### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
4 U/ d; Z6 b- {; N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。
1 g' @. {' `7 ~2 j#### 1. 布林带（BB）概述! z1 V$ i# G U9 |( J5 u& C; M* X
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 [3 O, t: G( h, d( C# L' _# f1 V#### 2. Bears指标概述4 W9 t* b& h6 C" |3 K
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 \& r h: v) T1 n4 W. ~( I8 Y- W
#### 3. 赫兹量化分析! {+ }& T- m# Z9 y
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。
; `* q7 B0 E1 ~( k3 F#### 4. 交易策略设计与Python代码实现' c9 |- I" R. B" s
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：' k3 b3 m, @( B3 u2 ]8 O
##### 步骤1: 数据准备0 w8 J B3 u9 d. `5 ?- Z: Q
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：+ I; k1 m' j; v
```python
, ?% `6 r. D% E1 P7 @5 mimport numpy as np+ \; m2 d4 M7 M) y
import pandas as pd7 b4 u- |+ w( X' ]) W2 u
import matplotlib.pyplot as plt0 i( d( x, p+ P3 G. C$ g
from scipy.fft import fft
4 I. C n0 O6 f' Q* V# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
9 M7 |" E g: {' Z7 s R* Edata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')1 c6 Z6 \9 w7 S- }
```. \' y6 w/ ^3 f K
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标5 L( }+ e0 A% j8 a
```python* m% l T- I: p; N3 K. i7 L0 p2 ~
# 计算简单移动平均线和标准差
1 D6 o$ d6 H% X9 `! { `window = 20 # 布林带的周期* f, \6 b! p8 J7 k$ X
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()6 k; P9 w5 q% j% a7 D* n7 ^! c
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()( S+ X7 F) S# g1 r$ Y5 c
# 计算布林带
7 I* e5 J% B1 ?5 ~3 h$ U. ~7 A- x' ydata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)5 y: ~. z/ A; t. U
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)/ p* M* R' L5 y
# 计算Bears指标1 o& C7 M6 y( T+ G- f0 o9 J
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
' ?+ g+ q* h/ a" ?8 _: k```
6 C/ R* _" G0 `9 e( q5 w# k##### 步骤3: 赫兹量化分析
/ m) h( \5 [! e! e1 V2 R8 S```python
; i! r, R0 V1 b: J9 ^8 Z# FFT变换6 g! T. w6 a" B
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())' b3 Y, L i8 }# X
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
4 W% [, f% a/ X L8 q/ L# 找到主要频率
5 _1 ^% D% p' h- b5 d( y4 g8 q! i- fmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
: b/ ]- z. e2 w' g) X" Y. w; s```3 L0 {' P, F, k1 k0 r$ H9 \5 }
##### 步骤4: 策略实施
- |1 J6 ?2 |5 |) L```python
% X( _1 F! Z# K; _# v5 N% n% G" S0 b# 设定买入卖出条件
6 ^) y4 P3 Z, ]" J- pdata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
u& H7 d* v* n2 V* Vdata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
- k) N. \: L/ H0 j; P# q# 绘制买入卖出点% ~# O8 w2 q7 D& _
plt.figure(figsize=(14, 7))
2 Y. K% I& C/ _0 j2 O# c. J/ `plt.plot(data['Close'], label='Close')
{! G7 v7 _% H( \: Q: o, G. nplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
1 ]6 m1 U$ F: V" A5 Vplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
?& ~' Z1 j9 c `plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')1 @/ q* G+ X8 {/ o# V8 b" e- y
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
) ?8 {6 l6 M9 `7 J% K B( ~& Y3 T1 v6 Iplt ]# }( n$ s" D5 E) c$ k; V) e
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
2 T0 a' q' s7 S( X. W% |- vplt.legend()6 w: c1 a0 E- l1 P
plt.show(), C5 A) C) z6 y) G1 u
```
1 z [8 `# f) F8 b' {/ t3 ?2 [+ X#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42