### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
( r. d! Q+ p: ~8 s) a* a' c4 O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。& ?, T7 c+ D) Z* J
#### 1. 布林带（BB）概述
- W! D- J) F7 y" 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。
- m I" B' {; L, b5 p6 R6 m#### 2. Bears指标概述
a0 d6 @' @& l4 _6 ?8 lBears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。
" g8 l r& [5 c3 B- ~( N& [#### 3. 赫兹量化分析
1 z, E; K5 |, t% E5 F# x5 v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) p& T! N) X; i2 Q
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
/ p% [: f4 F; c% d以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
3 d6 j' |1 G# y& i1 M* S##### 步骤1: 数据准备
. g6 G( V2 M5 T! V. y+ C# j首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
- X' |4 q' d' g# \8 M```python
) X6 m! G( p0 A" L B- w$ @# Ximport numpy as np+ r" X t% J- l* H( ]; j" \ Z% c4 ]
import pandas as pd
% X7 @" x+ |0 t& ]) Timport matplotlib.pyplot as plt; T* n# U7 c( A o8 d4 x
from scipy.fft import fft
4 I; o5 w- ]) u& Y- @# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列* c9 I$ S" E1 G# A2 D
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date'). _" f0 h( p9 ?# |: q) b+ N' Y
```
' z% O5 x% M, Y9 }4 F##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
6 ?$ T3 Q# [5 R7 N```python4 l# C' e4 t/ f% i7 ~: h
# 计算简单移动平均线和标准差
5 R, M4 R, w& ?- i1 M9 ]; w, Iwindow = 20 # 布林带的周期$ Z- }- u$ H8 F- i
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
5 D5 _( U$ h& I9 K; J0 L" Zdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()$ y% \1 ~3 g% F+ M3 y0 r: T8 H. v
# 计算布林带
3 ^% S8 W0 g. ^* Jdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2): ]6 g- J& U& l x
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
' y) U# J7 c! I" {6 v. C0 v# 计算Bears指标
3 T" |3 |2 K, S" N2 Bdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']" m& ^! D8 f5 H
```* i+ v2 O' b9 ?. e0 S, W% p
##### 步骤3: 赫兹量化分析7 ^; G3 f$ U# z. C C! k, F
```python
0 g( G: Y$ s( E. l1 ^# FFT变换
$ |& K7 J' {9 Pfft_values = fft(data['Bears'].dropna())
5 j, F6 K( u" z" W- f3 i" \frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))+ L, z4 h8 T2 `
# 找到主要频率
2 ]# V( b9 Z, e2 B2 l* p" {; |main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]0 S. R' D( _. q) [8 `5 N5 P, e! s
```: ~9 D! t. [8 P0 d8 Z
##### 步骤4: 策略实施
0 P- Y& b" W* D t% j v```python% Q/ f4 A* [6 J
# 设定买入卖出条件
/ `! w! q4 L/ M) \( l Ydata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)* n( H/ H" y) V
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
! y( E- t6 h; ]; o6 m# 绘制买入卖出点# V+ P, k: D) x m" u& ?4 T# j
plt.figure(figsize=(14, 7))0 ^) j& V6 l( y3 f' q @0 ~
plt.plot(data['Close'], label='Close')
1 k) }! t7 W. V6 q, y# \5 hplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
Y6 I5 M/ R! fplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
3 Q' l+ f9 w* I( \; p W$ v Yplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
% H3 V) n6 y+ }plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
+ m! W6 e! B: l, I( m* x- V V' gplt& ~7 F$ ^4 K% O& ]
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals'); r0 ^/ ]# S/ }2 B ]
plt.legend()
0 A- q$ t+ T; J6 uplt.show()
C: R \" Q- X7 {4 ^```& T5 |3 B7 m; Z0 `* S' G
#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42