一直以来，我都有一个很匪夷所思的感触，就是每当我看到海龟交易法则这本书时，会觉得它带着一种霸道、孤独和嘲讽的情绪。

但如果要我说出一本在股票期货投资交易领域中最有价值的书，毫无疑问就是海龟交易法则。

有的书主攻经历，有的书看的是共鸣，还有的书以交易培训视角客观的阐述各个方面。但是只有海龟交易法则，完整的展示了一套交易系统。更重要的是，它把构建这套系统的整个过程，整个逻辑清晰的展示了出来。

这套系统在文华财经上有一套示例，代码仅15行。但是它却用了一整本书的篇幅来阐述。这也说明了一个道理：

越简单的交易系统，越复杂。

可能很多人不知道海龟交易法则的具体细节。没有关系，我们不探讨细节。简单来说，它是一套带有加仓的趋势跟踪交易系统。

我听过很多人谈论过这本书和书中的交易方式。我听到最多言论就是：

海龟呀，我知道，它早就失效了。

每当我听到这句话时，我就会想象，那本书的作者和创造了这套交易方式的人知道众人的反应后，会是什么感觉？

海龟实验，是要论证伟大的交易员到底是天生的还是后天培养的一个交易史上的著名实验。 但是我觉得，这个实验最有意思的部分，是把这套策略公布之后的故事——策略拥有者不按照常理出牌，直接霸道的把策略的所有细节排在了世人的脸上之后的故事。

结果意外又不意外。很多人连看的欲望都没有，即使看了也根本没有太多人认可，更别说使用了。绝大部分人对其进行了“客观冷静”的上帝视角分析，通过各种数据公式原理判断出，它不行，它太弱，它有太多的漏洞等等。这跟海龟实验前期被淘汰的人何其的相似？海龟选中的受试者中，大多数人根本不相信这套法则，还有人觉得法则的创建人对其有所隐瞒…

人性自古不变，从那个小圈子，到现如今的全世界，全都论证了那个道理：

真理永远掌握在少数人的手中。

海龟交易法则从来就没有失效过。

它是一套完整的交易思路，基于市场波动，对趋势进行跟踪，震荡期承受磨损。它的逻辑完整，它截断亏损，让利润奔跑，它的体系里自带分散，选择标的的标准，自带资金管理，覆盖了交易的所有细节。

在这个基础上，失效这个词，看起来异常可笑，什么叫失效？不能盈利？那它失效了吗？没有。它在大多数时间确实无法盈利，但只要市场发生大幅度的波动，它便可以扭亏为盈。

它永远不会失去盈利的能力，因为它的逻辑太过于坚硬，完全融合于市场的本质。

市场生来就是要波动。

还有部分人说，海龟交易法则没有失效，但是它的回撤太大了。

没错，它当然有缺点，因为任何一套交易规则，交易体系都有缺点。与缺点对应的，是其缺点背后所衍生的优点。它的回撤为什么会大？因为它按照资金比例下单，而且，它有加仓逻辑在其中。

加仓，并且盈利后扩大基本下单手数，回撤能不大吗？但是，风险与收益并存，它的盈利爆发力非常强大，那些回撤小的策略根本难以望其项背。

更小的回撤，不是依靠更神奇的独门秘籍，依靠的是牺牲盈利爆发力。

对于一个成熟的交易体系，优缺点永远是相对而言。投资者可以不加仓换取相对较小的回撤，投资者也可以不按照资金比例下单来获取相对稳定的收益。但是那也只是其独特的风格。风格没有好坏之分，只有适合与不适合。所谓的提升，大多是以牺牲隐藏面的利益而已。关键点在于，你要牺牲哪一面，来构建出自己专属的体系。与自身契合的体系，才是最无敌的体系。

