波动指标:ATR 与布林带

一、True Range 为什么必须考虑跳空

最朴素的波动度量是 high - low。但它漏掉了一整类风险:

def true_range(g):
    pc = g["close"].shift(1)
    return pd.concat([(g["high"] - g["low"]).abs(),
                      (g["high"] - pc).abs(),     # ← 跳空高开
                      (g["low"] - pc).abs()], axis=1).max(axis=1)

实测(50 只标的):

仅用 high-low 的日均波幅   7.5729
完整 True Range 的日均波幅 7.8960  (高 4.3%)
TR 比 high-low 大 20% 以上的交易日:13276 个 ← 这些全是跳空日

平均只差 4.3%,听起来不多。但关键在于差在哪里:

13276 个跳空日——而跳空日往往是出消息的日子,也正是你最需要正确度量风险的日子。只用 high-low,等于在最危险的那些天里系统性低估风险。

二、ATR 的正确用途:仓位尺子

很多人把 ATR 当信号用("ATR 放大说明要变盘")。它的正确用途是决定仓位大小:波动大的标的,少放钱;波动小的,多放钱——让每个标的贡献相近的风险。

实测:50 只标的组合,等权 vs ATR 倒数加权(每日再平衡,不计成本)

诚实的结论:

• 波动率降低 6.4%,最大回撤改善 1.1pp —— 风险控制确实起作用了
• 但年化也降了 1.16pp,夏普 0.52 → 0.50,基本持平
• 也就是说:它买到的是"更平稳",不是"更赚"

🔧 动手做:high-low 漏掉的那部分波动,正是最要命的(5 分钟)

跑 python volatility_indicators.py,对比"只用当日 high-low"和"完整 True Range"(把隔夜跳空也算进去)。

你会看到(实测):50 只标的,只用 high-low 的日均波幅 7.57,完整 True Range 7.90(高 4.3%);而在跳空剧烈的日子,TR 比 high-low 大 20% 以上。

想明白:high-low 只量了"当天盘中"的波动,漏掉了隔夜跳空——而跳空恰恰发生在最危险的时候(利空低开、涨停一字)。ATR 用 True Range 就是为了把这部分算进去。ATR 是尺子(量波动、定仓位),不是信号——别拿它当买卖点。

三、布林带对决:趋势派 vs 回归派

上穿上轨(2σ) —— 趋势派说买入(应显著为正),回归派说卖出(应显著为负):

下穿下轨(2σ):

裁决

趋势派赢。

• 上轨突破后显著上涨(4/4 显著)
• 下轨破位后显著下跌(1/5/10 日显著,20 日转为不显著)

回归派的说法——"触及上轨是超买该卖"——在数据上是反的。

而这个方向,和上一节 RSI 的结论完全一致:短中期内趋势延续,而不是均值回归。

两个"不同"的指标给出同一个结论。你可能会觉得这是相互印证。

下一节会告诉你不是。RSI6 与布林带位置的相关系数是 0.942——它们本来就是同一个东西的不同写法。所谓"多指标共振",很多时候是同一条信息被数了两遍。

📌 免责:本课为技术教学,所有统计与组合结果均为历史模拟且不计交易成本,不构成投资建议;标的为沪深300 成分股按代码序取样,非精选。