# FactorLang表达式系统规范 v2.2（完整版）

🎯 快速开始

``python # 示例1：日线收盘价突破10日最高价 _close_1d > HHV(10, _close_1d, 1d, 1ref) # 示例2：5日EMA斜率向上且金叉状态 _ema_1d_5_slope > 0 && _dkx_1d_cross_status == 1 # 示例3：最近3天至少2天收阳 ANY(3, 2, _close_1d > _open_1d, 1d) # 示例4：价格在箱体内震荡 INRANGE(_close_1d, _box_1d_green_low, _box_1d_green_high) # 示例5：盈亏点数止损（使用正确的_palp变量） _palp > 10 # 盈利10点止盈或亏损10点止损 `

📋 核心变量速查表（基于原始文档）

行情数据变量

| 变量 | 说明 | 示例 | 原始文档位置 | |------|------|------|-------------| | _open_{period} | 开盘价 | _open_1d | 第1-50行 | | _high_{period} | 最高价 | _high_1d | 第1-50行 | | _low_{period} | 最低价 | _low_1d | 第1-50行 | | _close_{period} | 收盘价 | _close_1d | 第1-50行 | | _vol_{period} | 成交量 | _vol_1d | 第1-50行 |

技术指标变量

| 变量 | 说明 | 示例 | 原始文档位置 | |------|------|------|-------------| | _ma_{period}_{N} | 移动平均线 | _ma_1d_30 | 第100-200行 | | _ma_{period}_{N}_trend | MA趋势方向 | _ma_1d_30_trend | 第100-200行 | | _dkx_{period} | 多空线 | _dkx_1d | 第200-300行 | | _dkx_{period}_cross_status | 金叉状态 | _dkx_1d_cross_status | 第200-300行 | | _box_{period}_green_high | 绿色箱体高点 | _box_1d_green_high | 第300-400行 | | _box_{period}_green_low | 绿色箱体低点 | _box_1d_green_low | 第300-400行 | | _box_{period}_red_high | 红色箱体高点 | _box_1d_red_high | 第300-400行 | | _box_{period}_red_low | 红色箱体低点 | _box_1d_red_low | 第300-400行 |

盈亏相关变量（重要）

| 变量 | 说明 | 示例 | 原始文档位置 | |------|------|------|-------------| | _palp | 盈亏点数 | _palp > 10 | 第604行 | | _palr | 盈亏百分比 | _palr > 40 | 第603行 | 重要区别：

• _palp: 盈亏点数（当前价格 - 持仓成本）
• _palr: 盈亏百分比（相对于持仓成本的百分比）

周期参数

| 周期 | 说明 | 应用场景 | |------|------|----------| | 1m | 1分钟 | 高频交易 | | 5m | 5分钟 | 短线交易 | | 15m | 15分钟 | 中短线 | | 30m | 30分钟 | 中短线 | | 60m | 60分钟 | 短期趋势 | | 1d | 日线 | 中长线 | | 1w | 周线 | 长期投资 | | 1mon | 月线 | 长期投资 |

🔧 常用函数速查

统计函数

`python # 最高值 HHV(10, _close_1d, 1d, 1ref) # 最近10日最高收盘价 # 最低值 LLV(10, _close_1d, 1d, 1ref) # 最近10日最低收盘价 # 移动平均 MA(_close_1d, 20, 1d, 1ref) # 20日移动平均 # 指数移动平均 EMA(_close_1d, 12, 1d, 1ref) # 12日指数移动平均 # 引用函数 REF(_close_1d, 1) # 前一日收盘价 REF(_close_1d, 2) # 前两日收盘价 `

逻辑函数

`python # 条件判断 IF(_close_1d > _ma_1d_20, 1, -1) # 范围判断 INRANGE(_close_1d, _box_1d_green_low, _box_1d_green_high) # 任意条件满足 ANY(3, 2, _close_1d > _open_1d, 1d) # 所有条件满足 ALL(3, 3, _close_1d > _open_1d, 1d) `

数学函数

`python # 绝对值 ABS(_close_1d - _open_1d) # 最大值 MAX(_close_1d, _open_1d) # 最小值 MIN(_close_1d, _open_1d) # 求和 SUM(5, _close_1d, 1d, 1ref) `

🎯 策略模板

趋势跟踪策略

`python # 多头趋势：多空线金叉且斜率向上 _dkx_1d_cross_status == 1 && _dkx_1d_slope > 0 # 空头趋势：多空线死叉且斜率向下 _dkx_1d_cross_status == -1 && _dkx_1d_slope < 0 # 均线多头排列 _ma_1d_5 > _ma_1d_10 && _ma_1d_10 > _ma_1d_20 # 均线空头排列 _ma_1d_5 < _ma_1d_10 && _ma_1d_10 < _ma_1d_20 `

突破策略

`python # 突破箱体上轨 _close_1d > _box_1d_green_high # 突破前高 _close_1d > HHV(20, _high_1d, 1d, 1ref) # 突破均线 _close_1d > _ma_1d_30 # 突破布林带上轨 _close_1d > _boll_1d_upper `

止损策略

`python # 盈亏点数止损（使用正确的_palp变量） _palp > 10 # 盈利10点止盈或亏损10点止损 # 盈亏百分比止损 _palr > 0.1 # 盈利10%止盈 _palr < -0.05 # 亏损5%止损 # 移动止损 _close_1d < HHV(10, _close_1d, 1d, 1ref) * 0.95 # 从最高点回撤5% `