正如作者柯蒂斯·费思一针见血的说到：重要的不是交易系统，而是交易者贯彻交易系统的能力。

或许他也知道，海龟交易法则永远不会失效，但它利弊明显，他把它公布出来，没几个人拥有能承担大回撤的霸气，也没有人能够贯彻的执行下去。

海龟交易法则，仿佛在嘲笑着那些蔑视它的人，它的交易体系清晰的屹立在那里，以前如此，现在也如此，它从未变过，它看着人来人往，看着众人对其的评价，毫不在意。

仿佛在说：老子就在这里，坚持运行就可以实现盈利，谁敢用我？

看起来很尴尬，但这恰好告诉了所有职业交易员一个道理：

你的体系，能贯彻运行下去的，只有你自己。

绝顶之上，万古长空，孤独，才是交易者的权杖。

1、市场和品种选择（买卖什么）

1983年可以交易5个市场中的21个品种，包括了农产品、金属、燃油期货、外汇，奇怪的是没有一只股票，只有标准普尔500股票指数。选择市场和品种的原则：

关联度低：也就是品种间相互影响同步涨跌的可能性很小。如金属期货和农产品期货的关联度低，相对来说金属期货中的黄金、白银期货关联度就高了。这个因素很重要，如果资金全在高度关联的市场中交易无疑会增加风险，收益曲线波幅也会增大。这一因素还会影响到后面的头寸管理。沪深A股可以说是一个高度关联的股票交易市场。

流动性好：交易的品种能很快的变成现金。

容量大：期货就要交易主力合约。容量大的市场不容易被操纵，前段时间国内某期货的非主力合约盘中出现瞬间巨大跌幅，造成很多帐户自动被平仓，损失惨重。容量大的市场才能承载大船，大资金能从容的进出不至于引起市场大幅的波动。

2、头寸规模（买卖多少）

这是决定成败的关键因素，却往往被忽略。

海龟交易法则中采用基于波动性的头寸管理策略（止损同样是基于波动性），因此必须理解波动性（用N来表示）的含意。

波动性N：实际波动幅度的20日指数移动平均。也就是我们常用行情软件中的ATR指标（一般是按简单移动平均计算的）。

最大头寸限制：

1、单一品种（如日元）最大4个头寸单位，并称之为满仓（日元）

2、高度相关的品种一共最大6个头寸单位。

3、低度相关的品种一共最大10个头寸单位。

4、单一方向（做多或做空）最大12个单位，称之为完全满仓

3、入市（建仓，第一次买入）

海龟有2套入市规则，我觉得中文称为建仓更合适，正好与加仓对应起来

建仓规则1：以20日突破(也就是创20日新高或新低）为基础的短线系统

建仓规则2：以55日突破为基础的长线系统(也有资料以60日突破)

注意：以即时价格有效，不用等到当天收盘；只买入1个单位的头寸；入市之后的入市信号被忽略。

加仓规则：价格在上次买入价格的基础上往盈利的方向变化0.5N（系数在0.5~1之间)，即可再增加1个单位，直到满仓4个单位.

4、止损

海龟以头寸的风险为基础设置止损，可以说有2种止损规则：

统一止损：任何一笔交易都不能出现帐户规模2%以上的风险。价格波动1N表示1%的帐户规模，容许风险为2%的最大止损就是价格反向波动2N。分批买进但按统一价格止损，按0.5N的波动加仓之后，之前的头寸止损价也增加0.5N。

双重止损：止损设在价格反向波动0.5N处，即只承受0.5%的账户风险 。各单位头寸保持各自的止损价不变，某一单位触发止损后，如果市场价格恢复到原来的买入价，该单位就被重新建立。缺点是会造成更多的亏损，优点是4个单位头寸的累加风险也不超过2%

