螺纹钢（SHFE.rb）是国内期货市场成交量最大的品种之一，流动性好、波动适中，是量化交易入门的理想选择。本文将全面介绍螺纹钢的品种特性，并给出针对性的量化策略。
本文将介绍：
- 螺纹钢基本面分析
- 品种交易特性
- 适合的量化策略
- 完整交易代码实现
在众多期货量化工具中，**天勤量化（TqSdk）**是目前国内最受欢迎的开源期货量化框架之一：
| 特点 |
说明 |
| 完全免费 |
开源免费，无需付费即可获取实时行情 |
| 数据全面 |
支持国内所有期货交易所的实时行情和历史数据 |
| 上手简单 |
几行Python代码即可获取数据 |
| 文档完善 |
官方文档详细，示例代码丰富 |
安装方法：
bash
复制代码
pip install tqsdk
| 项目 |
内容 |
| 交易所 |
上海期货交易所（SHFE） |
| 合约代码 |
rb |
| 合约单位 |
10吨/手 |
| 最小变动价位 |
1元/吨 |
| 每跳盈亏 |
10元/手 |
| 保证金比例 |
约8%-12% |
| 交易时间 |
日盘+夜盘 |
| 时段 |
时间 |
| 日盘上午 |
09:00 - 10:15, 10:30 - 11:30 |
| 日盘下午 |
13:30 - 15:00 |
| 夜盘 |
21:00 - 23:00 |
| 因素 |
影响方向 |
说明 |
| 房地产政策 |
重要 |
建筑用钢主要去向 |
| 基建投资 |
重要 |
基础设施建设需求 |
| 铁矿石价格 |
成本端 |
原材料价格传导 |
| 库存数据 |
供需 |
社会库存、钢厂库存 |
| 环保限产 |
供给端 |
影响钢厂产量 |
python
复制代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
功能：获取螺纹钢实时行情
说明：本代码仅供学习参考
"""
from tqsdk import TqApi, TqAuth
api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "快期密码"))
# 螺纹钢主力合约
SYMBOL = "SHFE.rb2510"
quote = api.get_quote(SYMBOL)
print("=" * 60)
print(f"螺纹钢实时行情 - {SYMBOL}")
print("=" * 60)
api.wait_update()
print(f"最新价: {quote.last_price}")
print(f"涨跌: {quote.last_price - quote.pre_close:+.0f}")
print(f"涨跌幅: {(quote.last_price - quote.pre_close) / quote.pre_close:+.2%}")
print(f"开盘价: {quote.open}")
print(f"最高价: {quote.highest}")
print(f"最低价: {quote.lowest}")
print(f"成交量: {quote.volume}")
print(f"持仓量: {quote.open_interest}")
print(f"买一价/量: {quote.bid_price1} / {quote.bid_volume1}")
print(f"卖一价/量: {quote.ask_price1} / {quote.ask_volume1}")
api.close()
python
复制代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
功能：获取螺纹钢主力合约
说明：本代码仅供学习参考
"""
from tqsdk import TqApi, TqAuth
api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "快期密码"))
# 使用KQ.m@前缀获取主力合约
MAIN_SYMBOL = "KQ.m@SHFE.rb"
quote = api.get_quote(MAIN_SYMBOL)
api.wait_update()
# 获取实际合约代码
actual_symbol = quote.underlying_symbol
print(f"螺纹钢主力合约: {actual_symbol}")
print(f"当前价格: {quote.last_price}")
api.close()
python
复制代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
功能：分析螺纹钢波动特性
说明：本代码仅供学习参考
"""
from tqsdk import TqApi, TqAuth
import pandas as pd
import numpy as np
api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "快期密码"))
SYMBOL = "SHFE.rb2510"
klines = api.get_kline_serial(SYMBOL, 86400, 60) # 60个交易日
api.wait_update()
# 计算波动指标
df = pd.DataFrame({
'high': klines['high'],
'low': klines['low'],
'close': klines['close'],
'volume': klines['volume']
})
# 日内波幅
df['range'] = df['high'] - df['low']
df['range_pct'] = df['range'] / df['close'] * 100
# 日收益率
df['return'] = df['close'].pct_change() * 100
# ATR (14日)
df['tr'] = np.maximum(
df['high'] - df['low'],
np.maximum(
abs(df['high'] - df['close'].shift(1)),
abs(df['low'] - df['close'].shift(1))
)
)
df['atr14'] = df['tr'].rolling(14).mean()
print("=" * 60)
print("螺纹钢波动特性分析")
print("=" * 60)
print(f"平均日内波幅: {df['range'].mean():.0f} 元/吨")
print(f"平均日内波幅率: {df['range_pct'].mean():.2f}%")
print(f"日收益率标准差: {df['return'].std():.2f}%")
