📘 本章重点
- 理解菲阿里四价策略的极简逻辑：昨日最高/最低价作为日内突破的“楚河汉界”
- 掌握“四价”的定义及其在策略中的不同角色（上轨、下轨、止损参考）
- 学会识别菲阿里四价策略的适用环境与致命缺陷（震荡市中的假突破）
- 了解策略的常见改进方向（开盘过滤、幅度过滤、成交量确认）
⚠️ 本章难点
- 理解“极简策略”与“有效策略”之间的区别——简单不等于容易赚钱
- 掌握日内策略的核心纪律：收盘前必须平仓，不留隔夜仓位
- 识别假突破与真突破的区别，学会用过滤条件提高胜率
- 理解实盘执行中的关键细节（夜盘品种的“前一日”定义、滑点影响等）
⏱️ 预估学习时间
- 35～50分钟
一、策略简述与一句话定性
一句话定性：菲阿里四价是一种极简的日内趋势跟踪策略——以昨日最高价作为上轨、昨日最低价作为下轨，价格突破上轨做多、跌破下轨做空，所有仓位在收盘前平仓，不持有隔夜头寸。
菲阿里四价策略源自日本期货交易冠军菲阿里（Fairy） 的实盘交易方法。它由四个关键价格构成：昨日高点、昨日低点、昨日收盘价、今日开盘价——但实际交易中真正发挥核心作用的，是昨日高点和昨日低点这两个价格。
策略的核心要素：“四价”速览
| 价格 | 符号 | 策略中的角色 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 昨日最高价 | H₁ | 上轨（做多触发位） | 价格突破此位置，做多 |
| 昨日最低价 | L₁ | 下轨（做空触发位） | 价格跌破此位置，做空 |
| 昨日收盘价 | C₁ | 参考指标（不直接使用） | 用于判断隔夜市场情绪 |
| 今日开盘价 | O₀ | 止损参考位 | 突破后若价格回破开盘价，立即止损 |
严格来说，“四价”中真正用于触发交易的只有昨日最高和昨日最低。昨日收盘价用于判断隔夜情绪，今日开盘价用于止损参考——它们辅助决策，但不直接触发入场。
策略的逻辑极其简单：昨日的高点和低点构成了今日价格的“楚河汉界”。如果价格突破昨日高点，说明多头力量足够强劲，可能开启一波日内上升趋势；如果价格跌破昨日低点，说明空头力量占据主导，可能开启一波日内下跌趋势。策略只在突破发生时入场，在收盘前无论盈亏都要平仓。
⚠️ 菲阿里四价策略的灵魂：
菲阿里本人并不是每天机械地使用这个策略。他只在“感觉今天会有趋势”的时候才用突破入场。换句话说，这个策略本身只是一个工具——什么时候用这个工具，才是真正的功夫。 如果你机械地在每一天都使用这个策略，震荡市里的亏损会抵消趋势市里的盈利。
这就是为什么菲阿里四价“简单但不容易”——规则简单，但判断“今天适不适合用这个规则”，不简单。
老王补充：
菲阿里四价是我见过的最简单的策略之一——简单到三句话就能说清楚。但正因为简单，很多人容易低估它的执行难度。简单不等于容易。在震荡行情中，价格会反复穿越昨日的高低点，如果你每次突破都追，账户会被来回打脸。这个策略的灵魂不是“突破就追”，而是“只在真正的突破时追”——而识别真假突破，需要纪律和过滤条件。
二、策略的使用范围与条件
| 维度 | 适用范围与条件 | 说明 |
|---|---|---|
| 适用市场 | 期货、外汇、黄金等T+0交易品种 | 需要日内可以多次买卖、支持做多做空的市场 |
| 品种要求 | 流动性好、波动率适中 | 流动性差的品种滑点大；波动率过低的品种盈利空间不足以覆盖成本 |
| 交易机制 | 支持双向交易（做多/做空） | 策略本质是趋势跟踪，需要多空双向 |
| 适用周期 | 分钟级（1分钟、5分钟、15分钟） | 日内突破需要在盘中实时监控 |
| 资金门槛 | 极低 | 单品种即可运行 |
| 不适合的市场状态 | 窄幅震荡、横盘整理 | 价格反复穿越昨日高低点，产生大量假突破 |
适用品种举例：
- 商品期货：螺纹钢、PTA、豆粕、原油等流动性好的主力合约
- 贵金属：黄金、白银
- 外汇：欧元/美元、英镑/美元等
- 股指期货：IF、IH、IC（日内波动大，趋势明显）
不适用品种：
- A股股票：T+1制度无法日内多次交易（但可改造为隔夜策略，见下方说明）
- 债券期货：波动率太低，突破空间不足以覆盖交易成本
