这几天烟花大佬发布了五福5.0系列，群友也给了不少意见，正好这个5.0系列和我之前的一个策略构思比较吻合，今天花了一天的时间终于把策略给完整的做出来了，目前看来回测效果很不错，还有很多值得调试的地方，欢迎大家拍砖和讨论。 再一次感谢烟花大佬的无私奉献，为大家贡献了这么好的策略！！ 首先是策略的核心思路，烟花大佬把5.0的策略分成了正常期和走弱期，但是熟悉A股的同学都知道，实际上股市分成了上升趋势，震荡无序的走势和下降趋势，不管哪个国家的股市都遵照这个规律。 基于此，我在策略加入了震荡期，合共三个周期，正常期（上升趋势），震荡期（无序的趋势），走弱期（下降趋势）。至于如果从这些确实里轮转，我采用的是从6个指数入手，通过MA10和MA20来判断，具体的判断逻辑请见下面的详细解读，有兴趣的同学也可以按照自己的经验修改这三个状态进出的条件。在交易逻辑这块，除了保留原来五福5.1里面的逻辑，还在震荡期里加入了五福35里的高斯滤波器逻辑，沿用了之前在五福35小优化版本里的一些逻辑，以提升震荡期的收益。此外还增加了防止频繁买卖ETF的逻辑，减少摩擦成本。 下面是五福51的长期和短期回测结果，烟花大佬设置的分母是3000：  下面是新代码短期回测和长期回测的结果，设置g.global_liquidity_threshold_divisor = 3000，和烟花大佬五福51的设置一样，过滤了每日成交低于1.4亿的ETF，可以适用百万级别的资金了，可以看出对比原版的51，这个版本的收益和回撤都有了不少的提升，也符合我追求的高收益低回撤可以让人安稳睡觉的：  下面有几个特别说明： （1）有关大盘状态的判断条件，下面用了沪深300，中小板指数，创业板，中证500，中证1000和中证2000作为标的，应该基本涵盖了主流指数了，通过以下几个参数可以控制三种状态的切换，大家可以自由测试和搭配： # 六指数齐备时：below_ma20 计数 ≥ 此值 → 走弱期；above_ma10 计数 ≥ 此值 → 正常期（且未触发走弱） g.normal_ma_lookback = 10 # 正常期广度：站上 MA10 的指数个数 g.regime_ma20_lookback = 20 # 走弱判定用的 MA20 周期（日） g.weak_period_ma_lookback = 10 # 保留变量名，与 normal_ma_lookback 一致 g.regime_weak_below_ma20_min = 4 # 默认 6 即「六指均跌破 MA20」 g.regime_normal_above_ma10_min = 4 indexes = { '沪深300': '000300.XSHG', '深证综指(399101)': '399101.XSHE', '创业板': '399006.XSHE', '中证A500': '000510.XSHG', '中证1000': '000852.XSHG', '国证2000(代中证2000)': '399303.XSHE', } （2）震荡期里有一些通过短期动量提升震荡期的参数和逻辑，大家也可以自由调试看看还有没有更好的参数，大家可以参考之前的文章：https://www.joinquant.com/view/community/detail/a3b0a42de4661a655c15746d92a0a008 # ==================== 震荡收割 / Whipsaw（参照五福35warmup，默认与震荡期联动）==================== g.enable_smoothed_momentum_input = False g.smoothed_ma_window = 5 g.smoothed_momentum_only_in_range = True g.enable_range_r2_veto = False g.r2_threshold_range_bound = 0.9 g.enable_range_momentum_floor = False g.range_momentum_min = 0.0 g.range_momentum_max = 2.0 g.enable_range_short_momentum_limits = True g.range_short_momentum_min = 0.0 g.range_short_momentum_max = 5.0 g.enable_switch_hysteresis = False g.switch_buffer_normal = 0.10 g.switch_buffer_range = 0.40 g.enable_dual_positive_momentum = True g.dual_positive_only_in_range = True g.whipsaw_options_only_in_range = True g.log_whipsaw_filter_detail = True （3）设置g.global_liquidity_threshold_divisor = 20000，对应的回测结果如下，以今年为例，过滤了每天交易额低于2000万的ETF，我觉得足够几万，甚至几十万资金做模拟shipan了。  （4）设置g.global_liquidity_threshold_divisor = 10000，对应的回测结果如下，以今年为例，过滤了每天交易额低于4000万的ETF，应该够几十万甚至百万的资金做模拟shipan了，这里顺便测了今年以来每个月的收益，看起来还是不错的，符合预期。  （5）这个方案今天刚赶出来，还有不少可以提升的地方，下面是逐年的回测结果，有一些年份是不如沪深300的，后面优化的时候可以考虑加入一些蓝筹股的宽基作为判断基准：  （6）这个方案大家不要着急用来shipan，先用模拟shipan 验证一段时间，觉得靠谱了再慢慢玩，赚钱不易，一定要选胜率高的方案，不靠谱的，让你睡不着觉的赌局就不要完了。我在代码的log信息里也加入了不少统计信息，这个版本的胜率还是很不错的，后续还有不少优化空间  （7）下面是Gemini解读的代码逻辑：  （8）下面是Gemini的未来函数审计报告，有兴趣的可以慢慢看：