道格潜行轴心点策略

来源: Obsidian Vault

我想基于K线的15分钟线生成一个买入规则，根据道格（26年交易经验的老司机）分享了一套"潜行轴心点策略"，也叫传闻魔法线策略～主打极简操作，每天花15分钟就行，而且是拿真金白银实盘演示的，没有事后诸葛亮哦！ 策略核心思路很简单：别搞那些复杂指标和多时间周期啦，交易要"做减法"，用固定规则减少情绪化操作才靠谱～ 盘面设置超省心：只用15分钟K线图，不加MACD、RSI这些花里胡哨的指标，期货、ETF这些主流品种都能用，视频里主要拿道指期货和谷歌ETF举例。 关键是画四条"魔法线"：区间高点（前一交易日最高价）、区间低点（前一交易日最低价）、摆动高点（比区间高点还高的近期高点）、摆动低点（比区间低点还低的近期低点）。 交易规则得记牢：价格只有到这四条线附近才能考虑交易！价格碰到支撑位（区间/摆动低点）出止跌K线就做多，碰到阻力位（区间/摆动高点）出滞涨K线就做空，那种突破后又跌回去的假突破直接忽略哈～ 止盈止损也有讲究：做多就把止损放摆动低点下面，止盈看区间/摆动高点；做空止损放摆动高点上面，止盈看区间/摆动低点，这样能固定风险收益比～ 优势很明显：新手也能快速上手，规则机械不费脑，每天花时间少，适用品种还广～ 不过风险也得注意：极端单边或跳空行情时，这些线可能就不准了；一定要严格止损，别乱改点位；选流动性好、走势稳的品种，减少滑点问题；非关键价位坚决不开仓，少做无效交易哦！ 对此，你有什么建议

执行摘要（2026-06-05 最终版）

最终定位：禁止清单模式（方案A），不是入场条件。

回测数据推翻了原始设计。"只在支撑位+止跌才买"会覆盖仅 3.7% 的交易（33笔），错过 391 笔盈利交易。区间中间买入 772 笔，期望 +0.44%（正期望），不应限制。

策略真正价值：过滤唯一负期望入场——支撑位但无止跌确认（89笔，avg -1.01%，胜率 39%）。

用法：python rule_executor.py --check 002491 --pivot

联动：V5 红灯一票否决；V5 绿灯 + 轴心点红灯 = 禁止；V5 绿灯 + 无信号 = 不限制。

脚本：pivot_strategy.py（484行）+ rule_executor.py --pivot 回测详情：见第七~十一节。以下第一~六节为原始分析过程（历史参考）。

潜行轴心点策略 — 基于15分钟K线的买入规则评估

✅ 整体评价：这是一个逻辑清晰、可量化、适合机械执行的策略。核心优势是"做减法"——用固定规则减少情绪化操作，这与你的V5体系高度契合。

一、策略本质：区间突破/回归的极简版

核心逻辑：价格在关键价位附近出现止跌/滞涨K线时入场，假突破忽略。

这与你的V5数据有高度一致性：

• V5发现：BOLL>50%+Day0峰值 = 追高亏损

• 这个策略：只在关键支撑/阻力位交易 = 不追高

二、与V5体系的兼容性分析

结论：可以作为入场规则的补充，但需要与现有风控体系整合。

三、关键问题与改进建议

问题1：固定止盈 vs 跟踪止盈

策略原版：止盈看区间/摆动高点（固定目标位）

V5数据：280笔浮盈全回吐亏48.8万，需要跟踪止盈

建议：

收益预期：保留策略的固定目标，同时防止浮盈全回吐。

问题2：假突破的量化定义

策略原版："突破后又跌回去的假突破直接忽略"

问题：如何量化"假突破"？

建议：

python

复制

下载

def is_false_breakout(df_15min, breakout_price, lookback=2): """ 假突破判定： 1. 价格突破关键价位 2. 随后2根15分K线收盘价回到突破价位下方 """ # 突破后第1根K线收盘 < 突破价 → 假突破 # 或突破后2根K线最高价 < 突破价 + 阈值 → 假突破 return not confirmed

