### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析' k6 P/ @0 Z" M
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。
) \! R$ v# ~4 @#### 1. 布林带（BB）概述
1 e6 ]1 T# }- B, f& f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 @" h$ `: b- N0 ~8 |+ y, m. N#### 2. Bears指标概述0 h0 ~" ]) _$ r5 J
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。
4 i8 H" z K3 Q# j. Q) H' \- A#### 3. 赫兹量化分析- Q$ p: v' P S J- ]
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。3 O2 B: j9 a* d- L2 v
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现. O9 ? r/ H/ j+ N: e
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
0 [ n Q" z2 M B- l+ y##### 步骤1: 数据准备% O5 n: M8 O% ~( _* @( {, K% m
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
; B( G6 P5 D: X$ R```python* u: X& b5 N' w) p
import numpy as np
4 }2 m m# ~: M1 a$ f; n5 Vimport pandas as pd! p% f3 B& L& t7 Y
import matplotlib.pyplot as plt
5 `) v- m+ e0 D3 t* Wfrom scipy.fft import fft: @7 B; \8 ^9 P h' @
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
0 F5 q3 y' u( N% Zdata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
1 z& ^% J+ k/ T0 o; ^2 ^+ ~' w' K( j``` x3 C+ b+ m2 a$ o/ B* ~
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
& w. O4 X( M7 v```python
5 ~ x% i6 H+ {' z& T( z/ K# 计算简单移动平均线和标准差
4 a4 ]- q& z* g1 ^: x! Cwindow = 20 # 布林带的周期
. z/ d3 k; X- Xdata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
1 }9 c! K. d0 j f; | pdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
. V& I7 J; d) W# 计算布林带1 D; u# w2 |, V/ S( N [
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
: j, A, H1 Q) Y! l9 ]+ B( T- Bdata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
4 g# l3 c; V4 p) _# 计算Bears指标
/ N% A1 [" v4 u3 G+ L/ H% mdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
, U$ d9 X+ E8 s; ~5 i" f```
; \, G. I' ?) | v8 ^# s##### 步骤3: 赫兹量化分析
0 C W0 i. _3 o) o```python# W9 v- L% W7 Y
# FFT变换
/ J& f2 c J) Q9 V0 E/ D, dfft_values = fft(data['Bears'].dropna())
! v" _& b; ]! \4 J. R) Bfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))' k/ e4 }. g' X) K) a
# 找到主要频率
5 G" v; R6 p/ v }5 ^main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]! z/ ?6 r, \, y
```/ U6 n: o( Z) p% _
##### 步骤4: 策略实施* P+ C: ~$ X" c, K) K& a
```python
7 i8 z1 A V# R9 [# 设定买入卖出条件; J# v+ m$ I, t% O) F# k
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
+ ]# ]' L8 E% ~8 I& Ldata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
2 B6 Y8 Q1 s2 H: l6 w$ y1 g2 E# 绘制买入卖出点& V0 p3 Y7 I @6 Q7 ]! _) v
plt.figure(figsize=(14, 7))
* I3 E1 U$ [( H- o* Q* X5 Aplt.plot(data['Close'], label='Close')9 L2 ]4 j9 ~3 J2 e/ K6 K
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
@& W6 i. y8 _" N/ S& {' Oplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
' y3 R4 e3 S1 t1 X% ~( A2 a* X( e) fplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal'), W6 Q8 ^8 O( _6 C
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
7 Q, Q' P4 N7 |plt1 L8 ~' v- O) P7 J* Y5 N7 d* ^
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
! J. `7 q% W, jplt.legend()
, z2 T8 X! Q1 F# ?1 j0 V) K. J* K9 d" m/ Iplt.show()
( ~0 T0 Q) r" B. F2 m. D```
1 |0 k& Z* ?9 i#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42