止盈系统的进一步优化

目前的止盈系统的原理是固定了一个止盈参数，这个止盈参数包含了两个值，一个值是止盈收益率，也就是说，在(收盘价*止盈收益率)>成本价的时候，按照(收盘价*止盈收益率)价格卖出，第二个值是止盈比例，是说在卖出的时候卖出多少比例的股份，第二个值现在一般固定为100%。

能卖尽卖

这种方案经常会出现一个问题，就是按照止盈收益率来卖出，因为设置的有点高，很可能卖不出去，所以后来进一步优化，提出了能卖尽卖方案，该方案集中的点在溢价上，因为ETF价格相比IPOV（净值）会有一些溢价，有时候是溢价，有时候是折价，而在确定第二天的卖出价格的时候，尽量使用折价——以保证价格挂的低些，这样更容易卖出去。

另外在买入的时候可能比策略发信号的价格高，这样第二天挂止盈单的时候价格也会偏高，这时候会选择用策略买入价格来算，而不是实际成交价。

总之，思路就是尽可能保证在符合条件的情况下第二天可以挂出止盈单，而且尽可能往低了挂，在这一系列的调整下，回测收益率有小幅的提高。

进一步优化

这段时间创业板50的极端拉胯，导致回撤进一步增大，而且经常出现擦肩而过然后卖不出去的情况，紧接着就是发出卖出信号，导致亏损。

所以这段时间进一步的思考了下止盈系统

其实仔细想想，在第二天挂止盈单的时候，挂在止盈收益率的这个价格上和挂在平盘（前一天收盘价）上，似乎差异并不大，反倒是挂在平盘上更容易卖出去。如果挂的高能卖出去，那么挂的低的价格肯定能卖出去。而挂的低的价格卖出去，挂的高的价格不一定能卖出去。因为系统还有一个设置就是如果第二天收盘价大于成本价，那么就以收盘价卖出去。这一点的设置保证了，不论挂高挂低都是有一个托底。如果挂的高没卖出去，在收盘价盈利的情况下肯定能卖出去，如果收盘价亏损——那可以想象这一天是个啥行情。。所以综合来看还不如挂的低来的靠谱

基于这个思路，可以将上车后的情形分为可以挂止盈单和不能挂止盈单，可以挂止盈单的挂的价格越高，卖出的概率越低，挂的价格越低，卖出的概率越高，这两种情况收益率都很小，其实这是一个数学期望的问题，所以需要找到最合适的一个点。不能挂止盈单的，那就不挂了，很简单。

从代码上梳理逻辑，对应其实就是以下两种情形：

1. 收盘价大于成本价
2. 收盘价小于成本价

下面分别论述

收盘价大于成本价

这时候会挂止盈单，那么从成本价起步，挂哪个价格合适呢。

挂的价格越高，卖出的概率越低，挂的价格越低，卖出的概率越高，这两种情况收益率都很小，其实这是一个数学期望的问题：盈利比例X挂单价格的概率

所以可以在代码上设置这样一个变量，来循环遍历看哪个参数最优

挂单价格出现的概率

可以预见的是挂单价格越低出现的概率越高，比如相比收盘价-10%肯定是100%出现，相比收盘价10%肯定是0%出现，而出现在收盘价周围的价格比例应该是最高的，有没有觉得这像数学中的一种分布？对，就是正态分布，中间大，两头小。

而且相比于正态分布来说，这个分布应该还有一个特点，就是曲线可能不是那么平滑，也就是说在两边可能会出现断层，那么我们优化的目标就很简单了，找出中间那部分——概率最高的部分，选择比收盘价高的那个点，就是挂单价格的最优解。这样，挂单价格最高，挂单价格出现概率也高，那么数学期望就高，也就是止盈收益最大。

每一个标的在发出买入信号后，而且当天收盘价大于成本价，第二天的价格概率分布可能是不一样的，所以需要每个标的分别统计，然后最终看看是否有统一性。如果没有，那么需要每个标的单独处理。

收盘价小于等于成本价

这里相比上面那种情况要简单，但是需要考虑的是成本价小于收盘价多少的时候我们需要挂卖出单，而挂卖出单的价格是固定的，就是保本出。至于为什么选择保本出，在文中一开始就论述过了，挂个保本出和挂多零点几其实差异不大，而卖出去和卖不出去差异比较大。

那这里我们只要设置一个变量，循环去跑一遍，找收益最大的那个值就可以了。

根据这个原则，筛选了一遍，貌似还真是现在的止盈参数是最佳的，在各个标的上表现都还可以。

代码

选择价格的代码其实很简单，sell_rate对应收盘价大于成本价的止盈盈利率，change_rate对应收盘价小于等于成本价的差多少卖的差价率

if close_price > stock_cost_price:
    profit_sell_price = max(round((close_price * (100 + sell_rate)) / 100, 3), stock_cost_price + 0.001)
else:
    change_price = round((close_price * (100 + change_rate)) / 100, 3)
    if change_price < stock_cost_price:
        continue
    else:
        profit_sell_price = stock_cost_price + 0.001

回测

虽然看起来上面两种情况是独立的，但是其实其中有千丝万缕的联系，所以搞了个双重循环，来寻找最佳的参数点。跑了一遍发现，每个标的其实不太一样，但是差的也不多，所以最后那就每个标的挂止盈的时候选择不同的参数吧。

下面是新的止盈策略和之前的收益率的比较图，可以看出来还是有一些不错的提升