### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
) M& q' j1 O3 n: P$ y- [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。
) e- l2 h& G! G#### 1. 布林带（BB）概述3 R2 m$ ~! T4 e$ ?9 C
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。
7 [" d5 O, @6 G2 a. M, ]: v: b#### 2. Bears指标概述
# [' w1 P8 e: O1 c9 g' [5 CBears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。0 V& V! t5 C/ C8 r6 M
#### 3. 赫兹量化分析
2 O1 e' }" e7 a) U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。
6 h% \0 Z7 p" M: n' H- K#### 4. 交易策略设计与Python代码实现0 j3 s, S n) F5 B. T% X) C
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：& t0 d* y3 i, s$ \
##### 步骤1: 数据准备
" v( l( z0 U1 n$ `, ], F) g首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：1 I! J1 y8 Q# K+ N- W" }$ x
```python
4 G; |& F7 [1 S) h+ h4 yimport numpy as np
" m' J) [' D/ C2 t8 M# Ximport pandas as pd& P; M1 Q' t: A; i
import matplotlib.pyplot as plt. P* b- j; Z; q" O# ]
from scipy.fft import fft
4 ~) N0 |1 D: h4 N' O# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列7 j+ u- E+ H( \% F$ s
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
* K/ T( ^' a6 Y9 |( u, ?- I' x```3 f" L2 X1 s* x% v
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
. o( y) f2 _: p; Q8 S' a2 K$ A% m```python
' k- e& K9 _! q0 R# 计算简单移动平均线和标准差
+ ?0 _9 @* M1 S5 j# d: }window = 20 # 布林带的周期6 h F6 Z9 D1 O2 N! }4 ]3 T2 t
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
4 ^3 H/ B6 w' T f0 ^data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
& Q# ^# A k* b+ l, E, t. b+ Q# 计算布林带
3 l/ d, e. j( M' J. p' C sdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
' v- V0 N/ j o0 h' O) Rdata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
1 S+ g; Z% O, J: Z# 计算Bears指标; B! X. F) {* O5 F, s
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
* Q9 }% y+ V( i) w```
- i8 Q- }" }2 d! F( n& I##### 步骤3: 赫兹量化分析/ W& D# e9 }; ~; U/ K2 j3 C
```python
: T; }) Y* z3 ^% l8 d# FFT变换
. y6 }9 L/ g& b' m+ Tfft_values = fft(data['Bears'].dropna())
# R& p* I$ S$ v( G; ] yfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))- k# Z! Y( e5 X- Q% G
# 找到主要频率
& B+ h1 O1 b% w# ymain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
4 v& i: ?% ]+ ]0 ]' U4 ?1 ^7 I7 j```
& a: g8 U0 c# V# F##### 步骤4: 策略实施
+ M6 ?0 g% F1 Y b5 y, b4 Y. p; v```python
" ]# w4 T( N- h5 x2 W' ^# 设定买入卖出条件
" [- Q# C6 M6 e% R0 D& l1 ldata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)+ [: \' q- W8 w3 U1 b
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
! W6 t/ Y* r$ G# 绘制买入卖出点
# I# F# H* @: s W* j6 n- q: [plt.figure(figsize=(14, 7))( I( S# h0 |$ Z
plt.plot(data['Close'], label='Close')0 b# U0 _, p! y$ d2 Z2 m$ \$ L
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
K- z5 e; ?2 ^& e+ K: U, h4 A' j" Kplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')6 y# L0 J: w* ?4 p. v4 z, ]5 V
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')$ z: V4 I, a# h0 m) U- e( S
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')& j0 d7 F9 K" G2 Q: w; X" R, ~
plt2 \5 F1 h& V, r) t7 k
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals'): z- l7 B% y# V, [
plt.legend()
: `; J, a5 D8 ^5 m9 k: e) aplt.show()# \" j) y9 P8 F" B0 a7 F* d7 u
```) r1 M+ |. u/ R+ ?
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发表于 2024-4-28 08:31:42