### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析6 E) S3 l% K7 E4 J, f" _
布林带（Bollinger Bands, BB）和Bears指标是金融市场中常用的技术分析工具，用于判断市场的波动性和潜在的价格反转点。本文将展示如何将这两个指标与赫兹量化分析相结合，以设计一个量化交易策略，并提供相关Python代码实现。
7 [; j1 B3 J( i. b#### 1. 布林带（BB）概述& e$ K% Q6 f# p& u H4 {& P
布林带由中间的简单移动平均线（SMA）和围绕其上下的两条标准差线组成。这些带状线可以帮助分析股价的波动范围和市场的波动性，通常股价触及上带或下带可能表示潜在的回调或反转。! j) ?: L5 C+ A. m$ |+ O1 f3 l
#### 2. Bears指标概述. U9 H2 P; X( S; Y# `! M
Bears指标通常用于显示市场卖方压力，计算方式是取特定周期内的最低价和收盘价之间的差值。增强的Bears值可能暗示下跌趋势的加强。- q& `5 o; K0 Q/ Z; C6 J2 o
#### 3. 赫兹量化分析
! N% L" Z0 x# u9 J. ` a, G赫兹量化分析在本策略中用于识别布林带和Bears指标的频率响应，通过快速傅里叶变换（FFT）分析数据的周期性和振幅，从而辅助确定最佳交易时机。
) D: S! I( T; z( G4 B4 K4 ~# `#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
7 M3 t9 T6 R* F4 B1 t: i" d以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：& l, c, N, o1 A3 k
##### 步骤1: 数据准备
" G) q+ D# A! H/ S2 | i6 J首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
7 x/ v# l) b: z1 t E: o9 ^! J```python% E2 N! V4 h3 k( V: j# \6 A# i1 D
import numpy as np5 s/ D" Q/ E2 e* A
import pandas as pd
$ ]$ I8 V! p5 ]. e aimport matplotlib.pyplot as plt$ l; K5 c4 C3 Q) i. G4 E- [% H
from scipy.fft import fft
: {. ]/ |1 m, M4 d5 d# `# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列4 p+ y# ?) o$ W9 ^# i2 U
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date'): C: ]; z4 Q9 y5 F
```+ _# L/ H# ~" }+ q
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标4 U2 q2 s2 v, l3 h* C8 E
```python
9 w& J1 H5 ^4 ]' U( V# 计算简单移动平均线和标准差
! m" z5 ^+ H0 wwindow = 20 # 布林带的周期
8 Y) L% Y! E7 o/ `) e; _; V4 s6 ydata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()9 D( \# l# H$ ?* U; s9 N. [' n
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()' Y3 f/ s# R i: A
# 计算布林带
3 M) _# K5 O5 P' `8 rdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)! B* ]7 V- |; V+ T8 v' H; [" Y
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
' J, C# s. k* v3 T# a5 d# 计算Bears指标
7 H0 K$ P+ R$ p8 ?1 [2 u' [2 cdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']+ \. x; G3 U, [
```' o" u. t7 p! c# o
##### 步骤3: 赫兹量化分析- Y6 d( o5 o$ {: ?6 Z7 k
```python
: r( e. A, t2 }5 a) }8 F* u# FFT变换/ [" m8 m1 U& F9 D1 r. a# F; E R8 X
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())6 o6 T" x0 ]8 q
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
* ~2 O+ p8 n- C( W4 o5 ~3 d# 找到主要频率
8 i+ P0 t4 @, o$ y) Hmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
6 ]; k+ n6 e4 k( s+ ?0 U```& S! `2 z9 o( S
##### 步骤4: 策略实施; X# @; _. u5 h. v7 T2 {) n
```python" ~$ H3 r% M1 L5 K+ m! I
# 设定买入卖出条件
8 W$ U8 v0 a$ Z" Edata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)1 @5 n K# E$ @, o( E& X6 ^' ]
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)% l5 s: A# O7 }: J# z
# 绘制买入卖出点 l( t8 Q$ f: v# h. i% i
plt.figure(figsize=(14, 7))
8 t: S2 m2 o# m- V9 M- S6 aplt.plot(data['Close'], label='Close')
: J6 q4 l! v: Yplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
' {# @9 \: C1 o* j' T2 @/ Qplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
3 U, g5 x* ^ U; h) k) Cplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
% |1 h( }: A) Y: O1 ^% A5 C" I) z# fplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')8 ~* ^; I. x w
plt
' q6 B/ g w7 F+ W& O& i& g1 k.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
j+ ?9 G. x/ i( P9 }0 kplt.legend()
; E* I+ _! ^3 h6 g% t1 E. |plt.show(); o% _1 x w8 |2 y
```6 w, ^9 @6 C8 `0 F+ c* ?
#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42