- 加密货币：7×24小时交易，没有“收盘”概念，需要改造后才能使用
- 流动性极差的小品种：滑点大、无法按预期价格成交
A股变体：虽然A股T+1无法日内平仓，但可以将菲阿里四价的逻辑改造为隔夜策略——以昨日最高价作为买入触发价，昨日最低价作为止损价，次日开盘后若价格突破则买入，收盘前若跌破止损则卖出。但需要注意：隔夜持仓会暴露在跳空风险中，这是原版日内策略刻意规避的。
失效案例：2016年，螺纹钢期货经历了一段长达数月的窄幅震荡行情，日内波动幅度极小，价格几乎每天都在昨日高低点之间来回摆动。菲阿里四价策略在此期间频繁产生假突破信号——价格刚突破昨日高点就回落，刚跌破昨日低点就反弹——连续止损超过20次，账户回撤超过15%。这个案例说明：在低波动震荡市中，菲阿里四价策略是一台“稳定亏损机”。
关于“前一日”的定义——一个关键细节：
对于夜盘交易品种，计算“昨日高点/低点”时需要注意：应该使用完整的交易日数据（前一个交易日的夜盘+日盘），而不是自然日的白天行情。
不同交易所的夜盘规则：
- 上期所（螺纹钢、铜、原油等）：夜盘21:00-次日凌晨2:30（原油）或23:00（螺纹钢）
- 大商所（豆粕、铁矿石等）：夜盘21:00-23:00
- 郑商所（PTA、白糖等）：夜盘21:00-23:00
在编写量化程序时，需要根据具体品种的交易规则，精确划定“一个完整交易日”的时间范围，否则上下轨的计算会完全错误。
三、因子拆解与原理
3.1 上下轨计算——策略的核心因子
菲阿里四价的上下轨计算是所有量化策略中最简单的之一：
上轨（做多触发价）= 昨日最高价
下轨（做空触发价）= 昨日最低价昨日的高点和低点，就是多空双方在前一个交易日打出来的“楚河汉界”。如果今天的价格越过了这条界，说明有一方的力量已经突破了昨天的极限——就像一方军队越过了界河，大概率会继续推进。菲阿里四价策略的本质，就是守在界河边，看谁先过界，然后跟着赢家走。
老陈点评：
从统计学的角度看，昨日高点和低点本质上是过去N个交易日（1天）的价格极值。用极值作为突破位，在趋势市中效果显著，但在震荡市中会产生大量假信号。这就像用一把尺子去量市场的情绪——当市场冷静时，尺子很管用；当市场情绪化时，尺子就不够用了。
3.2 入场逻辑——突破交易
| 信号 | 触发条件 | 操作 |
|---|---|---|
| 做多信号 | 价格向上突破昨日最高价 | 买入开仓 |
| 做空信号 | 价格向下跌破昨日最低价 | 卖出开仓 |
执行细节：
- 使用实时价格（最新价）判断突破，而非收盘价
- 突破发生时立即入场，不要等待回调确认
- 入场价格为突破时的触发价（即昨日最高价或昨日最低价），而非开盘价
- 日内交易，每天收盘前必须平仓
3.3 止损设计——开盘价的关键作用
菲阿里四价策略中，今日开盘价扮演了止损参考的重要角色：
| 持仓方向 | 止损位 | 逻辑 |
|---|---|---|
| 做多 | 价格跌破今日开盘价 | 说明突破可能是假信号，多头力量不足 |
| 做空 | 价格突破今日开盘价 | 说明下跌可能是假信号，空头力量不足 |
为什么用开盘价止损？
开盘价是今日多空双方经过隔夜思考后达成的第一个“共识价”。如果价格突破昨日高点后，又跌回开盘价以下，说明突破的动能已经被消化，市场回到了开盘时的均衡状态——这时假突破的概率很高，应该果断止损。
执行细节：开盘价止损的触发方式有两种——
- 激进版：价格一旦跌破开盘价（做多）或突破开盘价（做空），立即止损。优点是反应快，缺点是容易被瞬间毛刺扫掉。
- 保守版：价格跌破/突破开盘价后，连续3根K线（如3根5分钟K线）仍处于该位置之外，才触发止损。优点是过滤毛刺，缺点是可能多亏一点。
初学者建议从激进版开始，简单明确，不容易犹豫。
其他止损方式：除了开盘价止损，还可以使用以下替代方案：
- 固定比例止损：亏损达到入场价的1%-2%即止损，简单直接
- 反向突破止损：做多后价格跌破昨日低点即止损，逻辑与入场对称
- ATR倍数止损：入场价 ± 1×ATR，根据波动率自适应调整
3.4 止盈设计——“让利润奔跑”
菲阿里四价策略通常不设置固定的止盈目标。它的核心理念是：
- 让利润奔跑：只要趋势延续，就一直持仓
