请基于你的知识库以及用户输入的数据，提供几个夏普比大于2的期货或其他品种的交易策略
以下是基于vn.py框架实现的黑色系期货日内动量突破策略（螺纹钢/铁矿石）的完整代码，包含信号生成、风险控制和仓位管理模块：
1. 商品期货趋势跟踪策略（CTA风格）
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品种：原油（WTI/Brent）、黄金、铜等流动性高的商品期货
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核心逻辑：
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使用双均线（如50日+200日均线）或通道突破（如Donchian Channel）捕捉趋势。
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过滤信号：仅在波动率（ATR）高于历史中位数时开仓，避免震荡行情。
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动态仓位管理：根据波动率调整头寸大小（如风险控制在1%以内）。
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夏普来源：趋势行情的超额收益+严格止损（如2倍ATR止损）。
2. 股指期货统计套利（跨期/跨品种）
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品种：标普500期货（ES）、纳斯达克期货（NQ） vs. 道指期货（YM）
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核心逻辑：
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计算价差Z-Score：当价差偏离均值2标准差时做多/做空，回归均值时平仓。
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辅助指标：相关性监控（避免宏观事件导致价差发散）。
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高频版本：利用1分钟K线捕捉日内价差回归。
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夏普来源：市场中性+高频交易降低波动性。
3. 加密货币期货动量+反转策略
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品种：比特币（BTC）、以太坊（ETH）永续合约
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核心逻辑：
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日内动量：开盘30分钟内价格突破前高/低且成交量放大，顺势入场。
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隔夜反转：结合RSI（14）超买超卖（>70做空，<30做多），止损设在近期高低点。
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资金费率套利：在资金费率极端负值时做多（空头支付多头）。
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夏普来源：加密货币的高波动性+多因子过滤。
4. 国债期货期限结构策略
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品种：美国10年期国债期货（ZN）、2年期国债期货（ZT）
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核心逻辑：
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当收益率曲线陡峭化时做多短端（ZT）、做空长端（ZN），平坦化时反向操作。
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触发条件：10年-2年利差突破布林带上下轨。
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对冲工具：加入VIX期货控制风险偏好变化的影响。
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夏普来源：宏观经济逻辑驱动+低相关性资产组合。
5. 农产品季节性套利
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品种：大豆（ZS） vs. 玉米（ZC）期货
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核心逻辑：
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历史季节性分析：每年5-6月做多大豆/做空玉米（种植面积切换窗口）。
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基本面验证：USDA报告发布前后调整仓位。
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止损规则：若价差在3个交易日内不利变动2%，则平仓。
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夏普来源：季节性规律+严格时间窗口控制。
关键优化点（提升夏普比率）
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过滤假信号：加入波动率、成交量或宏观经济事件日历过滤。
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动态止损：根据品种特性设置移动止损（如追踪止损）。
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多周期确认：结合日线趋势和小时线入场点。
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组合分散：多品种、多策略组合降低回撤。
请基于你的知识库以及用户输入的数据，提供几个夏普比大于2的适用于中国期货的交易策略
策略1：黑色系期货日内动量突破（适用于螺纹钢、铁矿石）
品种
螺纹钢（RB）、铁矿石（I）（流动性高，波动大）
核心逻辑
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信号生成：
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5分钟K线，价格突破前2小时最高价且成交量>20日均量1.5倍时做多（反向同理）。
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过滤条件：仅在大商所铁矿石库存周环比下降时参与做多（基本面验证）。
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止损止盈：
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固定止损0.5%（螺纹钢波动较小），动态止盈（3倍ATR追踪止损）。
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时间窗口：
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仅交易上午10:00-11:30和下午13:30-15:00（避免夜盘流动性不足）。
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夏普来源
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黑色系受政策（如限产）驱动趋势性强，日内动量效应显著。
策略2：化工品跨期套利（适用于PTA、甲醇）
品种组合
PTA（TA）主力合约 vs. 次主力合约（价差套利）
核心逻辑
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价差统计：
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计算主力-次主力合约价差的10日Z-Score，当Z>2时做空价差（做多次主力/做空主力），Z<-2时反向操作。
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基本面过滤：
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PTA加工费（PX价差）<300元/吨时，禁止做空主力合约（成本支撑）。
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平仓条件：
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价差回归至20日均线或持仓超过5个交易日强制离场。
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夏普来源
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化工品合约换月时机构调仓带来的价差回归机会。
策略3：农产品季节性+天气驱动（适用于豆粕、棕榈油）
品种
豆粕（M）、棕榈油（P）（受外盘和天气影响大）
核心逻辑
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季节性窗口：
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每年7-8月做多豆粕（北美干旱炒作）+做空棕榈油（东南亚增产季）。
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事件触发：
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USDA报告发布后，若单产下调超2%，立即做多豆粕（次日开盘入场）。
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对冲管理：
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棕榈油头寸需匹配马来西亚BMD期货夜盘波动（避免隔夜跳空风险）。
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夏普来源
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农产品供需错配的爆发性行情+季节性规律稳定。