震荡策略

`python # RSI超买超卖 _rsi_1d > 70 # 超买 _rsi_1d < 30 # 超卖 # KD指标金叉死叉 _kd_1d_k > _kd_1d_d && REF(_kd_1d_k, 1) < REF(_kd_1d_d, 1) # 金叉 _kd_1d_k < _kd_1d_d && REF(_kd_1d_k, 1) > REF(_kd_1d_d, 1) # 死叉 `

💡 最佳实践

1. 变量使用规范

• 使用正确的盈亏变量：_palp（点数）和_palr（百分比）
• 周期参数必须正确：1m, 5m, 1d, 1w等
• 技术指标参数必须完整：_ma_1d_30（周期_长度）

2. 表达式编写技巧

• 使用括号明确运算优先级
• 避免过于复杂的嵌套表达式
• 使用注释说明策略逻辑

3. 策略组合

• 结合多个时间周期进行验证
• 使用多种技术指标进行确认
• 设置合理的止损止盈条件

🚨 常见错误

错误1：使用错误的盈亏变量

`python # 错误：使用_profit_loss_percent _profit_loss_percent > 10 # 正确：使用_palp或_palr _palp > 10 # 盈亏点数 _palr > 0.1 # 盈亏百分比 `

错误2：周期参数不完整

`python # 错误：缺少周期参数 _ma_30 # 正确：完整的周期参数 _ma_1d_30 # 日线30周期均线 _ma_5m_60 # 5分钟60周期均线 `

错误3：函数参数错误

`python # 错误：参数顺序错误 HHV(_close_1d, 10) # 正确：正确的参数顺序 HHV(10, _close_1d, 1d, 1ref) `

🔧 特殊规则（AI必须遵守）

规则1：双箱体高点/低点计算

`python # 双绿箱高点 = 当前和前一个绿色箱体高点中取最高值 MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) # 双红箱低点 = 当前和前一个红色箱体低点中取最低值 MIN(_box_30m_red_low, REF(_box_30m_red_low, 1)) `

规则2：突破逻辑的收盘价周期推断

`python # 重要概念："突破30分钟"指的是突破30分钟周期的箱体，不是使用30分钟收盘价 # 收盘价的周期应该根据上下文决定： # 情况1：用户明确指定收盘价周期 if "60分钟收盘价" in user_input: close_period = "60m" # 使用60分钟收盘价 elif "30分钟收盘价" in user_input: close_period = "30m" # 使用30分钟收盘价 else: # 情况2：用户未指定收盘价周期，使用基础周期 close_period = base_period # 基础周期（如5m、15m等） # 示例：突破30分钟双绿箱高点 _close_{close_period} > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) `

规则3：基础周期与收盘价周期的关系

`python # 默认基础周期是5分钟，那么收盘价就是5分钟收盘价 _close_5m > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) # 如果基础周期是15分钟，收盘价就是15分钟收盘价 _close_15m > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) # 如果用户明确指定使用60分钟收盘价 _close_60m > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) `

规则4：止损条件处理

`python # 用户明确提到止损条件时，使用用户指定的条件 if "止损" in user_input or "止盈" in user_input: stopCondition = "用户指定的止损条件" else: # 用户未提到止损条件时，止损条件应该传空 stopCondition = "" # 空字符串 `

规则5：MCP服务器调用

`python # 用户未提到止损条件时，MCP调用应该传空字符串 mcp_engine_mcp_server_run_expression_selected( startDateStr="2024-01-17", endDateStr="2024-04-17", period="5m", # 基础周期 poolId="10", openCondition="用户指定的开仓条件", closeCondition="用户指定的平仓条件", stopCondition="", # 用户未提到止损条件时传空 initCash=10000000, direction=1 ) `

🎯 完整示例

示例1：默认基础周期5分钟

`python # 用户输入：突破30分钟双绿箱高点 # 推断：基础周期5分钟，收盘价使用5分钟收盘价 _close_5m > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) `

示例2：用户指定基础周期15分钟

`python # 用户输入：基础周期15分钟，突破30分钟双绿箱高点 # 推断：基础周期15分钟，收盘价使用15分钟收盘价 _close_15m > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) `

示例3：用户明确指定收盘价周期

`python # 用户输入：60分钟收盘价突破30分钟双绿箱高点 # 推断：收盘价使用60分钟收盘价 _close_60m > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) `

示例4：完整策略

`python # 开仓条件：突破30分钟双绿箱高点（使用基础周期收盘价） _close_{base_period} > MAX(_box_30m_green_high, REF(_box_30m_green_high, 1)) # 平仓条件：突破30分钟双红箱低点（使用基础周期收盘价） _close_{base_period} < MIN(_box_30m_red_low, REF(_box_30m_red_low, 1)) # 止损条件：用户未提到，传空 "" ``

---

数据来源：基于resources/FactorLang表达式系统规范.md 调用时机：当用户需要编写因子表达式、策略开发、查询语法或设计交易策略时自动调用此技能。 版本：v2.2（添加突破逻辑的收盘价周期推断规则） AI执行要求：必须严格遵守本SKILL中的变量使用规范和特殊规则！