建议规则：

• 突破后，需要连续2根15分K线收在突破价位上方才确认

• 否则视为假突破，不入场

问题3：止跌/滞涨K线的量化

策略原版："止跌K线"、"滞涨K线"

建议量化：

问题4：与现有规则的整合

建议增加规则：

yaml

复制

下载

新增 #53：潜行轴心点入场

condition: | (price_touch_support AND candle_is_reversal) OR (price_touch_resistance AND candle_is_reversal) action: "可以考虑入场" constraint: | 同时满足V5前置检查： - 连亏<3笔 - 非感情股 - 当日已买<4笔 - 本月已买<30笔

四、回测建议

4.1 数据准备

sql

复制

下载

-- 从现有交易中识别符合潜行策略的入场点 SELECT stock_code, buy_date, buy_price, -- 前日最高/最低 prev_day_high, prev_day_low, -- 是否在关键价位附近 CASE WHEN buy_price BETWEEN prev_day_low0.99 AND prev_day_low1.01 THEN '支撑位买入' WHEN buy_price BETWEEN prev_day_high0.99 AND prev_day_high1.01 THEN '阻力位买入' ELSE '其他' END as entry_type FROM trade_audit

4.2 验证假设

基于你的数据验证：

五、执行方案

5.1 新增工具脚本

scripts/pivot_strategy.py

python

复制

下载

""" 潜行轴心点策略实现 用法: python pivot_strategy.py --stock 002491 --check """ def calculate_pivot_levels(code, date): """计算区间高/低点和摆动高/低点""" prev_day = get_prev_day_kline(code, date) recent_20_days = get_kline(code, date, lookback=20)

levels = {
    'range_high': prev_day['high'],
    'range_low': prev_day['low'],
    'swing_high': recent_20_days['high'].max(),
    'swing_low': recent_20_days['low'].min()
}
return levels

def check_entry_signal(code, current_price, levels, df_15min): """检查是否触发入场信号""" # 1. 价格是否在关键价位附近 near_support = abs(current_price - levels['range_low']) / levels['range_low'] < 0.01 near_resistance = abs(current_price - levels['range_high']) / levels['range_high'] < 0.01

# 2. 最近一根K线是否止跌/滞涨
last_candle = df_15min.iloc[-1]
is_reversal = detect_reversal_candle(last_candle)

# 3. 假突破过滤（最近2根K线）
if is_false_breakout(df_15min, current_price):
    return 'WAIT', '假突破，等待确认'

if near_support and is_reversal:
    return 'BUY', '支撑位+止跌K线'
elif near_resistance and is_reversal:
    return 'SELL', '阻力位+滞涨K线'
else:
    return 'WAIT', '无信号'

5.2 集成到 --check 模式

bash

复制

下载

$ python rule_executor.py --stock 002491 --check --pivot 📊 潜行轴心点信号: 区间高点: 5.23 | 区间低点: 5.01 摆动高点: 5.45 | 摆动低点: 4.89 当前价: 5.02 (距离区间低点+0.2%)

信号: ✅ 支撑位+止跌K线 → 可考虑做多

结合V5检查: ✅ 非感情股 | ✅ 连亏0笔 | ✅ 当日已买2笔

结论: 🟡 可入场，建议半仓

六、与V5体系的最终整合

建议优先级：

七、回测验证结果（2026-06-05 基于1079笔实盘数据）

7.1 买入价相对前日高低点

发现：单纯在支撑位买入并不能盈利（avg -0.64%）。关键在于是否有止跌K线确认。

7.2 核心验证：支撑位 + 止跌K线（策略信号）

关键结论： - 止跌K线确认使支撑位胜率从39%提升到55%（+16pp），是唯一盈利的支撑位策略 - 没有"止跌K线确认"的支撑位买入（89笔avg -1.01%）比随机还差 - 区间中间买入是最大亏损源（426笔亏11.2万）