- 收盘平仓：在收盘前平仓，锁定当日利润
- 反向信号平仓：如果出现反向突破信号，立即平仓
老王补充：
不设固定止盈，听起来很美好——“让利润奔跑”。但实盘中，你永远不知道今天能跑多远。有时候刚突破就回调，利润还没捂热就没了。我的经验是：设置一个“移动止盈” ——比如利润达到一定幅度后，把止损移动到盈亏平衡点，这样至少不会亏钱。收盘前如果利润还在，就拿着；如果被打到保本线，就平仓。
3.5 “极简”不等于“有效”
菲阿里四价只有两个触发条件（突破昨日高/低点），是所有量化策略中最简单的之一。但简单本身不是优势，简单+在合适的市场环境中使用才是优势。
一个策略的复杂度与它的有效性之间，存在一个“U型曲线”——太简单的策略（如菲阿里四价）在震荡市中表现很差；太复杂的策略（如100个因子的机器学习模型）容易过拟合。真正有效的策略，往往在“足够简单以保持稳健”和“足够复杂以捕捉市场特征”之间找到平衡。
菲阿里四价的价值，不在于它“简单”，而在于它在趋势市中简单有效——而判断“现在是不是趋势市”，是策略使用者需要解决的问题。
3.6 因子的优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 逻辑极简，规则明确，无主观判断空间 | 在震荡市中频繁假突破，“左右打脸” |
| 顺势而为，只在趋势确认时入场 | 当日波动过小时盈利空间有限 |
| 日内平仓，规避隔夜跳空风险 | 对执行速度要求高，滑点影响大 |
| 有真实的实战业绩支撑（期货大赛冠军） | 原版过于简化，需要额外过滤条件才能稳定盈利 |
四、仓位、买卖点与风险管理
4.1 入场信号
标准版入场规则：
| 方向 | 触发条件 | 操作 |
|---|---|---|
| 做多 | 实时价格 > 昨日最高价 | 以昨日最高价买入开仓 |
| 做空 | 实时价格 < 昨日最低价 | 以昨日最低价卖出开仓 |
进阶过滤条件（可选，用于提高胜率）：
| 过滤条件 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
| 时间过滤 | 避开开盘混乱期 | 开盘后30分钟或1小时后再开始交易 |
| 幅度过滤 | 确认突破力度 | 要求突破的K线实体达到一定幅度 |
| 成交量过滤 | 确认突破有效性 | 突破时成交量需大于5日均量1.5倍以上 |
| ADX过滤 | 确认趋势强度 | ADX > 40时才交易，避免震荡市 |
4.2 仓位管理
菲阿里四价策略的仓位管理非常简单：
- 固定仓位法：每笔交易投入固定比例资金（如总资金的5%-10%）
- 单日最多交易：建议不超过2-3次（避免过度交易）
- 收盘前必须平仓：无论盈亏，不留隔夜仓位
4.3 止损设计
| 止损方式 | 触发条件 | 说明 |
|---|---|---|
| 开盘价止损（激进版） | 价格回破今日开盘价立即止损 | 原版经典，反应快 |
| 开盘价止损（保守版） | 连续3根K线在开盘价之外才止损 | 过滤毛刺 |
| 反向突破止损 | 价格突破另一侧轨道 | 做多后价格跌破昨日低点 |
| 固定比例止损 | 亏损达到入场价的1%-2% | 简单直接，适合初学者 |
| ATR倍数止损 | 入场价 ± 1×ATR | 自适应波动率 |
4.4 止盈设计
| 出场方式 | 触发条件 | 说明 |
|---|---|---|
| 收盘平仓 | 收盘前（如收盘前5分钟） | 最常用的出场方式，日内策略的核心纪律 |
| 反向信号平仓 | 出现反向突破信号 | 做多后价格跌破昨日低点 |
| 移动止盈 | 价格从最高点回撤一定幅度 | 锁定部分利润 |
五、策略的来历、设计者与趣闻
“菲阿里”（Fairy）是他的交易代号，意为“精灵”。一个在期货市场上叱咤风云的冠军，却取了一个轻盈如精灵的名字——这或许暗示了他的交易风格：灵活、敏捷、不恋战。
菲阿里是一位日本商品期货日内交易者。2001年，由美国Robbins Trading Company与日本TAICOM联合举办的“ROBBINS-TAICOM期货冠军比赛”首次开赛，历时半年。从第一周起，菲阿里便位居首位，最终以半年1098% 的惊人收益率获得冠军。2002年，他以709% 再次夺冠；2003年，他以1131% 第三次夺冠——实现了三年三冠的传奇业绩。
