### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析$ j/ U4 F* p2 s1 v1 k& H5 l3 J
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。
9 p! ~( y8 f% k' f: \5 {' b+ Z#### 1. 布林带（BB）概述
$ a" {2 y) W r3 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。
# t' c4 R: i% N, j' c4 T#### 2. Bears指标概述
. H N0 ~8 K+ [4 ~6 f+ c& eBears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。
6 q$ j3 J3 d+ ~% E#### 3. 赫兹量化分析$ a3 M, i( G! x, k8 P \: `" i
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。
: ~& i1 ^! i+ R0 ]#### 4. 交易策略设计与Python代码实现5 Z9 t& C; z! K( L: h4 Q9 [
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
2 i4 g7 I2 m* R7 M- s* j##### 步骤1: 数据准备. O2 _/ W+ f @ z) h6 t+ o, Q8 i
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：) ~% F: T- t, Y0 _
```python. t$ _4 ]0 X# A0 j- E+ a/ E
import numpy as np
+ d" e# l) k% @2 C& T) rimport pandas as pd
8 g, H: A7 L( K2 ]2 a0 `0 {import matplotlib.pyplot as plt
3 H6 {9 q% N9 ?from scipy.fft import fft: t2 E: G9 {: V) h
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列9 @# y% l$ D& ~) s
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
% x: z p) x# v4 M```3 A: N0 q% G2 j7 `% z) o
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标- W5 ]! i' z( T" O$ e7 n
```python/ }9 Y. S" ]8 `7 ^5 s
# 计算简单移动平均线和标准差
9 r# x) _ R7 ^, I) Y7 ^2 Wwindow = 20 # 布林带的周期
( [( @& P5 L2 Q; _, E# ]data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
5 G" }* J. V0 Rdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()8 _% {, p. }7 R. e8 V& ^9 H
# 计算布林带
: k; l( F) c3 n( p" e! Jdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)9 d& ]& e0 T) m0 C& L0 {2 S: c: b
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)3 H/ Y, q+ Y. ]9 f( s* ]
# 计算Bears指标/ _" r* `3 N" R1 V$ c6 [
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']' \0 W* \ z! A# _
```
7 }5 a# ^& T; U1 q1 T##### 步骤3: 赫兹量化分析+ v: d9 t" x) R& A2 X
```python2 Z j- C( n/ j8 u
# FFT变换
( {, J1 y) M8 T- Hfft_values = fft(data['Bears'].dropna())7 y) T1 R, e, j# o+ N* L: r- y# D1 g
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
& ]) z* l' u# h! V7 B: Q7 D, _# 找到主要频率: V- p) b+ | C! P N j
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
0 ^8 s. T! m$ a( J; h$ t```2 M' d) R; e: q! I9 ^% `0 \7 T& V
##### 步骤4: 策略实施
) |, d$ U/ u8 i- t& T& T```python9 B3 ^4 i: t% c# P% m
# 设定买入卖出条件- v q; u6 q8 ~
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)- T, V/ q9 _- v) l
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)! j- b% ^& @& x; M9 e% ?" D: \
# 绘制买入卖出点! l. ^) t8 s1 U4 F- Q) S
plt.figure(figsize=(14, 7))
* S! e1 t2 B9 J1 Z5 }1 e9 nplt.plot(data['Close'], label='Close')6 s/ i3 X/ h5 c( R/ f C/ j
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')4 t' J" d* @6 j( h
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')" U$ V$ X0 i2 I+ @
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')- X/ f _6 ?% x2 X# _! O" }
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')) I- K7 f- L5 q- M' ]* M# P- K
plt, z0 ?5 ]1 M* @7 J. H1 P# C
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')! o; g7 U7 \: @ O- N/ ~
plt.legend()
) ?1 k/ k0 Z9 o1 \, V; D* n; dplt.show()3 |. I& B. M0 r( g: J
```# q/ d1 E& }9 s5 L6 R+ x
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发表于 2024-4-28 08:31:42