日内区间突破(Range Break)是较为常用的日内交易策略之一，顾名思义，区间突破需要界定价格上轨和下轨两条线，突破上轨则做多，跌破下轨则做空，日内区间突破属于短线趋势追踪策略。日内区间突破的前提是如何界定上下轨，根据确定上下轨的基准不同，日内区间突破策略可以分为ATR波动性突破、开盘N分钟后的区间突破、基于分时均价线或开盘价的区间突破等等。
本文将围绕日内区间突破策略在股指期货交易中的应用展开，首先采用两个基本的日内区间突破策略，然后从交易策略多样化的思路入手，提出日内区间突破策略的优化思路并给出相应的策略建议。
为了对不同策略的效果进行直观比较，交易系统均在金字塔交易软件中测试，并统一测试条件，测试对象为五分钟周期的期指连续合约IF00，测试时间段2010-4-16至2011-8-31，初始保证金18%，开平仓费率万分之0.75，初始资金50万，每次开平仓的数量为1手，相当于开仓仓位控制在30%以下，随着资金规模的增加，开仓的仓位比例是下降的。设置固定交易手数主要是为了在不考虑加减仓管理的前提下，比较各策略的效果。在实际交易中，则需要完善资金管理和仓位控制。股指期货的最小变动价位为0.2点，考虑到日内交易的冲击成本，对每次开平仓设置3个最小变动单位，即0.6个点。收盘前未平仓头寸以当天15:10的收盘价平仓。
策略1：以今日开盘价加减一定比例(Range)的昨日振幅，确定上下轨。日内突破上轨时平空做多，突破下轨时平多做空。
图1：策略1的累计收益率曲线 (Range=0.3)
期指
当Range=0.3时，收益率84.76%，胜率49.57%，均盈利/均亏损1.4，最大回撤24.62%，交易次数351次。当昨日振幅太小时，设定的上下轨过于狭窄，容易产生虚假突破信号，造成频繁开平仓。通过设定一个最小的上下轨幅度，可以适当降低最大回撤比率。
策略2：开盘后等待一定的时间T，根据这段等待时间的最高价和最低价作为价格上下轨，突破上轨时平空做多，突破下轨时平多做空。
期指开盘后的一段时间，由于要消化隔夜信息，多空双方分歧较大，根据等待时间内走出的最高价和最低价来确定上下轨，主要目的是过滤虚假信号。统计显示开盘后T时间内的振幅占全天振幅的平均比例，随着T的延长而增加，T=30分钟内的振幅占全天振幅的平均比率为35%。T设得过小，会触发较多虚假信号;T过大，则剩余交易时间的波动幅度有限。若按开盘30分钟内的最高和最低价作为上下轨，测试显示交易次数过多，仍有较多的虚假信号，还必须设置过滤条件。假设30分钟内的最高和最低价为high30min和low30min，当收盘价大于high30min*(1+delta)时做多，低于low30min*(1-delta)时做空。
图2：策略2的累计收益率曲线 (T=30min，Delta=1%)
期指
当等待时间为30分钟，过滤参数Delta=1%时，收益率89.76%，胜率61.29%，均盈利/均亏损1.75，最大回撤9.63%，交易次数124次，需要注意的是，这是根据历史数据进行参数优化后的效果，实际运用参数的效果需要事后检验。类似地，投资者也可尝试基于日内开盘价、日内均价线或其他思路的区间突破策略，当设定合适的过滤条件后，也能获得较为理想的收益率曲线。
上述两个收益率曲线大体走势一致，在2010年收益率曲线快速上升，而在2011年4月和5月的日线下跌行情中收益率曲线却表现一般。日内区间突破策略属于日内趋势追踪型交易策略，日内走势形态对该策略收益影响较大。我们可以参考考夫曼在自适应均线中提到的市场效率的概念，把每天的收盘和开盘价之差的绝对值作为最终方向移动，把日内五分钟周期的收盘价格变动的绝对值进行累加，称为市场噪音，当日的市场效率则可通过"方向移动/市场噪音"来反映。
图3：期指连续合约每个交易日的市场效率
期指
对比每日的市场效率和收益率曲线可以看出，收益率曲线走得比较好的阶段，出现高市场效率的交易日较多;收益率曲线走得较差的阶段，出现高市场效率的交易日较少。市场效率越高说明日内的趋势性行情越明显，趋势追踪型策略越有效，交易系统测试结果和历史数据的统计特性得到了较好的印证。
