### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
$ L: n0 o* l8 C$ h' i5 s8 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。- i5 U( ?3 Q* C1 F- D+ S$ V7 ~7 s
#### 1. 布林带（BB）概述' G+ v0 r% F9 L D3 L
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。" k7 b" l# k* i
#### 2. Bears指标概述+ a5 E* V: @" [- I
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。
5 S, }& s, [# I" E7 j2 A, T0 Q. q#### 3. 赫兹量化分析
' Z$ ?) r: N# n$ x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。2 C2 c! O0 f _" G1 h/ ~
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现+ T6 u* s% n8 F0 ?( R, B' D
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
! y# |# W. Z- Q; h5 }##### 步骤1: 数据准备
0 ~1 b% g( u+ i" Y4 f! E! E首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
' O6 y6 E6 y- ]* _* v```python1 B8 r$ B. g8 W% z+ s/ j% J6 [, ^; d
import numpy as np
3 z0 S& ]6 R% n/ f' y" mimport pandas as pd
7 ~1 Q) D5 }& y7 k2 G/ P4 Kimport matplotlib.pyplot as plt4 P/ F- N" q, b5 G6 P; p
from scipy.fft import fft: R8 ~8 X3 H H1 D: ~
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列6 z- N7 V0 l+ w6 c
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
7 |9 H: y9 r }```' y# q! l6 W* c
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标0 J/ a- C g) k+ v
```python
$ N* }( ~0 A+ @# y2 l# 计算简单移动平均线和标准差
, T8 n* A: \; q. C4 Iwindow = 20 # 布林带的周期
; a/ A2 i( F- u: Cdata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
) r" }. f! H: ldata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
) g0 F& z! p( E- r2 [# 计算布林带% i: ?+ L7 g w. k. Y
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)* t( C% z+ m* q! |" W9 U
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
( }& i7 x* E+ M: ^% @2 F# 计算Bears指标$ j/ w/ N- p: b+ O8 G. P* D5 z
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
7 i( U0 h7 y( z! c```1 r, E! z' V Y! L% B
##### 步骤3: 赫兹量化分析3 l5 H- w, _% y. e5 x
```python
2 B) _) s6 N) h- C2 p7 j! F& n# FFT变换/ X. s, M+ }* A0 J2 v' R) Q3 s
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())4 r2 E5 F1 @3 h: U0 v! o
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))7 O/ ?$ y8 M" v k
# 找到主要频率2 d* d& k6 p1 y2 @
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
0 c& L7 _3 _/ ?6 q( J$ ^```
& v( V+ l2 r, A ], k##### 步骤4: 策略实施6 P) p9 |. d4 W
```python' Q4 C" {4 ^2 U- x) J1 d+ e( ]: p
# 设定买入卖出条件# [ k _$ d0 y8 O! M
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
+ `0 ^1 q3 I2 ?2 Jdata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
/ i) \" Z, U& Q1 ]# 绘制买入卖出点6 ]. L, f% W. v+ i5 l. A
plt.figure(figsize=(14, 7))
; }+ B* A' ?7 p& dplt.plot(data['Close'], label='Close')
7 J; i9 {$ Y, a1 q* Q- vplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
5 n& B2 Y! n7 k0 F2 m2 gplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
% k7 P3 V# Q! d, ?plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal'): r$ W* K, z7 p; ~
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal') U% N4 T6 s: F X+ u2 j
plt
- N9 y1 f t/ \* k! K. a! f.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')5 B7 `& b- Z9 w
plt.legend()7 `" I: C% g+ k: @5 D1 L
plt.show()7 Z/ L4 m3 c0 Q* X
```/ {: e3 t4 |9 `( u' ~
#### 5. |
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-4-28 08:31:42