30, ma60 | 简单移动均线 |
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| ema5, ema10, ema20, ema30, ema60 | 指数移动均线 |
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### 技术指标
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| 列名 | 说明 |
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|------|------|
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| macd_dif | MACD DIF 线 |
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| macd_dea | MACD DEA 线 |
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||
| macd_hist | MACD 柱状 |
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| boll_upper, boll_lower | 布林带上/下轨 |
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| kdj_k, kdj_d, kdj_j | KDJ 指标 |
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| rsi_6, rsi_14, rsi_24 | RSI 相对强弱 |
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| atr_14 | 平均真实波幅 |
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### 量能
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| 列名 | 说明 |
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|------|------|
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| volume | 成交量 |
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| vol_ma5, vol_ma10 | 成交量均线 |
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| vol_ratio_5d | 5日量比 |
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| turnover_rate | 换手率 |
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### 动量与波动
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| 列名 | 说明 |
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|------|------|
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| momentum_5d / 10d / 20d / 30d / 60d | N日涨幅 |
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| annual_vol_20d | 20日年化波动率 |
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| high_60d, low_60d | 60日最高/最低价 |
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||
### 涨跌停
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| 列名 | 说明 |
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|------|------|
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| consecutive_limit_ups | 连续涨停天数 |
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| consecutive_limit_downs | 连续跌停天数 |
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## 4. 常用信号列（参考）
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信号列是布尔值，使用时用 `.fill_null(False)` 处理空值。同样仅供参考，不要求必须使用。
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信号列是布尔值，**必须**使用 `.fill_null(False)` 处理空值。
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| 列名 | 方向 | 说明 |
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|------|------|------|
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| signal_ma_golden_5_20 | 买入 | MA5 上穿 MA20 |
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| signal_ma_dead_5_20 | 卖出 | MA5 下穿 MA20 |
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| signal_ma_golden_20_60 | 买入 | MA20 上穿 MA60 |
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| signal_macd_golden | 买入 | MACD 金叉 |
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| signal_macd_dead | 卖出 | MACD 死叉 |
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| signal_ma20_breakout | 买入 | 突破 MA20 |
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| signal_ma20_breakdown | 卖出 | 跌破 MA20 |
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| signal_n_day_high | 买入 | 60日新高 |
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| signal_n_day_low | 卖出 | 60日新低 |
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| signal_boll_breakout_upper | 中性 | 突破布林上轨 |
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| signal_boll_breakdown_lower | 中性 | 跌破布林下轨 |
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| signal_volume_surge | 中性 | 放量 |
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| signal_limit_up | 买入 | 涨停 |
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| signal_limit_down | 卖出 | 跌停 |
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| signal_limit_down_recovery | 买入 | 跌停翘板 |
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## 5. 规则
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1. `filter()` 必须返回 `pl.Expr` (用 `&` `|` 组合布尔表达式)；`filter_history()` 返回筛选后的 `DataFrame`
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2. 信号列使用 `.fill_null(False)` 处理空值
