空中花园属于期货日内突破策略，是一个相对“粗暴”的策略。
一般来说，如果开盘突破就入场，出错率较高。而这一策略增加了额外的条件，也就是开盘时要大幅高开或者低开，形成一个空窗，然后再根据是否突破上下轨来进行开仓判断。对于高开或者低开的幅度要求较高，一般是超过1%。
本策略基于传统空中花园策略进行改进。传统策略下是开盘时满足高开或低开时开仓，收盘平仓。按照网上搜罗的资料，都是需要定义上下轨做下单判断，但笔者此时遇到一个逻辑问题，就是该如何定义“第一根k线”这一说法。
笔者的策略是基于60s的bar数据，那么“第一根k线”就是指开盘后的第一分钟的数据。基于“第一根k线”的数据，即可引出本策略的交易条件——对于每一分钟都判断分钟线的收盘价是否突破上轨或者跌穿下轨（高开仅需判断是否突破上轨，低开仅需判断是否跌穿下轨）。
一、策略逻辑：
1、判断当天高开或低开时，即当开盘价≥昨天收盘价1.01 或开盘价≤昨天收盘价0.99 。如果为高开，则进入第二步。低开则进入第三步。
2、定义上轨＝第一根K线的最高价；如果突破上轨则进入第四步。
3、定义下轨＝第一根K线的最低价；如果突破下轨则进入第五步。
4、价格突破上轨，则买入开仓。
5、价格跌穿下轨，则卖出开仓。
6、第二天开盘平所有持仓。
二、数据准备：
获得市场上从2020年10月份所有上市的商品期货不同品种的主力合约1分钟行情数据，并过滤掉当天没有交易的期货合约（在仿真模式下，这并不需要）。同时，若在仿真模式下，需要修改获取当天开盘价的方式，这一点在本策略的注释下有说明。
三、策略评价：
该策略在震荡市场且市场景气的情况下，能得到一个较好的结果。以下为该策略在2020年10月份的回测结果：
该回测结果由掘金量化终端生成
策略的初始资金为35,000,000元，回测结束后的总资金为45,440,687.93元，累计收益率为29.83%，年化收益率为362.94%，最大回撤仅为0.51%，夏普比率达4.91 。
如需要对该策略进一步改进的话，可以对高开的期货合约加入看空的规则，对低开的期货合约加入看涨的规则，最终策略因人而异。
四、策略源码
# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *
import string
import pandas as pd
def get_main_future(context):
'''
此函数用于获取全市场当前时间的主力合约
'''
#查询全市场期货合约
ins_data = get_instruments(sec_types=4, df=True)
#筛选掉已经退市的合约
live_future = ins_data[ins_data['delisted_date'] > context.now.strftime('%Y-%m-%d')]
#返回当前日期的前一个交易日时间
last_day = get_previous_trading_date(exchange='SHFE', date=context.now.strftime('%Y-%m-%d'))
#获取全市场期货合约前一个交易日的信息
future = get_history_instruments(symbols=live_future['symbol'].tolist(), start_date=last_day, end_date=last_day, df=True)
#对期货合约代码做处理，处理成为‘交易所+名称’的格式
future['name'] = future.apply(lambda x: x['symbol'].rstrip(string.digits), axis=1)
#将当前成交量最大的规则筛选出主力合约
future['max_position'] = future.groupby('name')['position'].transform('max')
#取出主力合约代码
main_future = future[(future['position'] == future['max_position']) & (future['position'] > 0)]['symbol'].tolist()
#返回主力合约代码
return main_future
# 策略中必须有init方法以上仅展示部分代码，完整代码请点击下方地址获取。
经典日内策略——空中花园（附源码） - 掘金量化社区 - 量化交易者的交流社区
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