下面例举一个多头交易的例子：

S， 55日突破价位=100，N=4.00

统 一 止 损 双 重 止 损

入市价格 止损价 相差 入市价格 止损价 相差

第一个单位 100 92 2N 100 98 0.5N

1次加仓后

第一个单位 100 94 1.5N 100 98 0.5N

第二个单位 102 94 2N 102 100 0.5N

2次加仓后

第一个单位 100 96 1N 100 98 0.5N

第二个单位 102 96 1.5N 102 100 0.5N

第三个单位 104 96 2.0N 104 102 0.5N

3次加仓后

第一个单位 100 98 0.5N

第二个单位 102 98 1.0N

第三个单位 104 98 1.5N

第四个单位 106 98 2.0N

(如果价格跳空成交，则不影响前面的止损价：）

第一个单位 100 96 1N

第二个单位 102 96 1.5N

第三个单位 104 96 2.0N

第四个单位 109 101 2.0N

5、离市（除止损外之外的另一种卖出）

海龟有2种离市规则，一旦触发，头寸中的所有单位都要退出。

离市规则1：最近10日反向突破（多头头寸是创10日最低价，空头头寸是创10日最高价）

离市规则2：最近20日反向突破

------海龟实验-----

理查德.丹尼斯想弄清楚伟大的交易员是天生造就的还是后天培养的。

一个老生常谈：天性还是培养？

1983年年中，著名的商品投机家理查德.丹尼斯与他的老友比尔.埃克哈特进行了一场辩论，这场辩论是关于伟大的交易员是天生造就还是后天培养的。理查德相信，他可以教会人们成为伟大的交易员。比尔则认为遗传和天性才是决定因素。

为了解决这一问题，理查德建议招募并培训一些交易员，给他们提供真实的帐户进行交易，看看两个人中谁是正确的。

他们在《巴伦氏》、《华尔街期刊》和《纽约时报》上刊登了大幅广告，招聘交易学员。广告中称，在一个短暂的培训会后，新手将被提供一个帐户进行交易。

因为里克（理查德的昵称）或许是当时世界上最著名的交易员，所以，有1000多位申请人前来投奔他。他会见了其中的80位。

这一群人精选出10个人，后来这个名单变成13个人，所增加的3个人里克以前就认识。1983年12月底，我们（译注：作者当时是参加培训的学员之一）被邀请到芝加哥进行两周的培训，到1984年1月初，我们开始用小帐户进行交易。到了2月初，在我们证明了自己的能力之后，丹尼斯给我们中的大多数人提供了50万至200万美元的资金帐户。

“学员们被称为‘海龟’（丹尼斯先生说这项计划开始时他刚刚从亚洲回来，他解释了自己向别人说过的话，‘我们正在成长为交易员，就象在新加坡他们正在成长为海龟一样’）。”----斯坦利.W.安格瑞斯特，《华尔街期刊》，1989年9月5日

海龟成为交易史上最著名的实验，因为在随后的四年中我们取得了年均复利80%的收益。

是的，里克证明了交易可以被传授。他证明了用一套简单的法则，他可以使仅有很少或根本没有交易经验的人成为优秀的交易员。

------海龟理论-----

对于一致性赚钱的交易，使用机械系统就是最佳的方式。如果你知道自己的系统能够长期赚钱，你就比较容易接受信号，并且在亏损期间按照系统信号进行交易。如果你在交易中依赖自己的判断，你可能会发现恰恰应该勇敢时你却胆怯，而恰恰应该胆怯时你却勇敢。

如果你拥有一个能够赢利的机械交易系统，而且你虔诚地跟随这个系统，那么，你的交易将会取得赢利，而且系统会帮助你安然摆脱难免会来自于一长串亏损或者巨额赢利的内心的挣扎。

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今天说一个短线打法，叫做海龟法则，本来是用于期货交易的，这里稍作修改，把我的版本告诉你。

