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。
加醋：风险和收益是正比关系，如果你想承担更低的风险，那更高的收益就变的更难。连小的震荡都抗不了，何谈雨后的彩虹。
·简单明了：海龟方法的精髓很简单——抓住每一个趋势，你的大部分利润可能来自两三次成功的交易，所以不要错过任何趋势。很简单，很容易理解，但是不容易做到。
关于Python金融量化
不是每个方法都适合你，但不尝试永远找不到适合自己的方法。
· 策略----如何买卖
添油：这么优秀的策略死在哪？为什么停掉，它还能不能更加优化？？？
关于止损，最重要的是在你建立头寸之前，你已经预先确定退出的点位。如果市场的波动触及你的价位，你就必须每一次都毫无例外地退出。在这一立场上摇摆不定最终会导致灾难。
因为海龟把单位用作头寸规模的量度基础，还因为那些单位已经过波动性风险调整，所以，单位既是头寸风险的量度标准，又是头寸整个投资组合的量度标准。
海龟交易系统是一个完整的交易系统，它包括了交易的各个方面，实际上没有给交易员留下一点主观想象决策的余地。 大多数成功的交易员都使用机械交易系统。这并非偶然。
入市价格 止损价 相差 入市价格 止损价 相差
本文简要介绍了海龟交易法则的基本原理，使用Python对其买卖信号进行了可视化分析，并利用Pandas对相关指数和个股运用简化版的海龟交易规则进行了历史回测。由回测结果可看出，该简化的趋势追踪策略对于某些标的在某些区间效果表现不错，但对于某些标的或某些时期则效果不佳。当然，本文旨在回顾经典策略，展示Pandas在金融量化分析的综合运用，为Python在金融量化中的运用起到抛砖引玉的效果，不作出任何选股或策略推荐。值得注意的是，任何策略都具有一定的局限性，尤其是知道和使用该策略的交易者多了，其作用自然比该理念刚出现的的效果差得多。正如技术分析指标，刚出现的时候很有效，但被大家所熟知或应用后，自然效用就大打折扣（相对于多因子模型中的Alpha被大家挖掘后渐渐成了risk factor）。但所谓新理念、新策略一定是站在前人的肩膀上，因此不能因为经典策略回测效果不佳而全盘否定，如何改进、细化和升级，使之更适合当下的市场才是我们要面对的问题。
在说这个方法之前，咱们先得普及两个基本概念，支撑位和阻力位。你截取某一段K线，你发现这段K线总是在15美元到17美元之间波动，这里的15美元，就叫做支撑位，17美元，就叫做阻力位。意思就是说17美元上下就像是有一种阻力，让价格涨不上去，而15美元，又像是一种支撑，让价格不再下跌。一旦价格突破了支撑位和阻力位，价格就会沿着突破的方向继续前进，而且会持续相当长一段时间，这就出现了所谓的“趋势”。造成支撑位、阻力位现象的原因，就是咱们前面说的，人们在交易市场里的非理性。锚定效应和近期偏好，会让人们根据容易获得的近期信息，来判断股市价格的高低，这就造成了股市行情会在支撑位和阻力位之间上下波动。
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