### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
9 f) Y/ B' h# ]0 H! { x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。
3 u( B) Q9 k' h& v#### 1. 布林带（BB）概述
( D q7 Y, C( j A3 k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。- a4 U. }0 G/ S
#### 2. Bears指标概述5 l# u/ [1 h, ^0 s4 ^
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。2 j+ |+ ]$ E: z8 q- `
#### 3. 赫兹量化分析& e7 x/ E( L, E) {4 a, H% d* B
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。
9 j9 Y3 Q+ B* f9 c#### 4. 交易策略设计与Python代码实现7 ~* ~. V/ g, N1 W( U8 b) m" `
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
* N. O' e1 Q# |9 G# ]##### 步骤1: 数据准备
) S# d5 X$ O# S3 B: x首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
3 h# S# x# J% v```python6 _; N: T l0 x4 L' J* ^. v% G, C
import numpy as np* }) W" p& b7 _$ L
import pandas as pd
* q q- u c4 W0 ~5 s2 c* l4 {2 Limport matplotlib.pyplot as plt6 H9 C7 X/ q. J% T. {
from scipy.fft import fft. V" n# k; J# D4 P5 y
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列0 p. z ?- o$ m; [* d+ T
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
% |: p% X# e9 |7 z```+ `: l) f# M7 ^: X2 C8 i* h; P9 n
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标- Z# |3 Z8 A+ x$ _* p& {( `# g
```python
% E1 H3 U2 f6 g3 m9 U# 计算简单移动平均线和标准差
5 ]% X; o, K4 ]4 Xwindow = 20 # 布林带的周期6 i' ]6 R9 G: O% K0 P4 {& m
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
) g- N9 j: j1 j/ C3 E2 |) jdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std(); g9 e* k3 h" q$ j, \$ }4 v
# 计算布林带
! X3 O7 W" h5 b( |9 U9 Qdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
4 @# R2 f% u% n0 z1 } i1 J8 gdata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
* ?% L0 J* I7 P5 e7 J# 计算Bears指标
6 u$ e; W( c8 v0 |/ hdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
0 @/ F) K/ r; ?& q' C```
& B: ^+ S* H+ d. y% K: m! p##### 步骤3: 赫兹量化分析
; g$ D: T- O# _5 e) Z```python
6 W# [5 Y9 H0 o, E8 P" N; \# FFT变换6 g8 S6 S/ ^- k% J$ C" A
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
2 L4 t# [4 h: ^7 `+ b: t/ |frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values)) H$ M* `! E6 h, d- `8 t
# 找到主要频率5 L, ~6 Y5 N! _% |6 P
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]8 g' w4 x0 M [- G, D- L7 O
```5 K3 E) t9 ~2 u2 z
##### 步骤4: 策略实施7 ]; M9 H' J6 E2 g
```python% Q( F( I' p: K$ D& t0 B$ S
# 设定买入卖出条件
9 z2 a3 w* F1 F/ O* ?9 Bdata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)9 t$ s$ y/ } W3 p
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
4 p# f9 G9 ?9 \& i F# 绘制买入卖出点
# K, c8 M+ m7 Y" ]plt.figure(figsize=(14, 7))
! J' O6 ^7 N7 q8 ?/ D" bplt.plot(data['Close'], label='Close')
# a0 E3 Y3 Y9 R) C% V" j. zplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
9 T" i, c) ~' y! s6 N4 A) I2 }7 @. oplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')) | ~9 M; c# `5 Z: k) @3 D: j
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
# p9 I0 {+ j+ j) q" i/ zplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
, E5 |. ^8 g- a3 R2 V2 u. [7 q `3 O4 X- yplt- N' Y+ Z* y! g9 \! d, j
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
1 |; D- B, B( e, z5 @: U# d3 @0 Splt.legend()
: H, V' G# U% h' f! n: w0 G, @plt.show()+ c$ h1 A2 t5 e0 ]1 `3 c% L. g
```6 j0 j S9 B, T0 z
#### 5. |
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-4-28 08:31:42