AI量化团队亲测：Williams %R策略这样用，胜率直接翻倍

作者：老余捞鱼

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写在前面的话：我用一个简单的小众指标“Williams %R”，做了一套超实用的买卖策略，在苹果股票上回测出21.48%的收益率，胜率83%！策略+代码都打包送上，代码简单，适合小白上手。

一、什么是 Williams %R ？

很多朋友炒股看KDJ、MACD、RSI，看得头大。我今天介绍的这个叫「Williams %R」，其实比这些还简单。它的作用就一个字：抓“拐点”！

📌 就是告诉你：现在是不是该买了，或者差不多该卖了。

✅指标范围：0到-100

• 高于 -20：有点“贵”了，市场可能过热了（别急着买）；
• 低于 -80：便宜了，可能快反弹了（可以考虑买）。

说白了就是：看价格处在过去一段时间的相对位置，判断是不是“超买”或“超卖”。

📊 公式如下（不用死记，代码自动算）：

%R = (最近14天的最高价 - 当前收盘价) / (最高价 - 最低价) * -100

二、策略怎么玩？

只需记住两件事，就能让这个策略跑起来👇

🟢 买入信号：指标低于 -80（超卖）

这说明股价被低估了，可能反弹了，考虑进场。

🔴 卖出信号：指标高于 -20（超买）

说明股价已经涨得差不多了，考虑出场。

策略就是这么简单粗暴，不追高，不杀跌，专挑便宜货买、高位货卖。

而除了简单的超买超卖判断，这个指标你还可以拿来：

• 搭配其他指标使用（比如MACD做趋势判断，WR做拐点判断）；
• 看趋势强度（-20~-50常出现在上涨趋势）；
• 看背离信号（价格创新高但WR没创新高 = 可能反转）。

三、实战回测

我们用 Python 把这个策略跑了一遍，看看2024年它在苹果股票上能不能跑得动。

📅 回测时间：2024年1月1日到11月5日。
💰 初始资金：10,000美元。
📈 回测收益：21.48%。

回测结果一览表：

📌 交易明细如下：

苹果K线+Williams %R指标图（买卖点标注）

策略交易历史如下表：

Transaction History:
         Date Action   Price  Transaction Cost      Cash  Position  Profit
0  2024-01-03    Buy  184.25              0.18      0.00     54.27     NaN
1  2024-01-18   Sell  188.63              0.19  10237.34      0.00  237.53
2  2024-02-20    Buy  181.56              0.18      0.00     56.38     NaN
3  2024-03-20   Sell  178.67              0.18  10074.03      0.00 -163.13
4  2024-03-26    Buy  169.71              0.17      0.00     59.36     NaN
5  2024-04-11   Sell  175.04              0.18  10390.07      0.00  316.21
6  2024-04-17    Buy  168.00              0.17      0.00     61.84     NaN
7  2024-05-03   Sell  183.38              0.18  11340.89      0.00  950.99
8  2024-07-24    Buy  218.54              0.22      0.00     51.89     NaN
9  2024-08-13   Sell  221.27              0.22  11482.12      0.00  141.45
10 2024-09-16    Buy  216.32              0.22      0.00     53.08     NaN
11 2024-09-19   Sell  228.87              0.23  12147.81      0.00  665.90
12 2024-10-31    Buy  225.91              0.23      0.00     53.77     NaN

避坑指南

在趋势行情中表现最好（如5月苹果大涨）；

在震荡市可能频繁打脸（需结合均线过滤）。

可以考虑搭配20日均线，只在均线上方做多。

短线玩家可试试10天周期，会更灵敏。

四、手把手教你写策略代码

用Python只需3步：

下载数据（这里用苹果股票为例）：

import yfinance as yf  
data = yf.download('AAPL', start='2024-01-01', end='2024-11-05')  

计算指标：

data['high_max'] = data['High'].rolling(14).max() # 14天最高价
data['low_min'] = data['Low'].rolling(14).min() # 14天最低价
data['williams_r'] = (data['Close'] - data['high_max']) / (data['high_max'] - data['low_min']) * -100

生成信号：

data['signal'] = np.where(data['williams_r'] < -80, 1, # 买入 np.where(data['williams_r'] > -20, -1, 0)) # 卖出

• <-80时，程序自动标记“买”；
• >-20时，标记“卖”。

💡 如果想可视化累计收益的朋友，也可以加上这一段：

df['daily_return'] = df['Close'].pct_change()
df['strategy_return'] = df['daily_return'] * df['Position'].shift(1)
df['cumulative_return'] = (1 + df['strategy_return']).cumprod()

plt.figure(figsize=(14,7))
plt.plot(df['cumulative_return'], label='策略累计收益')
plt.title('Williams %R 策略累计收益曲线')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('收益')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

五、观点总结

这个策略靠的不是玄学，而是数据和逻辑。只要你会Python、愿意动手，你就能搭出自己的高胜率交易模型。

• Williams %R 简单实用，判断买卖点一目了然。
• 超过 -20 是卖点，低于 -80 是买点。
• 回测胜率83%，年化收益21.48%。
• 策略+可视化代码全给你，直接用不求人。
• 可叠加其他指标使用，效果更稳。
• 一定要先模拟，再实盘！

感谢您阅读到最后，希望这篇文章为您带来了新的启发和实用的知识！如果觉得有帮助，请不吝点赞和分享，您的支持是我持续创作的动力。祝您投资顺利，收益长虹！如果对文中内容有任何疑问，欢迎留言，我会尽快回复！

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