上述提到日内区间突破策略受日内走势的影响较大，接着我们从资金管理、跨周期引用、投资组合策略等角度来改进股指期货的区间突破策略。上述策略中的区间上轨同时充当了多头开仓和空头平仓的条件，并没有考虑初始止损，如果上下轨的区间幅度较大，则平仓可能会造成较大损失。
图4：多头的初始止损和追踪止损
期指
交易中的出入场条件有较多的设置，如初始止损、追踪止损、保本止损、止盈等等。上图是多头的止损示意图，图中标注了初始止损和追踪止损的设置。初始止损基于开仓价格，若多头开仓后的价格低于开仓价一定幅度时，触发初始止损;若开仓后盈利不断增加，价格创出新高，则设置追踪止损，当价格从新的最高价回落一定百分比幅度时，触发盈利回撤止损。在趋势跟踪系统中，初始止损可以减少入市错误的损失。由于不好判断趋势的结束时点，可以通过追踪止损在追踪趋势的前提下保证一定的既有盈利，其中盈利回撤幅度参数的设定对交易测试结果有较大影响。通过在策略1的基础上加入初始止损和追踪止损代码，测试结果略有改善。
上述策略的测试周期均为五分钟周期，没有考虑其他周期的数据。顺势操作暗含的道理是小周期的交易方向应该和大周期的趋势方向一致，在小周期交易时需要先确定大周期的趋势，不可避免地涉及对大周期数据的引用。小周期引用大周期数据的方法主要有以下三种：1、引用大周期上一期的数据，这种算法引用的数据有一定滞后;2、对大周期的数据按小周期进行切分，这种算法引用的数据更贴近实际交易中的数据变化，应用性更强，但算法相对复杂;3、引用大周期的未来数据，这种算法引用了小周期还未走完的数据，在交易策略制定中，是需要避免的。
图5：跨周期数据引用的算法 (金字塔的期指交易时间标记)
期指
上图给出了金字塔软件中，五分钟周期引用30分钟周期数据的情况，在三种算法下，每个五分钟K线引用的数据是不同的，其中数据切分的方式引用的数据是最为合理的，实现该算法的关键是确定当前小周期K线在大周期K线中所处的位置，然后通过位置关系进行引用。如上图9:15的五分钟K线，是10:15的30分钟K线包含的第二根五分钟K线。需要注意的是，金字塔和交易开拓者软件在K线时点的标记上有较大差异，在调用数据时要做相应调整。
策略3：在策略1的基础上，添加跨周期的条件。当30分钟周期的MA5>MA10且突破上轨时做多，当30分钟周期的M5
图6：策略3的累计收益率曲线 (数据切分 vs. 数据滞后)
期指
根据数据切分算法得到的收益率曲线优于引用上一期30分钟K线数据的算法，收益率146.65%，胜率56.15%，均盈利/均亏损1.5，最大回撤9.31%，交易次数317次。和策略1的结果对比，交易次数有所减少，胜率和收益率改善明显，且最大回撤大幅降低，改进后的策略3提高了捕捉日内趋势的效果。
不同性质的策略搭配、不同相关性的品种组合、以及尝试不同周期的组合策略，或许会有产生较好的组合分散化效果。当资产规模较大时，可以借鉴时间框架分散化的思路，除了执行日内交易策略3外，再用另一批等额资金去执行中长期的趋势追踪策略，试图捕捉日间的趋势行情。这里采用基于自适应均线的趋势跟踪系统，根据N日自适应均线偏离的标准差来确定买卖点。
策略4：100万的资金运行策略3，每次入场仓位改为50%，主要是考虑当资产规模增加时，1手的仓位设置过低;同时另外100万的资金运行期指中长期趋势追踪策略，每次入场仓位也为50%，日内策略在五分钟周期运行，中长线趋势跟踪策略在日线周期运行，其余测试条件相同。
图7：按持仓净值计算的组合策略的累计收益率
期指
策略组合后，收益率被平均，最终收益率为293.38%。上述两个策略单独运行时，最大回撤率为21%和24.2%，策略组合后总资产回撤率下降到12.5%。由于上述两种策略本质上是在不同周期上运行的趋势跟踪系统，且投资对象均为期指合约，收益率曲线呈现一定的相关性。如果是基于不同策略思想的组合，如趋势跟踪策略和套利策略的结合，或是基于投资品种的分散化，或许多元化策略组合对收益率曲线的改进效果更加显著。
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