之前带的几个朋友用了一个星期学会了之后，两个星期就把之前股票的亏损全部挣回来了。

海龟策略是一个偏激进的短线打法，不适用于偏保守的投资者，每个人都可以轻易上手，文章最后会有步骤总结。

首先需要用到一个指标，叫做ATR，真实波幅，用这个指标作为仓位变化的依据。

标的的选择原则，选择那些股价低但是ATR值高的股票，可以在那些上升空间比较大，高度已经打开的板块里去选，这样成功率会大大增加。

本来的海龟法则规定的是，创20日新高的时候建仓，反之卖出，这个只适用于上升趋势的股票，可以自行选择。

标的选完了，如果是以20日做一个参考依据，就把参数设置为20，以通达信为例。

现在开始实战例子。

以中联重科2020.12.1为例，创了20日新高，8.93的价格买进，当天ATR0.26，这个ATR有点小了，举这个例子是因为这是我的实战操作。

实战操作中，有一个公式，股价除以ATR<=25的标的才能选择。

假设本金100w，建仓仓位在x*0.26<=100w*1%。也就是x<38461，买入384手，这384手就是一个单位，总市值在34w，最多加到三或者四个单位。

这里说一下，如果加满不就超出本金了？这是因为海龟法则本身是适用于保证金交易的期货的，如果加不满就加两个三个单位就行了。

设置加仓点在价格上涨0.5个ATR，也就是9.06、9.19、9.32，加一个单位，也就是34w。

设置止损价，两倍ATR，比如第一次买入，价格跌到8.41后止损撤出，第二次加仓，就把止损点放在8.54。

就在价格突破最近10日最高价时，把所有仓位卖出，设置止盈点。

这里为了增加成功率，可以添加一些过滤器，比如10日均线上穿30日均线，这个可以依照个人习惯来定。

在做操作前，做好用excel把止损位止盈位建仓数量和价格都写出来，在软件上挂条件单，而不是用肉眼来观察。

这个策略严格意义上算是比较基本的量化交易策略，但是因为实用性广且普通散户比较好操作，所以特此分享，具体的盈亏和回测就交给大家自己去做，因为我如果把我的回测数据放出来，那就是我自己的逻辑，大家只会盲目相信，只有自己做出来的数据，才能相信，形成自己的逻辑，不管哪种策略，这都是最重要的一点。

总体的操作就是：学会海龟法则操作方法，建立自己的交易策略，进行数据回测，选择标的，确定标的，执行，止损或者止盈卖出，总结，然后进行下一次操作。

海龟交易法则

海龟交易法则简介

什么是海龟交易法则？

1983年年中，著名的商品投机家理查德.丹尼斯与他的老友比尔.埃克哈特进行了一场辩论，这场辩论是关于伟大的交易员是天生造就还是后天培养的。理查德相信，他可以教会人们成为伟大的交易员。比尔则认为遗传和天性才是决定因素。

为了解决这一问题，理查德建议招募并培训一些交易员，给他们提供真实的帐户进行交易，看看两个人中谁是正确的。

他们在《巴伦氏》、《华尔街期刊》和《纽约时报》上刊登了大幅广告，招聘交易学员。广告中称，在一个短暂的培训会后，新手将被提供一个帐户进行交易。

理查德从报名的人中精选出13个人，1983年12月底，学员被邀请到芝加哥进行两周的培训，到1984年1月初，开始用小帐户进行交易。到了2月初，在学员证明了自己的能力之后，丹尼斯给其中的大多数人提供了50万至200万美元的资金帐户。

“学员们被称为‘海龟’（丹尼斯先生说这项计划开始时他刚刚从亚洲回来，他解释了自己向别人说过的话，‘我们正在成长为交易员，就象在新加坡他们正在成长为海龟一样’）。”----斯坦利.W.安格瑞斯特，《华尔街期刊》，1989年9月5日

海龟成为交易史上最著名的实验，因为在随后的四年中这些海龟交易员取得了年均复利80%的收益。

是的，里克证明了交易可以被传授。他证明了用一套简单的法则，他可以使仅有很少或根本没有交易经验的人成为优秀的交易员。而这个交易法则被后世称为“海龟交易法则”。

海龟交易法则具体内容

**海龟交易法则：**海龟交易法则属于趋势交易，首先建立唐奇安通道（下文会具体解释），即确定上突破线和下突破线，如果价格突破上线，则做多，如果价格突破下线就平仓或做空。

唐奇安通道与开仓

唐奇安通道，作为一个通道必定有上线和下线，上线就是前N1日内的最高价，下线就是前N2日内的最低价，一般来说N1=20，N2=10；然后，价格上穿就买，下穿就卖，就是这么简单。

但是仅仅只用唐奇安通道进行买卖，其实效果跟MACD线等其他趋势策略的效果差不多，并没有更优

ATR与仓位管理

海龟交易法则最核心的部分，在于仓位的控制，这种止损会让你基准的亏损不超过总资金的n%，所以这部分的思想是需要我们学习的。

当日的真实波幅TR（true range）

计算当日真实波幅公式

TR1=Max(H1−L1,H1−C0,C0−L1)TR1=Max(H1−L1,H1−C0,C0−L1)