注：关于1098%、709%、1131%这些传奇数字的具体统计口径（是否包含手续费、是否复利计算），不同资料说法略有差异，但不影响其作为传奇业绩的事实。
菲阿里主要进行日内交易，不使用任何分析工具，只观察价格相对于阻力和支撑的变化。他的交易方法后来被记录在著作 《1000%的男人——期货冠军奇迹的买卖方法》 中（中国三峡出版社，2006年中文版）。
《1000%的男人》的特殊形式：这本书以日记形式写成，记录了每一天的交易决策和心路历程。它不是一本“策略教程”，而是一本“交易心理实录”——你看到的不是“金叉买入、死叉卖出”的教条，而是一个真实交易者每天的犹豫、判断、执行和复盘。这种形式让读者能感受到交易的“温度”，而不是冷冰冰的规则。但也正因如此，它很难被直接“量化”——因为菲阿里的很多决策是基于“感觉”而非规则。
需要说明的是：《1000%的男人》是一本交易日记，并非策略教程。菲阿里本人在书中并没有总结出“四价策略”这个体系——这个名称和规则是后人研究他的交易记录后提炼出来的（有豆瓣评论指出：“菲阿里四价并不是作者本人提出，而是不知道由谁总结出来的”）。因此，“菲阿里四价”与其说是菲阿里本人使用的策略，不如说是“后人理解的菲阿里交易方法”。
老陈点评：
菲阿里四价策略的价值不在于它的公式有多精妙，而在于它证明了极简的策略也可以赚钱——只要你在正确的市场环境中使用它。菲阿里本人的成功，不仅仅来自这个简单的突破规则，更来自他对市场状态的判断力和严格的纪律。我们学习菲阿里四价，学的不仅是“突破昨日高点就买”，更是“什么时候该用这个策略，什么时候该收手”。
老王补充：
很多人复现菲阿里四价策略后，发现回测结果并不理想，就说“这个策略是骗人的”。这是对策略的误解。 菲阿里本人是在主观判断市场状态的基础上使用这个方法的——他只在“感觉今天会有趋势”的时候才用突破入场。如果你机械地在每一天都使用这个策略，震荡市里的亏损会抵消趋势市里的盈利。策略本身只是工具，什么时候用工具才是关键。
六、Python回测示例
⚠️ 重要提醒：菲阿里四价是日内策略，真正的回测需要使用分钟级数据（1分钟、5分钟或15分钟K线）。以下代码为日线简化版演示，用于展示策略逻辑，但日线数据无法精确捕捉盘中突破的时机，仅供学习参考，不可直接用于实盘决策。
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
# 注意：
# 1. 本代码为日线简化版，仅用于演示策略逻辑
# 2. 菲阿里四价是日内策略，建议使用分钟级数据（1分钟、5分钟、15分钟）回测
# 3. 分钟级数据获取方式：
# - yfinance：df = yf.download('GC=F', interval='5m', start='2020-01-01', end='2024-12-31')
# - 天勤（TqSdk）：quote = api.get_kline_serial("KQ.m@DCE.m", 5)
# - akshare：df = ak.futures_zh_minute_sina(symbol="RB", period="5")
# 4. 国内期货数据建议使用聚宽、天勤（TqSdk）或akshare获取
def fairyo_four_price_strategy(data,
stop_loss_by_open=True, # 是否使用开盘价止损
open_stop_mode='激进', # 开盘价止损模式：'激进' 或 '保守'
close_position=True, # 是否收盘平仓
cost_rate=0.0001): # 交易成本（双边）
"""
菲阿里四价策略（日线简化版）
参数：
data: 必须包含 'Open', 'High', 'Low', 'Close' 列
stop_loss_by_open: 是否使用开盘价止损
open_stop_mode: 开盘价止损模式（'激进'或'保守'）
close_position: 是否收盘平仓
cost_rate: 交易成本（双边）
