策略解析：MultiSignalStrategy (多信号组合)

源码文件：vnpy_ctastrategy.strategies.multi_signal_strategy

1. 策略概述

MultiSignalStrategy 是一个典型的“投票型”策略。它不依赖单一指标，而是同时计算 RSI、CCI 和 MA 三个指标的信号，将它们的建议仓位叠加，最终得出目标仓位。

• 基类：TargetPosTemplate (目标仓位模板)
• 适用场景：趋势跟踪与震荡过滤结合
• 核心逻辑：Target Pos = Signal_RSI + Signal_CCI + Signal_MA

2. 指标逻辑拆解

策略内部定义了三个子信号类（Signal），分别处理不同逻辑：

2.1 RSI 信号 (相对强弱指标)

• 逻辑：
  • RSI > 阈值（如 70）：超买区，可能看多或看空（视策略定义，通常趋势策略会认为突破向上）。
  • RSI < 阈值（如 30）：超卖区。
• 代码片段：

  1	self.signal_pos["rsi"] = self.rsi_signal.get_signal_pos()

2.2 CCI 信号 (顺势指标)

• 逻辑：CCI 用于捕捉趋势爆发。
• 代码片段：

  1	self.signal_pos["cci"] = self.cci_signal.get_signal_pos()

2.3 MA 信号 (移动平均线)

• 逻辑：通常使用双均线（快线/慢线）交叉判断趋势。
  • 快线 > 慢线：金叉，看多。
  • 快线 < 慢线：死叉，看空。

3. 核心执行逻辑：calculate_target_pos

这是该策略最精彩的部分。它没有复杂的 if-else 嵌套，而是简单的算术叠加。

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def calculate_target_pos(self) -> None:
    """"""
    # 1. 获取各个子信号的建议仓位
    self.signal_pos["rsi"] = self.rsi_signal.get_signal_pos()
    self.signal_pos["cci"] = self.cci_signal.get_signal_pos()
    self.signal_pos["ma"] = self.ma_signal.get_signal_pos()

    # 2. 累加计算总目标仓位
    target_pos = 0
    for v in self.signal_pos.values():
        target_pos += v

    # 3. 调用模板接口执行
    self.set_target_pos(target_pos)

逻辑图解

假设我们设置每个信号满仓为 1 手：

4. 总结与教学

这种写法的最大优势是解耦。 如果你想增加一个 MACD 信号，只需要：

1. 写一个 MacdSignal 类。
2. 在 __init__ 里实例化它。
3. 在 calculate_target_pos 里加上它的投票权。

这比在一个巨大的 on_bar 函数里写几百行 if 判断要优雅得多，也更容易维护。