### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析* X( T; R* ~; W
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。9 l* a; k9 w" W- _* D8 F
#### 1. 布林带（BB）概述$ @ \; W5 P; Z2 r! j
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。
2 |+ }& _8 l0 l- ^* U+ I#### 2. Bears指标概述
( r/ J" n: s) }2 V" vBears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。! |9 Y- H% F& i- ^% X' p1 Y
#### 3. 赫兹量化分析
& H* K! E# p& r+ Z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。$ d6 K- }. D. o/ X" x
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现3 p+ J$ f1 m: n" f T
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
1 y) g& y2 K# s: L0 X/ Z##### 步骤1: 数据准备
2 c) _( y/ \ O, g; s7 q: m首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
: b9 m) n: \4 c```python
: G/ ]7 \+ i+ \9 T* i- I0 ]import numpy as np
; O' a" b) T% N! U8 `" uimport pandas as pd
4 r5 P: n% |. E) X: P9 simport matplotlib.pyplot as plt
4 Q% C. i( ]! y; F8 Mfrom scipy.fft import fft
, L3 S7 c$ H$ L4 G# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
( k. B* V+ q, U. k( \) ~8 ?! v( Gdata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
+ r& e# k/ f- L' F4 Y" p/ Y2 D```% V3 ^2 b6 b) M1 S8 H) Z
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标! r/ B2 g8 N7 F, I
```python
1 H/ L& z3 N, n# 计算简单移动平均线和标准差
0 c1 o8 j% [) `! Z- @. _" o# y( Lwindow = 20 # 布林带的周期6 Q2 @+ ~" C8 Z, w+ m
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()6 @( i# v [3 }4 B! ~
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()4 C6 W0 O" s/ l7 m4 U
# 计算布林带8 n. O% T7 F0 }$ v2 U
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)& W! W( o% ?8 f" H' H4 L3 A3 H
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)' R, w. S, Z0 x: ?: ?* G9 I$ T; }! x! k
# 计算Bears指标
9 y6 f* a# @) f1 Jdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']( h" i j' g- L) z, n
```( A7 P; ?2 k; R& ~
##### 步骤3: 赫兹量化分析% c5 C3 P8 \& m' v; a3 z7 l
```python b4 A ~ T Z5 @
# FFT变换
0 i0 ?7 m' ^+ g1 {fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
! d$ D3 ~6 n$ u! @, Afrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
# {9 i9 c: z) j s" X# 找到主要频率
6 q1 n7 A8 A* H3 ]3 ^) rmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
3 z# }( I4 W4 D( k* y" ?1 D3 h```
$ U: o- E- j3 u1 c2 `1 e##### 步骤4: 策略实施* S9 N7 x8 J, B2 b& K6 K
```python
$ E2 Y. M. k) U/ M+ X# 设定买入卖出条件9 y* G- ]) l8 n
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
: i) i7 @& y: w; U! Xdata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
" |( o2 ^1 |% S7 a: I# 绘制买入卖出点
. F" a: P8 @3 F7 U6 [* Rplt.figure(figsize=(14, 7))( x% t0 u. V1 I& N* Q7 {$ Q
plt.plot(data['Close'], label='Close')
+ ~$ H8 _: c2 a' R4 Pplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band'); U/ s. ?1 @, S3 d& Q
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band'), L% ?' f$ }2 c5 o x
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
) |( ]$ O* ~& ~; hplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
5 n4 R/ ? i. @. H3 ]plt0 Z2 @ P- S- t/ @
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')1 X+ `' j3 p- v9 e) o( k
plt.legend()
) g3 y+ J% _8 \4 r; ^plt.show()
9 _! K1 @* _3 C& Y! H. R``` u, i- U$ F2 B% s) I; ?" D7 [8 M
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发表于 2024-4-28 08:31:42