print(f"最大日涨幅: {df['return'].max():.2f}%")
print(f"最大日跌幅: {df['return'].min():.2f}%")
print(f"14日ATR: {df['atr14'].iloc[-1]:.0f}")
print(f"平均日成交量: {df['volume'].mean():.0f} 手")
api.close()
| 指标 |
典型值 |
说明 |
| 日内波幅 |
40-80元 |
相对温和 |
| 波幅率 |
1%-2% |
适合日内交易 |
| ATR(14) |
50-100 |
止损参考 |
| 日成交量 |
100万+手 |
流动性极好 |
python
复制代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
功能：螺纹钢趋势跟踪策略
说明：本代码仅供学习参考
"""
from tqsdk import TqApi, TqAuth, TqSim
from tqsdk.lib import TargetPosTask
import numpy as np
# ============ 策略参数 ============
SYMBOL = "SHFE.rb2510"
FAST_MA = 10 # 快线周期
SLOW_MA = 30 # 慢线周期
ATR_PERIOD = 14 # ATR周期
ATR_MULTIPLIER = 2 # 止损ATR倍数
LOTS = 2 # 交易手数
# ============ 初始化 ============
api = TqApi(TqSim(init_balance=500000), auth=TqAuth("快期账户", "快期密码"))
klines = api.get_kline_serial(SYMBOL, 300, SLOW_MA + ATR_PERIOD + 10)
account = api.get_account()
position = api.get_position(SYMBOL)
target_pos = TargetPosTask(api, SYMBOL)
print("=" * 60)
print("螺纹钢趋势跟踪策略")
print("=" * 60)
print(f"合约: {SYMBOL}")
print(f"参数: MA{FAST_MA}/{SLOW_MA}, ATR{ATR_PERIOD}x{ATR_MULTIPLIER}")
print("-" * 60)
last_signal = 0
entry_price = 0
stop_loss = 0
while True:
api.wait_update()
if api.is_changing(klines.iloc[-1], "datetime"):
close = klines["close"].values
high = klines["high"].values
low = klines["low"].values
# 计算均线
fast_ma = np.mean(close[-FAST_MA:])
slow_ma = np.mean(close[-SLOW_MA:])
# 计算ATR
tr = np.maximum(
high[-ATR_PERIOD:] - low[-ATR_PERIOD:],
np.maximum(
np.abs(high[-ATR_PERIOD:] - np.roll(close[-ATR_PERIOD-1:-1], 1)[1:]),
np.abs(low[-ATR_PERIOD:] - np.roll(close[-ATR_PERIOD-1:-1], 1)[1:])
)
)
atr = np.mean(tr)
current_price = close[-1]
current_pos = position.pos_long - position.pos_short
# ============ 信号判断 ============
if fast_ma > slow_ma:
signal = 1 # 多头
else:
signal = -1 # 空头
# ============ 交易逻辑 ============
# 开仓
if signal != last_signal:
if signal == 1:
target_pos.set_target_volume(LOTS)
entry_price = current_price
stop_loss = entry_price - atr * ATR_MULTIPLIER
print(f"\n[开多] 价格={current_price:.0f} 止损={stop_loss:.0f}")
else:
target_pos.set_target_volume(-LOTS)
entry_price = current_price
stop_loss = entry_price + atr * ATR_MULTIPLIER
print(f"\n[开空] 价格={current_price:.0f} 止损={stop_loss:.0f}")
last_signal = signal
# 止损检查
if current_pos > 0 and current_price < stop_loss:
target_pos.set_target_volume(0)
print(f"\n[止损平多] 价格={current_price:.0f}")
last_signal = 0
elif current_pos < 0 and current_price > stop_loss:
target_pos.set_target_volume(0)
print(f"\n[止损平空] 价格={current_price:.0f}")
last_signal = 0
# 状态显示
print(f"\r价格={current_price:.0f} 快MA={fast_ma:.0f} 慢MA={slow_ma:.0f} "
f"ATR={atr:.0f} 持仓={current_pos}", end="")
python
复制代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
功能：螺纹钢日内突破策略
说明：本代码仅供学习参考
"""
from tqsdk import TqApi, TqAuth, TqSim
from tqsdk.lib import TargetPosTask
from datetime import datetime
# ============ 策略参数 ============
SYMBOL = "SHFE.rb2510"
RANGE_MINUTES = 30 # 开盘区间时长（分钟）
