QMT Python量化实战:自动化枢轴点交易策略,捕捉支撑压力区的精准买卖点

经常有朋友问我：“股票的支撑位和压力位该怎么确定？能否用 Python 程序自动计算呢？”今天就来分享一种实战方法——枢轴点短线交易策略。首先，为什么说支撑与压力往往不是一个“点”，而是一个“区域”？很多人习惯在高点或低点画一条水平线，将其视为压力或支撑。但实际走势中，股价很少恰好触及这条线，经常会小幅突破或略未触及。因此，更合理的做法是将支撑和压力视为一个“区间（zone）”。常用的方法是结合波动率（例如 ATR）来确定该区间的宽度，这样画出的带状区域更能反映市场的真实行为。

以下是相应的代码实现：本例使用的行情数据来源于 xtquant + miniQMT。后续示例将借助常用的 Python 库，包括 pandas、numpy 和 matplotlib，进阶部分还会用到 scipy 与 sklearn。在实际运行代码前，请确保已完成相关环境的配置。

这样就避免了因依赖缺失而导致运行报错的问题。以下是一个基于 xtquant + miniQMT 获取股票行情的函数，后续示例中所需的行情 DataFrame 数据都将通过此方法获取：

枢轴点（Pivot Points）原理与应用

这是一种经典的交易员方法，基于上一个周期（日、周、月）的最高价、最低价和收盘价，计算出中心点（PP）以及一系列阻力位（R）和支撑位（S）。其逻辑简单明确，易于解释，非常适合用于日内交易或短期日线级别的阻力与支撑分析。

• R (Resistance)：阻力位

• S (Support)：支撑位

• PP (Pivot Point)：枢轴点 / 中轴价

公式详解：经典枢轴点体系会计算出PP、R1、S1、R2、S2这五条关键价位线，其基础计算公式如下：

这里的PP可以理解为当日多空力量均衡的参考价格，它提供了一个判断市场日内强弱的核心基准。

第一阻力位 R1：

高于PP，第一个压力区。通常价格接近 R1 时，如果反转下跌，说明压力有效。

第一支撑位S1：

低于PP，第一个支撑区。价格接近 S1，如果反弹，说明支撑有效。

第二阻力位R2：

高于PP 的强化压力位，比 R1 更强，突破难度大。

第二支撑位S2：

低于PP 的强化支撑位，比 S1 更强。

基本应用方法

（1）短线交易参考

• 当盘中价格接近 S1或S2 时，可视为潜在支撑区域，可观察是否出现止跌企稳或技术性买入信号。

• 当盘中价格接近 R1或R2 时，可视为潜在阻力区域，可观察是否出现滞涨回落或技术性卖出信号。

（2）日内趋势判别

• 若收盘价位于 PP 上方，通常表明当日市场情绪偏向多头。

• 若收盘价位于 PP 下方，则通常表明当日市场情绪偏向空头。

（3）突破强度观察

• 价格有效向上突破 R2，常被视为短期强势上涨的信号。

• 价格有效向下跌破 S2，常被视为短期强势下跌的信号。

（4）多指标结合为提高判断的准确性，建议将枢轴点与移动均线、成交量、K线形态等其他技术指标结合使用，进行综合验证。

以下是基于示例数据计算出的近期枢轴点结果：

数据解读：根据示例数据，预计当日价格的主要波动区间位于 190-210 之间，可视作当日的正常价格活动范围。若价格向上有效突破 220，或向下跌破 180，则可视为较强的趋势启动信号。

策略优劣分析：

• 优点：

• 简单直观，逻辑清晰，计算速度快。

• 易于整合到日内交易策略框架中，作为关键的支撑阻力参考。

• 缺点：

• 计算仅依赖前一个周期的数据，未考虑更长期的趋势背景。

• 在市场出现极端行情或高波动性时，其产生的信号可靠性可能下降。