其中，下表1代表当日，下表0代表昨日，C0C0是昨日开盘价close，H是最高价high，L是最低价low。

平均波幅ATR（Average true range）

一般取前20日的平均TR。

ATR20=mean(TR1,TR2…TR19,TR20)ATR20=mean(TR1,TR2…TR19,TR20)

其中，公式 mean(X1,X2)mean(X1,X2) 代表求 X1X1 和 X2X2 的平均数。

这时候我们已经求出ATR，这个数字可以当做衡量今天的价格波幅的基准，为1单位，比如现在价格是100元，基准波幅ATR=4元，代表今天基准波幅在98-102元，如果是2倍ATR，波幅就在96-104元。

仓位管理

在仅讨论多头的情况下：

1、如果标的价格跌破"持仓均价-0.5（1、1.5、2）倍的ATR"，则平仓至原始仓位的75%（50%，25%，0%）。

2、如果标的价格跌破唐奇安通道下轨，则全平仓。

海龟交易法则策略实现（基于掘金量化平台）

策略思想

• 当价格上穿唐奇安通道且短MA在长MA上方时开多仓;当价格下穿唐奇安通道且短MA在长MA下方时开空仓(8手)
• 若有多仓则在价格跌破唐奇安平仓通道下轨的时候全平仓位,否则根据跌破持仓均价 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手
• 若有空仓则在价格涨破唐奇安平仓通道上轨的时候全平仓位,否则根据涨破持仓均价 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手

策略主要步骤实现

订阅数据

subscribe(symbols=symbols, frequency='1d', count=31, wait_group=True)

订阅数据需要在定义init函数里面设置，并调用subscribe函数，这里注意，我们需要通过计算前三十根bars来作为开平仓的标准，并在当前bar上做出开平仓操作，所以需要获取31根bar：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。
• frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d 表示以一天为周期。
• count需要设置获取的bar的数量

数据获取

data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=31, fields='close')

订阅数据之后，需要获取已经订阅的数据来进行操作，这时需调用context.data函数：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。
• frequency需设置订阅数据的周期级别，这里设置1d表示以一天为周期。
• count需要设置获取的bar的数量
• fields需要设置返回值的种类

获取持仓信息

position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long) position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short)

在判断平仓条件时，需要获取持仓信息（包含持仓均价），这就需要调用context.account().position函数：

• symbols 需要设置订阅的标的代码。
• side需要设置持仓方向，有PositionSide_Long和PositionSide_Short两个选择。

策略回测分析

回测报告

分析

我们选取了2017年6月至2017年12月作为回测周期，“RB1801”与“FG801”作为标的合约，均线长短周期分别为5d，20d，唐奇安通道上下轨计算周期分别为20d，10d，ATR计算周期为20d，可以看出：

• 胜率（具有盈利的平仓次数与总平仓次数之比）达到了34.48%，因为海龟交易法则为趋势跟踪策略，所以胜率不会太高。

• 卡玛比率（年化收益率与历史最大回撤之比）是使用最大回撤率来衡量风险。**采用最大回撤率来衡量风险，关注的是最极端的情况。**卡玛比率越高表示策略承受每单位最大损失获得的报酬越高。在这里卡玛比率超过了9。