返回：添加了持仓和净值的DataFrame
"""
df = data.copy()
# 1. 计算昨日的高点和低点（即今日的上下轨）
df['Prev_High'] = df['High'].shift(1) # 上轨 = 昨日最高价
df['Prev_Low'] = df['Low'].shift(1) # 下轨 = 昨日最低价
# 2. 生成入场信号（基于突破）
# 做多信号：价格向上突破昨日最高价
df['Long_Signal'] = (df['High'] > df['Prev_High']) & (df['Prev_High'].notna())
# 做空信号：价格向下跌破昨日最低价
df['Short_Signal'] = (df['Low'] < df['Prev_Low']) & (df['Prev_Low'].notna())
# 3. 模拟持仓
df['Position'] = 0
df['Entry_Price'] = np.nan
position = 0
entry_price = 0.0
# 用于保守版开盘价止损的计数
consecutive_bars = 0
for i in range(1, len(df)):
# 【核心规则】日内策略：每天收盘前必须平仓
if close_position and position != 0:
position = 0
entry_price = 0.0
consecutive_bars = 0
if position != 0:
# 计算盈亏（使用当日收盘价估算）
if position == 1:
pnl = (df['Close'].iloc[i] - entry_price) / entry_price
else:
pnl = (entry_price - df['Close'].iloc[i]) / entry_price
# 开盘价止损
if stop_loss_by_open:
if position == 1:
# 做多：价格跌破开盘价
if open_stop_mode == '激进':
if df['Close'].iloc[i] < df['Open'].iloc[i]:
position = 0
entry_price = 0.0
consecutive_bars = 0
else: # 保守版：连续3根K线在开盘价之下
if df['Close'].iloc[i] < df['Open'].iloc[i]:
consecutive_bars += 1
if consecutive_bars >= 3:
position = 0
entry_price = 0.0
consecutive_bars = 0
else:
consecutive_bars = 0
else: # position == -1
if open_stop_mode == '激进':
if df['Close'].iloc[i] > df['Open'].iloc[i]:
position = 0
entry_price = 0.0
consecutive_bars = 0
else: # 保守版：连续3根K线在开盘价之上
if df['Close'].iloc[i] > df['Open'].iloc[i]:
consecutive_bars += 1
if consecutive_bars >= 3:
position = 0
entry_price = 0.0
consecutive_bars = 0
else:
consecutive_bars = 0
# 反向信号平仓
else:
if position == 1 and df['Short_Signal'].iloc[i]:
position = 0
entry_price = 0.0
elif position == -1 and df['Long_Signal'].iloc[i]:
position = 0
entry_price = 0.0
else:
# 检查入场信号
if df['Long_Signal'].iloc[i]:
position = 1