7.3 策略有效性判定

判定：策略核心逻辑有效。止跌K线确认是关键过滤条件。

八、基于数据修正的策略规则

原版策略是针对期货/ETF设计的。A股T+1且有涨跌停限制，需要调整：

8.1 入场规则（做多 Only，A股不做空）

8.2 止损止盈

8.3 不做的场景（黑名单）

九、A 股适配要点

原策略是道格（Doug）针对美股期货设计的，A股有几个本质区别需要适配：

9.1 T+1 限制

• 期货可以日内平仓，A股当天买入不能卖出
• 适配：止损必须在次日执行，所以止损位要比期货更宽松
• 建议：止损设在前日低点下方2%（而非1%），给次日留波动空间

9.2 涨跌停

• A股有±10%限制（ST±5%, 创业板/科创板±20%）
• 止损可能"止不住"（跌停卖不出）
• 适配：纪律#13不买ST股已覆盖；创业板/科创板需额外注意流动性

9.3 做空限制

• A股融券门槛高且券源稀缺
• 适配：只保留做多规则，删除做空部分

9.4 交易时间

• A股9:30-11:30, 13:00-15:00（共4小时）
• 15分K线只有16根/天（vs 美股期货约96根/天）
• 适配：15分K线信号更稀少，需耐心等待
• 建议：上午最后2根（11:00-11:30）和下午开盘2根（13:00-13:30）信号最可靠

十、实施路线图

P1 脚本设计

# 用法
python pivot_strategy.py --stock 002491 --signal
# 输出:
# 区间高点: 23.50 | 区间低点: 22.10
# 摆动高点: 25.80 | 摆动低点: 20.50
# 当前价: 22.25 (距区间低点 +0.7%)
# 
# 15分K线信号:
#   11:15 止跌K线 (下影线2.3x实体) ✅
#   11:30 确认K线 (收盘更高) ✅
#
# 结论: ✅ 支撑位+止跌确认 → 可入场

数据源

十一、实测结果（2026-06-05）

11.1 测试案例：感情股 + 轴心点绿灯联动

$ python rule_executor.py --check 002195 --pivot

V5检查:
  ❌ 黑名单股票(岩山科技 115笔亏11.7万) — 禁止买入
  ❌ 感情股越做越亏(115笔, 总亏-117221) — 禁止买入
  ✅ 连亏0笔 | ✅ 今日0笔 | ✅ BOLL 11%
  ⛔ 结论: 红灯 — 禁止买入

轴心点策略:
  区间高点: 7.73 | 区间低点: 7.51
  当前价: 7.56 (距区间低点 +0.7%)
  支撑位: 区间低点 @ 7.51

  15分K线信号:
    11:00 止跌K线 (下影线>>实体) 时段[OK] 确认[OK]
    11:15 确认K线 (收盘更高)

  止损: 7.28 (摆动低点-2%, -3.7%) | 目标: 7.73 (+2.2%)
  → 绿灯 (支撑位+止跌确认)

最终结论: ⛔ 红灯否决 — 即使策略绿灯，V5红灯一票否决

11.2 测试案例：V5绿灯但不在支撑位

$ python rule_executor.py --check 002491 --pivot

V5检查:
  ✅ 非黑名单 | ✅ 连亏0笔 | ✅ 今日0笔 | ✅ BOLL 35%
  ✅ 结论: 绿灯

轴心点策略:
  当前价: 24.39 (距区间低点 +1.6%)
  → 无信号 (不在支撑位)

最终结论: 🟡 V5绿灯但无策略信号 — 不入场，等价格回支撑位

11.3 联动逻辑总结

方案A：禁止清单模式（基于数据验证）

回测数据发现：区间中间买入期望+0.44%(46%胜率,1.37盈亏比)反而是正期望，不应限制。策略价值在于过滤"支撑位无止跌确认"这一唯一负期望入场(89笔avg -1.01%)。

数据支撑: