量化交易中结合历史数据的ATR与波动率

ATR（平均真实波幅）与波动率的结合需通过​​历史数据驱动的动态参数优化、风险分层与策略适应性调整​​实现。

---

一、历史数据驱动的参数优化体系

1. ​​ATR周期与波动率分档的联合调参​​

• ​​方法​​：基于历史波动率分布，动态调整ATR计算周期与波动率分档阈值。

  • ​​实现步骤​​：

    1. ​​波动率聚类​​：对历史波动率（如年化标准差）进行K-means聚类，划分低/中/高波动区间。

    2. ​​ATR周期优化​​：在高波动区间采用短周期ATR（如10日），低波动区间延长至20日。

    3. ​​分档映射​​：将波动率分档与ATR倍数绑定（如高波动期ATR×3，低波动期ATR×1.5）。

2. ​​滚动窗口参数校准​​

• ​​方法​​：使用历史数据滚动窗口（如5年）动态校准ATR与波动率参数。

  • ​​实现步骤​​：

    1. ​​窗口划分​​：将数据分为训练集（前4年）和测试集（最后1年）。

    2. ​​参数搜索​​：在训练集内通过贝叶斯优化寻找最优ATR周期和波动率阈值。

    3. ​​跨周期验证​​：测试集验证参数泛化能力，避免过拟合。