entry_price = df['Prev_High'].iloc[i] # 以突破价入场（昨日最高价）
elif df['Short_Signal'].iloc[i]:
position = -1
entry_price = df['Prev_Low'].iloc[i] # 以突破价入场（昨日最低价）
df.loc[df.index[i], 'Position'] = position
if position != 0:
df.loc[df.index[i], 'Entry_Price'] = entry_price
# 4. 计算收益率和净值（扣除交易成本）
df['Returns'] = df['Position'].shift(1) * (df['Close'] - df['Close'].shift(1)) / df['Close'].shift(1)
# 扣除交易成本：每次调仓时扣除
df['Returns'] = df['Returns'] - cost_rate * (df['Position'] != df['Position'].shift(1)).astype(int)
df['Net_Value'] = (1 + df['Returns']).cumprod()
# 5. 统计指标
total_return = (df['Net_Value'].iloc[-1] - 1) * 100
max_drawdown = ((df['Net_Value'].cummax() - df['Net_Value']) / df['Net_Value'].cummax()).max() * 100
# 统计交易次数
position_changes = df['Position'].diff()
trade_count = 0
for val in position_changes:
if val != 0:
trade_count += 1
trade_count = trade_count // 2
print(f"总收益率：{total_return:.2f}%")
print(f"最大回撤：{max_drawdown:.2f}%")
print(f"交易次数：{trade_count}")
return df
# 使用示例（伪代码）：
# from tqsdk import TqApi, TqAuth
# api = TqApi(auth=TqAuth("your_account", "your_password"))
# quote = api.get_kline_serial("KQ.m@DCE.m", 5) # 获取5分钟K线数据
# df = quote.to_dataframe()
# result = fairyo_four_price_strategy(df, cost_rate=0.0001)回测结果参考（基于公开数据，不同数据源口径略有差异）：
| 市场环境 | 表现特征 | 参考数据 |
|---|---|---|
| 强趋势市（如单边上涨/下跌） | 策略表现优异，胜率较高 | 年化收益可达30%-55% |
| 震荡市（如横盘整理） | 假突破频繁，胜率较低 | 可能连续亏损，回撤可达15%以上 |
| 高波动市（如突发事件驱动） | 突破信号较多，但滑点影响大 | 收益受执行质量影响显著 |
⚠️ 重要说明：以上回测结果高度依赖于样本区间和市场环境。在趋势市中表现优异，在震荡市中则可能被假突破“左右打脸”。有回测显示年化可达55%，但也有回测显示实际盈利并不理想——差异来源于市场环境的选择和参数设置。
代码说明：
本代码为日线简化版，入场价格使用突破价（昨日最高/最低价），收盘平仓逻辑为每天平仓。相比初版，修复了以下问题：（1）入场价格从开盘价改为突破价；（2）收盘平仓从“只在最后一天”改为“每天”；（3）增加了开盘价止损的激进/保守两种模式；（4）增加了交易成本参数。
实盘建议：使用分钟级数据回测，并加入0.1%-0.2%的滑点成本，再评估策略是否可行。
老陈点评：
回测时要注意：菲阿里四价策略的回测结果对数据频率极其敏感。使用日线数据和分钟线数据回测，结果可能差异巨大。日内突破信号可能在盘中出现又消失，日线数据无法捕捉这些细节。建议使用分钟级数据进行回测，并加入滑点成本（0.01%-0.05%）来更贴近实盘。
