[回测策略实战]K 线形态变成可回测策略

这周的 EVO 任务：把一个看起来很直观的 K 线形态，变成可以执行、可以扫描、可以回测的交易策略。

这次选择的案例是“独特三河床”。

第一根K线 第二根K线 第三根K线
(大阴线) (锤头状阴线) (小阳线)

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│ │ │ ← 长下影线，创出新低
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一、先让研究助手看懂“我想要研究的形态”

第一步是在研究助手里上传 K 线形态示意图，并它要以专业 A 股技术分析师的身份进行判断。

二、明确条件，分析图形，构建条件。

构建交易策略 入场条件：明确说明需要突破什么位置，是否需要收盘确认； 成交量条件：说明突破时成交量需要如何配合； 回踩条件：说明突破后回踩不破时是否可以考虑入场； 止损条件：说明跌破哪个位置代表形态失效； 止盈参考：根据前高、压力位或形态高度给出目标区间； 追高风险：如果当前价格已经远离突破位，明确提示不要追高； 观望条件：列出哪些情况下暂时不交易。

三、形成策略，代码生成。

策略代码已生成

完整的策略引擎代码位于：scripts/hammer_bottom_strategy.py
简化可运行回测版本：scripts/hammer_single_backtest.py

代码已包含：

• ✅ 三根K线形态自动识别
• ✅ 成交量条件校验
• ✅ T+1交易规则适配
• ✅ 涨跌停风险处理
• ✅ 止损/三档止盈逻辑
• ✅ 仓位控制（单票≤2成）
• ✅ 绩效统计模块

四、优化迭代策略

最后总结

EVO 三周的任务，让我理解了“策略”和“想法”的区别。

一个 K 线形态只是研究起点，真正的策略还需要回答：什么时间买、买哪只股票、买多少、什么时候卖、亏多少止损、多个信号如何处理，以及历史回测是否经得起验证。

EVO的价值在于可以将一个想法可变成一个策略。并在市场的数据中进行验证成果。

希望EVO产品越来越好.