策略研究|SMC聪明钱策略——通过QMT实现T+0 ETF量化策略
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交易员Rektproof曾在他的Twitter上发起了一项引人注目的挑战:将500美元的初始资金增长至35万美元。并且分享出他的交易方法,订单流策略!

订单流策略也可以称为SMC(Smart Money Concepts,聪明钱概念),所谓“聪明钱”,指的是银行和机构,它们也被称为“有信息的钱”,这些机构拥有信息和资金上的优势。
而使用机构的思维寻找市场的买点和卖点的交易方法则称为SMC,这个策略的本质是寻找流动性洼地和流动性高地,不需要关心基本面和消息面,唯一重要的是哪里存在流动性集中区,市场就会冲向哪里。
普通散户通常是如何分析市场的呢?他们往往认为市场由买方和卖方组成,并通过新闻、公开资讯或历史数据的归纳来推测当前是买方占优还是卖方占优。
然而,从订单流的角度来看,市场价格的推动力来自于“聪明钱”。这些“聪明钱”推动甚至操纵市场,目的就是为了收割这个充满散户的市场的钱。
订单流技术分析不同于传统技术分析,常依赖于像RSI\MA这样的技术指标来分析市场动能,或是使用趋势线和移动平均线来判断市场的走势与方向。
它不依赖于形态、指标或动能进行交易,而是密切关注投机钱的一举一动。当散户大量卖出时,他们寻找买入的机会;当散户大量买入时,他们则寻找卖出的机会。
寻找流动性洼地和高地
当市场触及某个特定价格时,往往会出现反弹。大多数散户会将这种现象解读为支撑或阻力,因此在价格接近支撑位时,他们会选择买入,而当价格接近阻力位时,他们则会选择卖出。
但从聪明钱的角度来看,当价格接近支撑位时,散户开始买入做多,而他们的止损订单往往会放在支撑位下方。
这个位置也是流动性洼地,是散户跟主力交换筹码的区间,因为一旦价格跌破支撑位,散户纷纷止损卖出,市场上充斥着低价的卖单,为机构提供吸筹的机会。

卖点也是也是相反的概念,如果是超卖很可能是机构卖出的流动性高点,因为这个时候交易量往往更大,更加有利于机构派发筹码。

QMT实现策略:
策略名称:
SMC策略
简介:
通过趋势指标进行择时买卖,主要操作以港股恒生指数、科技指数和国企指数为主的ETF。A股市场中存在机构和散户的资金,一般机构的钱由于占有一定的优势所以被称为“聪明钱”,如何判断聪明钱的买入和卖出机会跟随挣到市场的风险收益,就是这个策略的主要思想。
仓位控制:
最大20%,因子权重控制仓位
回测时间:
2022/01/01 - 2024/12/13
回测标的:

回测收益特征:
夏普比例181.34% 波动率13.69% 最大回撤 9.34% 累计净值收益 100.5% (年化27.83%)
图表:
主图恒生指数走势,副图收益走势(白色为策略,黄色为基准)

QMT代码:
#encoding:gbk# 导入工具包(含第三方包)import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport picklefrom collections import deque, namedtuplefrom enum import Enum, uniqueimport threadingimport timefrom datetime import timedelta, datetimeimport os# 交易全局变量设置class a:passA = a()# 设置账户信息A.acct = ""A.acct_type = "STOCK" # 账户类型# 设置交易相关信息A.max_position_ratio = {} # 最终字典A.position_ratio = {} # 最大ETF仓位A.waiting_dict = {} # 委托订单字典A.order_time_dict = {} # 下单时间字典A.all_order_ref_dict = {} # 所有订单引用字典A.withdraw_secs = 30 # 撤单时间# 设置交易时间信息A.start_time = '093000' # 开始时间A.end_time = '145500' # 结束时间# 设置结束标志和计数A.end_flag = 0A.strategy_flag = 'T015MHSETF'A.D_NUM = 1A.K_NUM = 1# 常量定义A.FACTOR_LWR_ratio = 0.3A.FACTOR_BIASF_ratio = 0.3A.FACTOR_ADMA_ratio = 0.3A.FACTOR_WVOL_ratio = 0.1A.DEFAULT_FACTOR = 1.0.....部分代码....def handlebar(C):if '091500'<= now_timestr <= '093000':#指定的范围內不撤单passelse:for order in order_list:# 非本策略 本次运行记录的委托 不撤if order.m_strRemark not in A.all_order_ref_dict:continue# 委托后 时间不到撤单等待时间的 不撤if time.time() - A.all_order_ref_dict[order.m_strRemark] < A.withdraw_secs:continue# 对所有可撤状态的委托 撤单if order.m_nOrderStatus in [48,49,50,51,52,55,86,255]:print(f"超时撤单 停止等待 {order.m_strRemark}")cancel(order.m_strOrderSysID,A.acct,'stock',C)print(f"获取每一只票的当前持仓比例:{position_dict}")# 获取股票列表并进行处理if C.spare_list:for stock in C.spare_list:#有未查到的委托的品种 跳过下单 防止超单if stock in A.waiting_dict:print(f"{stock} 未查到或存在未撤回委托 {A.waiting_dict[stock]} 暂停后续报单")continue# 威廉指标lwl = call_vba('LW_R.LWR1', stock,'15m', C)lwl = round(lwl, 3)lw2 = call_vba('LW_R.LWR2', stock,'15m', C)lw2 = round(lw2, 3)LWR_S = call_vba('LW_R.LWR_S', stock, '15m', C)LWR_B = call_vba('LW_R.LWR_B', stock,'15m', C)# 乖离率BIASF = call_vba('BIAS.BIAST', stock, '15m', C)print(f"BIASF:{BIASF}")# ADM 动态买卖气指标ADMA = call_vba('ADTM.ADMA', stock, '15m', C)W_VOL = call_vba('VOL.W_VOL', stock, '15m', C)# 止盈止损和卖出条件if position_dict[stock] > 0:# 盈亏比profit = round(position_dict_dPositionProfit[stock] ,4)canUseVol = position_dict_canUseVolume[stock]print(f"代码:{stock}, 持有比例: {position_dict[stock]},盈亏比: {profit}")if LWR_S == 1:if position_dict[stock] > 0:msg = f"{now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{stock}_sell_all"passorder(24,1101,A.acct,stock,14,-1,canUseVol,'破势出场',2,msg,C)A.waiting_dict[stock] = msgA.all_order_ref_dict[msg] = time.time()save_local_var()else:# 判断是否满足买入条件if LWR_B == 1 :# 计算仓位因子factor_ratio = calculate_position_factor(lwl, lw2, BIASF, ADMA, W_VOL)# 使用仓位比例因子计算下单比例order_ratio = A.position_ratio[stock] * factor_ratioresidue_value = round(1- sum(position_dict.values()), 2)if order_ratio >= residue_value:order_ratio = residue_valuemsg = f"{now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{stock}_hold_{round(order_ratio,2)}%"print(msg, end="\n")if order_ratio > 0:passorder(23, 1113, A.acct, stock, 14, -1 , order_ratio, "顺势入场",2, msg, C)A.waiting_dict[stock] = msgA.all_order_ref_dict[msg] = time.time()save_local_var()
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