老王补充：
实盘中最大的问题是滑点和执行速度。突破发生的瞬间，价格可能已经跑出去几个tick，你的成交价和回测中的假设价会有差距。建议在回测中加入0.1%-0.2%的滑点成本，看看策略是否还能盈利。
七、本章小结与思考题
小结
| 项目 | 核心要点 |
|---|---|
| 策略类型 | 日内趋势跟踪，突破交易 |
| 核心公式 | 上轨 = 昨日最高价；下轨 = 昨日最低价 |
| 入场逻辑 | 突破上轨做多，跌破下轨做空（以突破价入场） |
| 止损逻辑 | 价格回破今日开盘价即止损（激进版）或确认后止损（保守版） |
| 出场逻辑 | 每天收盘前平仓，不持仓过夜 |
| 核心优势 | 逻辑极简，规则明确，有真实实战业绩支撑 |
| 最大风险 | 震荡市中频繁假突破，连续亏损 |
| 资金门槛 | 极低，单品种即可运行 |
菲阿里四价是日内趋势跟踪策略中最简单的代表。它只有两个核心价格——昨日最高价和昨日最低价——却能构成一套完整的交易系统：突破入场、开盘价止损、每天收盘平仓。
它的极简既是优点也是缺点：在趋势市中，它能帮你迅速抓住方向；在震荡市中，它会让你反复被假突破“打脸”。策略本身不是圣杯，识别何时使用策略才是关键。
老陈总结：
菲阿里四价策略教会我们的不是“突破昨日高点就买”这个具体规则，而是极简策略的威力与局限。在量化交易中，复杂不等于有效，简单不等于无效。但简单策略的成功，高度依赖于市场环境的选择和严格的纪律执行。菲阿里本人的成功，更多来自他对“今天是否适合突破交易”的判断力，而不是突破规则本身。
老王总结：
我见过太多人一听说菲阿里四价“年化55%”就跑去做回测，结果发现实盘完全不是那么回事。不是策略骗人，是市场环境变了。 菲阿里那个年代的期货市场，趋势比现在明显得多。现在市场有效性提高了，假突破越来越多。如果你想用这个策略，一定要加过滤条件——ADX、成交量、时间过滤，至少选一个。裸奔的菲阿里四价，在今天的市场上很难赚钱。
💡 思考题
- 菲阿里四价策略中，昨日收盘价和今日开盘价分别扮演什么角色？为什么昨日收盘价“不在策略中直接使用”？
- 在震荡行情中，菲阿里四价策略会产生大量假突破。你会设计什么样的过滤条件来减少这些假信号？请给出至少两种方案。
- 如果你在螺纹钢期货上使用菲阿里四价策略，今天是周一，昨日（周五）的高点/低点应该使用哪个时间段的数据？为什么？
- 菲阿里四价策略“不设固定止盈，让利润奔跑”的理念，在实盘中可能会遇到什么问题？你会如何改进止盈设计？
- 菲阿里四价策略的代码中，入场价格使用“突破价”（昨日最高/最低价）而非“开盘价”。为什么？如果错误地使用开盘价作为入场价格，回测结果会有什么偏差？
- （展望题） 菲阿里四价策略诞生于2000年前后的日本期货市场，当时市场趋势明显、波动率较高。在当今市场有效性提高、程序化交易普及的背景下，你认为这个策略还有生命力吗？它需要做出哪些进化才能适应现代市场？
八、引用/参考出处
网上内容：
- 知乎专栏《1000%的男人：交易大赛冠军菲阿里》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/157299868
- 天勤量化《菲阿里四价策略故事》（含策略源码）：http://www.shinnytech.com/articles/trading-strategy/trend-following/fairy-four-price
- BigQuant量化平台《菲阿里四价策略-期货分钟》：https://bigquant.com/wiki/doc/i0szuqOJgA
- 叩富网《期货量化交易策略源码分享-菲阿里四价策略》（2026-01-05）：https://licai.cofool.com/ask/qa_6573410.html
图书（元信息）：
- 菲阿里、炭谷道孝，《1000%的男人：期货冠军奇迹的买卖方法》，中国三峡出版社，2006。
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