BREAKOUT_RATIO = 0.5 # 突破比例
STOP_RATIO = 0.3 # 止损比例（区间高度）
LOTS = 2
# ============ 初始化 ============
api = TqApi(TqSim(init_balance=500000), auth=TqAuth("快期账户", "快期密码"))
klines_1m = api.get_kline_serial(SYMBOL, 60, 100) # 1分钟K线
quote = api.get_quote(SYMBOL)
account = api.get_account()
position = api.get_position(SYMBOL)
target_pos = TargetPosTask(api, SYMBOL)
print("=" * 60)
print("螺纹钢日内突破策略")
print("=" * 60)
print(f"开盘区间: {RANGE_MINUTES}分钟")
print(f"突破比例: {BREAKOUT_RATIO}")
print("-" * 60)
# 状态变量
range_high = 0
range_low = 0
range_set = False
traded_today = False
last_day = None
while True:
api.wait_update()
if api.is_changing(klines_1m.iloc[-1], "datetime"):
current_time = klines_1m.iloc[-1]["datetime"]
current_price = quote.last_price
# 检查是否新的一天
current_day = current_time.date() if hasattr(current_time, 'date') else None
if current_day != last_day:
range_high = 0
range_low = float('inf')
range_set = False
traded_today = False
last_day = current_day
print(f"\n[新交易日] {current_day}")
# 获取当前时间
hour = current_time.hour if hasattr(current_time, 'hour') else 9
minute = current_time.minute if hasattr(current_time, 'minute') else 0
# 计算开盘区间（9:00-9:30）
if hour == 9 and minute < RANGE_MINUTES:
high = klines_1m.iloc[-1]["high"]
low = klines_1m.iloc[-1]["low"]
range_high = max(range_high, high)
range_low = min(range_low, low)
elif not range_set and range_high > 0:
range_set = True
range_height = range_high - range_low
print(f"[区间确定] 高={range_high:.0f} 低={range_low:.0f} 幅度={range_height:.0f}")
# 交易逻辑
if range_set and not traded_today:
range_height = range_high - range_low
# 上突破
breakout_up = range_high + range_height * BREAKOUT_RATIO
# 下突破
breakout_down = range_low - range_height * BREAKOUT_RATIO
current_pos = position.pos_long - position.pos_short
if current_pos == 0:
# 突破开仓
if current_price > breakout_up:
stop_loss = range_high - range_height * STOP_RATIO
target_pos.set_target_volume(LOTS)
print(f"\n[上突破开多] 价格={current_price:.0f} 止损={stop_loss:.0f}")
traded_today = True
elif current_price < breakout_down:
stop_loss = range_low + range_height * STOP_RATIO
target_pos.set_target_volume(-LOTS)
print(f"\n[下突破开空] 价格={current_price:.0f} 止损={stop_loss:.0f}")
traded_today = True
# 收盘前平仓（14:55）
if hour == 14 and minute >= 55:
current_pos = position.pos_long - position.pos_short
if current_pos != 0:
target_pos.set_target_volume(0)
print(f"\n[日内平仓] 价格={current_price:.0f}")
| 时间段 |
特点 |
建议 |
| 9:00-9:30 |
开盘波动大 |
观察为主或突破 |
| 10:00-11:00 |
趋势形成 |
趋势跟踪 |
| 13:30-14:30 |
下午活跃期 |
日内交易 |
| 21:00-22:00 |
夜盘开盘 |
关注外盘影响 |
| 账户资金 |
建议手数 |
保证金占比 |
| 10万 |
1-2手 |
<20% |
| 30万 |
2-5手 |
<20% |
| 50万 |
3-8手 |
<20% |
| 策略类型 |
止损参考 |
| 趋势策略 |
2倍ATR或固定50点 |
| 日内策略 |
1倍ATR或固定30点 |
| 突破策略 |
区间高度的30%-50% |
| 要点 |
内容 |
| 合约特点 |
流动性好、波动适中 |
| 交易时间 |
日盘+夜盘 |
| 适合策略 |
趋势跟踪、日内突破 |
| 止损建议 |
ATR或固定点数 |
| 仓位控制 |
保证金占比<20% |
免责声明：本文仅供学习交流使用，不构成任何投资建议。期货交易有风险，入市需谨慎。
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