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3. 用户可能调节的数值阈值通过 `params` 暴露；公式常数、固定窗口边界、一次性内部变量不必强行参数化
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||
4. `scoring` 权重总和必须为 1.0
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5. 遵循 A 股 T+1 规则 (当日买入次日才能卖出)
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6. 只允许 `import polars as pl`，禁止 import 其他模块
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||
7. 禁止使用 `open()`, `exec()`, `eval()`, `os`, `sys`, `subprocess`
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8. **贴合用户需求优先**：第3/4节的指标列和信号列仅供参考，能用则用；如果用户需求需要自定义计算（如"前高""上次涨停价""N日内某个事件后X天"），直接在 `filter_history()` 中自行设计和计算，不需要局限于已有列
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9. `filter_history()` 中优先用 Polars 向量化语法；仅在复杂状态机无法清晰表达时，才用 `partition_by("symbol")` 逐股票分析
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## 6. 策略示例
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### 强势反包
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```python
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"""强势反包 — 前日阴线下跌 + 今日放量阳线反包"""
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import polars as pl
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META = {
|
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"id": "strong_reversal",
|
||
"name": "强势反包",
|
||
"description": "前一日明显阴线下跌，今日放量阳线收复前一日阴线实体",
|
||
"tags": ["反包", "短线", "放量"],
|
||
"basic_filter": {
|
||
"price_min": 3, "price_max": 200,
|
||
"market_cap_min": 10e8, "amount_min": 0.5e8,
|
||
"exclude_st": True, "exclude_new_days": 30,
|
||
},
|
||
"params": [
|
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{"id": "prev_down_pct", "label": "前日最大跌幅", "type": "float",
|
||
"default": -0.02, "min": -0.10, "max": -0.005, "step": 0.005},
|
||
{"id": "volume_ratio", "label": "成交量放大倍数", "type": "float",
|
||
"default": 1.2, "min": 1.0, "max": 5.0, "step": 0.1},
|
||
{"id": "reversal_tolerance", "label": "反包容忍误差", "type": "float",
|
||
"default": 0.005, "min": 0.0, "max": 0.03, "step": 0.005},
|
||
],
|
||
"scoring": {"change_pct": 0.4, "vol_ratio_5d": 0.3, "momentum_5d": 0.3},
|
||
"order_by": "score", "descending": True, "limit": 100,
|
||
}
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||
|
||
LOOKBACK_DAYS = 2
|
||
|
||
ENTRY_SIGNALS = ["signal_broken_board_recovery"]
|
||
EXIT_SIGNALS = ["signal_ma20_breakdown"]
|
||
STOP_LOSS = -0.05
|
||
MAX_HOLD_DAYS = 10
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||
ALERTS = [{"field": "signal_broken_board_recovery", "message": "反包信号"}]
|
||
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||
RULES = """
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||
1. 前一交易日为阴线，且跌幅不小于设定阈值
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||
2. 今日为阳线，收盘价收复前一日开盘价并接近或突破前一日高点
|
||
3. 今日成交量较前一日明显放大，且收盘价站上 MA5 或 MA10
|
||
"""
|
||
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||
def filter_history(df: pl.DataFrame, params: dict) -> pl.DataFrame:
|
||
if df.is_empty() or "date" not in df.columns:
|
||
return df
|
||
|
||
down_pct = float(params.get("prev_down_pct", -0.02))
|
||
vol_ratio = float(params.get("volume_ratio", 1.2))
|
||
tolerance = float(params.get("reversal_tolerance", 0.005))
|
||
latest = df["date"].max()
|
||
hist = (
|
||
df.sort(["symbol", "date"])
|
||
.with_columns([
|
||
pl.col("open").shift(1).over("symbol").alias("_prev_open"),
|
||
pl.col("high").shift(1).over("symbol").alias("_prev_high"),
|
||
pl.col("close").shift(1).over("symbol").alias("_prev_close"),
|
||
pl.col("volume").shift(1).over("symbol").alias("_prev_volume"),
|
||
pl.col("change_pct").shift(1).over("symbol").alias("_prev_change_pct"),
|
||
])
|
||
)
|
||
return hist.filter(pl.col("date") == latest).filter(
|
||
(pl.col("_prev_close") < pl.col("_prev_open"))
|
||
& (pl.col("_prev_change_pct") <= down_pct)
|
||
& (pl.col("close") > pl.col("open"))
|
||
& (pl.col("close") > pl.col("_prev_open"))
|
||
& (pl.col("close") >= pl.col("_prev_high") * (1 - tolerance))
|
||
& (pl.col("volume") >= pl.col("_prev_volume") * vol_ratio)
|
||
& ((pl.col("close") > pl.col("ma5")) | (pl.col("close") > pl.col("ma10")))
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
## 7. 完整示例
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||
|
||
见 [strategy-example.md](./strategy-example.md) — 从零创建强势反包策略的三步完整演示。
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