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成交量加权策略（TS版）

核心交易逻辑思路

1.成交量加权指标（VPN）的计算：

-该指标通过计算正向成交量（VP）和负向成交量（VN）的差值，再除以平均成交量（MAV），最后乘以100得到。

正向成交量是指价格上涨时的成交量，负向成交量是指价格下跌时的成交量。

-具体公式为：`VPN=(VP-VN)/MAV/Period*100`。

2.平滑处理：

-为了减少短期波动的影响，对VPN进行了平滑处理，使用`XAverage`函数计算平滑后的VPN值。

3.移动平均（MAVPN）：

-计算VPN的移动平均值，使用`Average`函数和指定的周期参数MAB。

4.买入条件：

-价格、交易量和流动性过滤器：确保收盘价大于最小价格阈值（MinC），平均交易量大于最小交易量阈值（MinVol），并且平均（收盘价*交易量）除以交易量除数（VolDivisor）大于最小交易量系数阈值（MinVC）。

-成交量条件：当前平均交易量大于50周期前的平均交易量。

-VPN和RSI条件：VPN上穿临界值（VPNCrit），RSI值小于最大值阈值（RSIMaxVal），收盘价大于周期周期的平均收盘价。

5.卖出条件：

-VPN和价格条件：VPN下穿其移动平均值（MAVPN），且收盘价小于5周期内的最高价减去3倍的周期平均真实波动范围。

-时间退出条件：持仓bar数量等于设定的退出bar数量阈值（BarToExitOn）。

6.图表显示：

-绘制VPN曲线，并根据其是否大于等于临界值（VPNCrit）设置曲线颜色为绿色或红色。

-绘制MAVPN曲线，并设置标签为MA，使用绿色。

-绘制临界值（VPNCrit）水平线，并设置标签为CRIT，使用蓝色。

策略特点

1.成交量驱动：该策略强调成交量在交易决策中的重要性，通过计算成交量加权指标（VPN）来评估市场的动能。

2.多条件过滤：策略结合了价格、交易量和流动性等多个条件进行交易决策，增加了交易信号的可靠性。

3.平滑和移动平均：通过平滑处理和移动平均计算，减少了短期波动的干扰，使交易信号更加稳健。

4.时间退出机制：设置了固定的持仓时间退出条件，防止因市场波动导致的长期被套。

5.图表可视化：通过图表显示不同的指标和条件，帮助交易者更好地理解市场状态和交易信号。

函数:_TASC_APR_Fxt代码解读:

//inputs:定义脚本的输入参数

//Period是一个数值参数，用于设置计算周期

Period(numericsimple);

//variables:定义脚本使用的变量

//MAV表示平均成交量或平均交易量

MAV(0),

//VP表示正向成交量，即价格上涨时的成交量

VP(0),

//VN表示负向成交量，即价格下跌时的成交量

VN(0),

//VPN成交量加权指标的最终计算结果

VPN(0);

//switch语句根据BarType的值选择不同的计算方式

switch(BarType)

begin

//case2,3,4:当BarType是2（日线）、3（周线）或4（月线）时

case2,3,4:{Daily,Weekly,orMonthlybars}

//MAV计算指定周期内成交量或交易量的简单平均值

MAV=Average(Volume,Period);

//VP计算在价格变动超过平均真实波动范围的10%时的成交量总和

VP=SummationIf(TypicalPrice-

TypicalPrice[1]0.1*

AvgTrueRange(Period),

Volume,Period);

//VN计算在价格变动低于平均真实波动范围的-10%时的成交量总和

VN=SummationIf(TypicalPrice-

TypicalPrice[1]-0.1*

AvgTrueRange(Period),

Ticks,Period);

//default:对于所有其他BarType的情况

default:{allotherbars}

//MAV计算指定周期内交易量的简单平均值

MAV