### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析& A0 j e; D2 g3 }6 `, `6 H4 F
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。
, k" A' w; n3 {! x; A#### 1. 布林带（BB）概述
# v: n) q# S1 { q$ p% J9 t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。% A, o' c' Q& @( o5 k- N+ `
#### 2. Bears指标概述9 U; i/ p+ I4 F* O9 @4 w- ~) |
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。
& d' {( R# S3 ~% F/ }6 j#### 3. 赫兹量化分析. W/ y I* ]) b2 q' O6 a# G
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。4 O6 |" z) p) ^7 M8 [' Q5 E+ n
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
( U0 w2 G$ H& i' |" s7 h, L5 J以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
" d$ v( ~' [) x##### 步骤1: 数据准备
! k4 S/ G3 }9 l8 }首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
5 E+ |5 e! Q: F. p) i2 J4 I4 E& i$ p```python
; Y- ]+ E: y7 G" c- n/ K5 Eimport numpy as np \. j3 R& y; [
import pandas as pd
2 B4 q. L2 y2 i3 T1 R. jimport matplotlib.pyplot as plt. e; \, |: a9 d0 w
from scipy.fft import fft% o9 i! ^& \7 x6 S
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
9 U5 L% X# m6 {, O, Ydata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
3 n( N* N9 e$ `' ]```& O9 U! W& E) ]' I
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标5 Q& _- t* n2 R0 k, ~: ^9 F( j" P
```python
( x+ N u9 r" ~4 ~# 计算简单移动平均线和标准差
( }# d1 {+ U5 h/ L! O; Ywindow = 20 # 布林带的周期6 Q K9 |" o" M. O* @4 e
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
9 Z1 G. C+ Q& O2 C9 G# l$ H, Q5 odata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
, L& G; ] N$ I |) n1 F$ ]6 q# 计算布林带
. r3 @: H9 [; qdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
8 f4 U" y0 n4 ~- \& Adata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)1 ^, O8 y9 o+ b: q
# 计算Bears指标
; c9 {6 C: ]5 s- l7 f1 Pdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
' N" [+ E, V0 p3 q9 j0 c# Y, Y```. x* T1 E7 ?+ P1 W5 ~
##### 步骤3: 赫兹量化分析
4 E0 s7 g$ W0 M C8 o2 m K```python4 |- \/ w7 |* q0 t P5 c( o
# FFT变换+ K0 n# V' p/ e+ Y2 `5 k E2 w- @. o" j
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
9 C0 |. w. R' w; F" z/ W: D& Dfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))9 a1 R' E, J/ s
# 找到主要频率+ {& D }2 }5 d: ~' |/ A
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]" l3 U- F! }7 b7 _
```
: i8 x. \5 z$ ~##### 步骤4: 策略实施! c- \$ X* w! H8 r& B% c" b
```python1 k8 W8 Z9 J a) ]! m% i
# 设定买入卖出条件/ z8 O1 x4 O: m! l H2 B3 [7 h
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)& B: M; r8 [$ A8 `+ C! W, O @
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
% A; I d) ^2 i" `# u$ W# 绘制买入卖出点
+ S; {. n& }( F8 L; T Fplt.figure(figsize=(14, 7))
" Z) x) R6 i) ^4 O1 r3 m3 I# g0 Iplt.plot(data['Close'], label='Close')
& O# S4 I' B8 [plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
( q, O, d9 ]$ h6 w/ jplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')6 e, P/ u% w3 p0 i
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal'). P- R2 b/ H6 @" |0 D+ W1 `
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')( P2 I1 b6 A2 j* V1 Y
plt
% z6 P( S0 ~" M" `6 A- x% E.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
1 E/ s1 g4 P+ V' Y2 J& N( K$ hplt.legend()+ K4 i. j' l) M9 ~8 ^
plt.show()
+ I% p+ }6 R2 K+ \; L```+ k' x/ h" E" S* B- N( U
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发表于 2024-4-28 08:31:42