肯特纳通道 Keltner

青 青柠量化
2026-10-14
肯特纳z分桶:贴在下轨外的20日超额+1.18%。

一句话结论:近一年肯特纳比布林带更适合当「买弱」的通道。全 A 股离开下轨后持有 20 天,跑赢全市场 0.81%,扣成本后 +0.66%;上穿上轨扣成本后 −0.26%。收盘掉到下轨外侧(z < −2)的 20 日超额是 +1.18%。

布林带用收盘的标准差画带宽。肯特纳改用 ATR:高低都算进波动,缺口、长影线也会把通道撑开。

肯特纳z分桶:贴在下轨外的20日超额+1.18%。
肯特纳z分桶:贴在下轨外的20日超额+1.18%。

一、原理和公式

Chester Keltner 1950 年代提出,后来常见的版本是:

线青柠引擎
中轨收盘的 20 日 EMA
上轨中轨 + 2 × ATR(20)
下轨中轨 − 2 × ATR(20)

ATR 按 Wilder 平滑,不是组件说明里写的 SMA。倍数默认 2.0。

和布林带的差别:布林带在收盘挤在一起时会收得很窄,肯特纳只要当天高低差还在,通道不会瘪成一条线。所以肯特纳更稳,出轨更少。

青柠在 指标 → 波动 → 肯特纳通道,默认 20 / 2.0,线是 上轨 / 中轨 / 下轨。


二、青柠数据实验

全 A 股最近一年。z = (收盘 − 中轨) ÷ ATR。

z样本数20 天收益胜率20 天超额
低于 −2(下轨外)70,492+1.96%52.0%+1.18%
−2 ~ 0580,059+0.76%47.2%−0.11%
0 ~ 2446,922+0.22%44.3%−0.14%
高于 2(上轨外)75,540−0.32%40.2%+0.52%

下轨外这一档,绝对收益和超额都明显更好。上轨外绝对收益为负,相对全市场仍是正超额——强势股自己没涨,别人更差。

规则信号次数20 天收益胜率20 天超额扣 0.15% 成本后
下穿下轨27,166+1.65%51.3%+0.56%+0.41%
离开下轨26,743+1.54%51.5%+0.81%+0.66%
上穿上轨25,694−0.39%39.9%−0.11%−0.26%

离开下轨是三组里最好的。上穿上轨当突破,和布林带一样是负的。出轨次数比布林带少大约两成。

和第 35 课对着看:布林带离开下轨扣成本后打平,肯特纳还能剩下 +0.66%。带宽换成 ATR 之后,「买弱」更清楚。


三、常见误区

「肯特纳和布林带可以随便换」
近一年下轨一侧差一截。布林带对收盘挤在一起更敏感,肯特纳对当天振幅更敏感。

「上穿上轨就是趋势开始」
绝对收益 −0.39%,扣成本后超额 −0.26%。

「组件写 SMA,回测对不上」
引擎 ATR 是 Wilder,中轨是 EMA。以引擎为准。


在青柠中实操

  1. 1. 量化策略 → + 新建策略,在 指标 → 波动 里拖入 肯特纳通道,周期 20,倍数 2。
  2. 2. 用 金叉/上穿:收盘上穿下轨(离开下轨),接到 入场信号。
  3. 3. 另存一份换成布林带同样规则,同一年批量回测。
  4. 4. 下一课把 ATR 单独拆开:它除了画通道,还是止损和仓位的尺子。
策略库回测 · 沪深A股 · 近 1 年日 K · 默认参数 更新于 2026-09-11 19:02 · 每日重算
# 策略 类型 年化收益 夏普 最大回撤 胜率 评级
01 左侧趋势抄底·急跌收阳 趋势 +1.3% 0.85 16.4% 83% A 导入复现
02 MACD金叉死叉 趋势 +0.9% 0.08 20.8% 35% PRO 导入复现
03 RSI超买超卖 震荡 +0.8% 0.23 30.8% 45% PRO 导入复现

更多策略可以在青柠策略市场查看。


常见问题

倍数用 1.5 还是 2?
青柠默认 2。教材 TTM 挤压常用 1.5,第 40 课会碰到。本课只测默认。

为什么上轨外超额是正的?
绝对收益仍是负的。正超额来自「同一天别的股票更差」,不是自己涨得好。


口径说明

股票池为全 A 股,排除 ST(按当前名称)和北交所,剔除未复权收盘价低于 3 元的股票,价格后复权;信号日 2025-10-14 至 2026-10-14,共 4,955 只股票。肯特纳(20,2):中轨为 20 日 EMA(截断约 80 根近似),带宽为 2 × Wilder ATR(20)(截断约 70 根)。z = (收盘 − 中轨) ÷ ATR。信号日收盘确认,次日开盘买入,持有至第 20 个交易日收盘;次日一字涨停剔除。超额收益 = 信号股票收益 − 同日股票池全部股票同口径平均。个股每笔来回成本 0.15%。本课只用最近一年。数据由青柠量化回测数据库计算。历史统计不代表未来表现,不构成投资建议。

读到这里,不如自己验证一次

文章里的逻辑,你可以在青柠量化里用真实数据重新跑一遍。免费,零代码。

免费下载客户端

写下你的看法

邮箱仅用于回复通知,不会公开。