R-Breaker策略由Richard Saidenberg開發，並於1994年公佈於世。在之後連續十五年被美國《Futures Truth》雜誌評選為前十大最賺錢的交易策略之一。與其他策略相比，R-Breaker是趨勢與反轉相結合的交易策略。不僅可以捕捉趨勢行情獲得大利潤，還可以在行情反轉的時候，及時主動止盈並順勢反手。

簡單的說，R-Breaker策略就是一個支撐位和阻力位策略，它根據昨日的最高價、最低價和收盤價，計算出七個價格：一箇中心價(pivot)、三個支撐位(s1、s2、s3)、三個阻力位(r1、r2、r3)。然後根據當前價格與這些支撐位和阻力位的位置關係，以形成買賣的觸發條件，並且通過一定的演算法調整，調節這七個價格之間的距離，進一步改變交易的觸發值。

• 突破買入價(阻力位r3) = 昨日最高價 + 2 *（中心價 - 昨日最低價）2
• 觀察賣出價(阻力位r2) = 中心價 +（昨日最高價-昨日最低價）
• 反轉賣出價(阻力位r1) = 2 * 中心價 - 昨日最低價
• 中心價(pivot) =（昨日最高價 + 昨日收盤價 + 昨日最低價）/ 3
• 反轉買入價(支撐位s1) = 2 * 中心價 - 昨日最高價
• 觀察買入價(支撐位s2) = 中心價 -（昨日最高價 - 昨日最低價）
• 突破賣出價(支撐位s3) = 昨日最低價 - 2 *（昨日最高價 - 中心價）

由此我們可以看到，R-Breaker策略是根據昨天的價格繪製了一個類似網格的價格線，並且每天更新一次這些價格線。在技術分析上支撐位和阻力位，並且兩者的作用可以互相轉換。當價格成功向上突破阻

在實際交易中，這些支撐位和阻力位為交易者指出了開平倉方向和精確等買賣點位。具體的開平倉條件交易者可以根據盤中價格、中心價、阻力位、支撐位靈活定製，也可以根據這些網格價格線進行加減倉的頭寸管理。

接下來，讓我們看一下R-Breaker策略是怎樣利用這些支撐位和阻力位的。它邏輯一點也不復雜。如果當前沒有持倉就進入趨勢模式，當價格大於突破買入價就開倉做多；當價格小於突破賣出價就開倉做空。

• 趨勢模式
  • 多頭開倉：如果無持倉，並且價格大於突破買入價
  • 空頭開倉：如果無持倉，並且價格小於突破賣出價
  • 多頭平倉：如果持多單，並且當日最高價大於觀察賣出價，並且價格小於反轉賣出價
  • 空頭平倉：如果持空單，並且當日最低價小於觀察買入價，並且價格大於反轉買入價
• 反轉模式
  • 多頭開倉：如果持空單，並且當日最低價小於觀察買入價，並且價格大於反轉買入價
  • 空頭開倉：如果持多單，並且當日最高價大於觀察賣出價，並且價格小於反轉賣出價
  • 多頭平倉：如果持多單，並且價格小於突破賣出價
  • 空頭平倉：如果持空單，並且價格大於突破買入價

如果有持倉時就進入反轉模式，當持有多單時，並且當日最高價大於觀察賣出價，並且價格跌破反轉賣出價就平掉多頭持倉反手做空。當持有空單時，並當日最低價小於觀察買入價，並且價格突破反轉買入價就平掉空頭持倉反手做多。

'''backtest
start: 2019-01-01 00:00:00
end: 2020-01-01 00:00:00
period: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
'''

# 策略主函式
def onTick():
    # 獲取資料
    exchange.SetContractType(contract_type)   # 訂閱期貨品種
    bars_arr =exchange.GetRecords(PERIOD_D1)  # 獲取日K線陣列
    if len(bars_arr) < 2:  # 如果K線數量小於2根
        return
    yesterday_open = bars_arr[-2]['Open']     # 昨日開盤價
    yesterday_high = bars_arr[-2]['High']     # 昨日最高價
    yesterday_low = bars_arr[-2]['Low']       # 昨日最低價
    yesterday_close = bars_arr[-2]['Close']   # 昨日收盤價

    # 計算
    pivot = (yesterday_high + yesterday_close + yesterday_low) / 3 # 樞軸點
    r1 = 2 * pivot - yesterday_low # 阻力位1
    r2 = pivot + (yesterday_high - yesterday_low) # 阻力位2
    r3 = yesterday_high + 2 * (pivot - yesterday_low) # 阻力位3
    s1 = 2 * pivot - yesterday_high  # 支撐位1
    s2 = pivot - (yesterday_high - yesterday_low)  # 支撐位2
    s3 = yesterday_low - 2 * (yesterday_high - pivot)  # 支撐位3

    today_high = bars_arr[-1]['High'] # 今日最高價
    today_low = bars_arr[-1]['Low'] # 今日最低價
    current_price = _C(exchange.GetTicker).Last #當前價格

    # 獲取持倉
    position_arr = _C(exchange.GetPosition)  # 獲取持倉陣列
    if len(position_arr) > 0:  # 如果持倉陣列長度大於0
        for i in position_arr:
            if i['ContractType'] == contract_type:  # 如果持倉品種等於訂閱品種
                if i['Type'] % 2 == 0:  # 如果是多單
                    position = i['Amount']  # 賦值持倉數量為正數
                else:
                    position = -i['Amount']  # 賦值持倉數量為負數
                profit = i['Profit']  # 獲取持倉盈虧
    else:
        position = 0  # 賦值持倉數量為0
        profit = 0  # 賦值持倉盈虧為0
        
    if position == 0:  # 如果無持倉
        if current_price > r3:  # 如果當前價格大於阻力位3
            exchange.SetDirection("buy")  # 設定交易方向和型別
            exchange.Buy(current_price + 1, 1)  # 開多單
        if current_price < s3:  # 如果當前價格小於支撐位3
            exchange.SetDirection("sell")  # 設定交易方向和型別
            exchange.Sell(current_price - 1, 1)  # 開空單
        
    if position > 0:  # 如果持有多單
        if today_high > r2 and current_price < r1 or current_price < s3:  # 如果今日最高價大於阻力位2，並且當前價格小於阻力位1
            exchange.SetDirection("closebuy")  # 設定交易方向和型別
            exchange.Sell(current_price - 1, 1)  # 平多單
            exchange.SetDirection("sell")  # 設定交易方向和型別
            exchange.Sell(current_price - 1, 1)  # 反手開空單

    if position < 0:  # 如果持有空單
        if today_low < s2 and current_price > s1 or current_price > r3:  # 如果今日最低價小於支撐位2，並且當前價格大於支撐位1
            exchange.SetDirection("closesell")  # 設定交易方向和型別
            exchange.Buy(current_price + 1, 1)  # 平空單
            exchange.SetDirection("buy")  # 設定交易方向和型別
            exchange.Buy(current_price + 1, 1)  # 反手開多單

            
# 程式主函式
def main():
    while True:     # 迴圈
        onTick()    # 執行策略主函式
        Sleep(1000) # 休眠1秒