策略4：股指期货隔夜反转（适用于沪深300股指期货）
品种
沪深300股指期货（IF）
核心逻辑
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反转信号：
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当日收盘价跌幅>2%且成交量放大，次日开盘做多（超跌反弹）。
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过滤条件：
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仅当陆股通北向资金当日净流入>50亿元时触发（外资抄底信号）。
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离场规则：
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持仓不超过3天，盈利达1.5%或亏损达1%时平仓。
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夏普来源
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A股“过度反应-修正”特性显著，北向资金增强信号可靠性。
策略5：贵金属避险对冲（适用于黄金、白银）
品种
黄金（AU）、白银（AG）（上期所）
核心逻辑
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趋势跟随：
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当沪金价格突破60日均线且人民币汇率贬值>0.5%时做多（双重驱动）。
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对冲组合：
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做多黄金同时做空沪深300期货（股灾避险组合）。
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波动控制：
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黄金仓位权重=1/（20日波动率），动态调整。
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夏普来源
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黄金与权益资产的负相关性+人民币汇率波动放大收益。
关键优化点（中国特有问题）
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主力合约换月：
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提前5天移仓至次主力合约（避免交割月流动性风险）。
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涨跌停板：
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触发涨跌停时，立即平仓同方向头寸（防止次日极端跳空）。
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政策监控：
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交易所提保、手续费调整等公告发布后暂停策略1天。
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数据源：
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使用Wind或国泰君安数据获取库存、开工率等本土指标。
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from vnpy.app.cta_strategy import (
CtaTemplate,
StopOrder,
TickData,
BarData,
TradeData,
OrderData,
BarGenerator,
ArrayManager
)
from vnpy.trader.constant import Interval, Direction, Offset
class BlackMomentumStrategy(CtaTemplate):
"""黑色系日内动量突破策略"""
author = "YourName"
# 策略参数
breakout_window = 24 # 2小时突破窗口（5分钟K线*24=2小时）
volume_multiplier = 1.5 # 成交量放大倍数
fixed_size = 1 # 每次交易手数
stop_loss_pct = 0.005 # 固定止损0.5%
trailing_atr_ratio = 3 # 动态止盈ATR倍数
# 策略变量
intraday_high = 0
intraday_low = 0
atr_value = 0
current_tick = None
parameters = [
"breakout_window",
"volume_multiplier",
"fixed_size",
"stop_loss_pct",
"trailing_atr_ratio"
]
variables = [
"intraday_high",
"intraday_low",
"atr_value"
]
def __init__(self, cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting):
super().__init__(cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting)
# 创建K线合成器（5分钟）
self.bg = BarGenerator(self.on_bar, interval=Interval.MINUTE, window=5)
# 使用ArrayManager管理K线序列（默认100根）
self.am = ArrayManager(size=100)
def on_init(self):
"""策略初始化"""
self.write_log("策略初始化")
self.load_bar(10) # 加载10天历史数据
def on_start(self):
"""策略启动"""
self.write_log("策略启动")
self.put_event()
def on_stop(self):
"""策略停止"""
self.write_log("策略停止")
self.put_event()
def on_tick(self, tick: TickData):
"""Tick更新"""
self.current_tick = tick
self.bg.update_tick(tick)
def on_bar(self, bar: BarData):
"""5分钟K线处理"""
# 更新K线到ArrayManager
self.am.update_bar(bar)
if not self.am.inited:
return
# 计算技术指标
self.atr_value = self.am.atr(14)
self.intraday_high = self.am.high[-self.breakout_window:].max()
self.intraday_low = self.am.low[-self.breakout_window:].min()
vol_ma20 = self.am.sma(self.am.volume, 20)
# 过滤交易时间段（上午10:00-11:30，下午13:30-15:00）
if not (100000 <= bar.datetime.time().hour * 100 + bar.datetime.time().minute <= 113000 or
133000 <= bar.datetime.time().hour * 100 + bar.datetime.time().minute <= 150000): return # 撤销未成交订单 self.cancel_all() # 无持仓时检查信号 if self.pos == 0: # 突破上轨且放量 if bar.close_price > self.intraday_high and bar.volume > vol_ma20 * self.volume_multiplier:
self.buy(bar.close_price + 5, self.fixed_size)
# 突破下轨且放量
elif bar.close_price < self.intraday_low and bar.volume > vol_ma20 * self.volume_multiplier:
self.short(bar.close_price - 5, self.fixed_size)
# 有持仓时处理止损止盈
elif self.pos > 0: # 多头持仓
# 固定止损
stop_price = bar.close_price * (1 - self.stop_loss_pct)
# 动态止盈（最高价回撤3倍ATR）
trail_price = self.am.high[-self.breakout_window:] - self.atr_value * self.trailing_atr_ratio
stop_price = max(stop_price, trail_price)
self.sell(stop_price, abs(self.pos), stop=True)
elif self.pos < 0: # 空头持仓
# 固定止损
stop_price = bar.close_price * (1 + self.stop_loss_pct)
# 动态止盈（最低价反弹3倍ATR）
trail_price = self.am.low[-self.breakout_window:] + self.atr_value * self.trailing_atr_ratio
stop_price = min(stop_price, trail_price)
self.cover(stop_price, abs(self.pos), stop=True)
self.put_event()
def on_order(self, order: OrderData):
"""委托更新"""
pass
def on_trade(self, trade: TradeData):
"""成交更新"""
self.put_event()
def on_stop_order(self, stop_order: StopOrder):
"""停止单更新"""
pass