• 夏普比率（年化收益率减无风险收益率的差收益波动率之比）超过2.5，也即承受1单位的风险，会有超过2.5个单位的收益回报

• 策略收益曲线整体相对稳定，适合稳定型投资者，最大回撤极小，另外，策略在趋势行情行情中表现更加。

策略源码

# coding=utf-8 from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals import sys import numpy as np import pandas as pd try: import talib except: print('请安装TA-Lib库') sys.exit(-1) from gm.api import * ''' 本策略通过计算CZCE.FG801和SHFE.rb1801的ATR.唐奇安通道和MA线, 当价格上穿唐奇安通道且短MA在长MA上方时开多仓;当价格下穿唐奇安通道且短MA在长MA下方时开空仓(8手) 若有多仓则在价格跌破唐奇安平仓通道下轨的时候全平仓位,否则根据跌破 持仓均价 - x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手 若有空仓则在价格涨破唐奇安平仓通道上轨的时候全平仓位,否则根据涨破 持仓均价 + x(x=0.5,1,1.5,2)倍ATR把仓位平至6/4/2/0手 回测数据为:CZCE.FG801和SHFE.rb1801的1min数据 回测时间为:2017-09-15 09:15:00到2017-10-01 15:00:00 ''' def init(context): # context.parameter分别为唐奇安开仓通道.唐奇安平仓通道.短ma.长ma.ATR的参数 context.parameter = [20, 10, 5, 20, 20] context.tar = context.parameter[4] # context.goods交易的品种 context.goods = ['CZCE.FG801', 'SHFE.rb1801'] # 订阅context.goods里面的品种, bar频率为1min subscribe(symbols=context.goods, frequency='1d', count=51) # 止损的比例区间 def on_bar(context, bars): bar = bars[0] symbol = bar['symbol'] recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='1d', count=51, fields='close,high,low') close = recent_data['close'].values[-1] # 计算ATR atr = talib.ATR(recent_data['high'].values, recent_data['low'].values, recent_data['close'].values, timeperiod=context.tar)[-1] # 计算唐奇安开仓和平仓通道 context.don_open = context.parameter[0] + 1 upper_band = talib.MAX(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_open)[-1] context.don_close = context.parameter[1] + 1 lower_band = talib.MIN(recent_data['close'].values[:-1], timeperiod=context.don_close)[-1] # 若没有仓位则开仓 position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long) position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short) if not position_long and not position_short: # 计算长短ma线.DIF ma_short = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[2] + 1))[-1] ma_long = talib.MA(recent_data['close'].values, timeperiod=(context.parameter[3] + 1))[-1] dif = ma_short - ma_long # 获取当前价格 # 上穿唐奇安通道且短ma在长ma上方则开多仓 if close > upper_band and (dif > 0): order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Long, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单开多仓8手') # 下穿唐奇安通道且短ma在长ma下方则开空仓 if close < lower_band and (dif < 0): order_target_volume(symbol=symbol, volume=80, position_side=PositionSide_Short, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单开空仓8手') elif position_long: # 价格跌破唐奇安平仓通道全平仓位止损 if close < lower_band: order_close_all() print(symbol, '市价单全平仓位') else: # 获取持仓均价 vwap = position_long['vwap'] # 获取持仓的资金 band = vwap - np.array([200, 2, 1.5, 1, 0.5, -100]) * atr # 计算最新应持仓位 grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2 order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Long, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单平多仓到', grid_volume, '手') elif position_short: # 价格涨破唐奇安平仓通道或价格涨破持仓均价加两倍ATR平空仓 if close > upper_band: order_close_all() print(symbol, '市价单全平仓位') else: # 获取持仓均价 vwap = position_short['vwap'] # 获取平仓的区间 band = vwap + np.array([-100, 0.5, 1, 1.5, 2, 200]) * atr # 计算最新应持仓位 grid_volume = int(pd.cut([close], band, labels=[0, 10, 20, 30, 40])[0]) * 2 order_target_volume(symbol=symbol, volume=grid_volume, position_side=PositionSide_Short, order_type=OrderType_Market) print(symbol, '市价单平空仓到', grid_volume, '手') if __name__ == '__main__': ''' strategy_id策略ID,由系统生成 filename文件名,请与本文件名保持一致 mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成 backtest_start_time回测开始时间 backtest_end_time回测结束时间 backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST backtest_initial_cash回测初始资金 backtest_commission_ratio回测佣金比例 backtest_slippage_ratio回测滑点比例 ''' run(strategy_id='dcda6cd6-e139-11e7-9f7c-9cd21ef04ea9', filename='turtal.py', mode=MODE_BACKTEST, token='token', backtest_start_time='2017-06-01 09:15:00', backtest_end_time='2017-12-11 15:00:00', backtest_adjust=ADJUST_PREV, backtest_initial_cash=10000000, backtest_commission_ratio=0.0001, backtest_slippage_ratio=0.0001)

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