### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
" Q& [: ?+ n9 k+ c+ C' @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。3 G. [: g# U6 z
#### 1. 布林带（BB）概述
6 A. w! C9 t6 m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。
+ p3 V5 G6 K' f h4 A#### 2. Bears指标概述8 U3 |4 X+ V0 Y, ~7 o8 r
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。
1 ^, T/ O- d5 v9 m1 A k! U#### 3. 赫兹量化分析1 W) V+ Z; @: \
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。" L. l. b, O/ r$ ^6 @: Z
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
5 G ? c3 {' o" t- q& c以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
0 @ G( b8 S2 U% q- p##### 步骤1: 数据准备
2 Y T) N! x5 s. L8 @+ k! g首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
! | _' ?2 E; V* |; s. ^! w```python3 e8 P3 t$ Y8 b3 x4 { `* l) O4 F
import numpy as np3 I2 u; }* o, ~% M" ~/ F+ F
import pandas as pd0 U3 X+ G2 t$ m
import matplotlib.pyplot as plt" B6 P/ V4 m6 O
from scipy.fft import fft9 {4 G+ f6 T" t9 _0 |0 A
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列4 `$ f0 f' s6 O4 }0 P* l5 `- i
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')/ O( ]% v. I" l$ {" ]
```1 J% o; i [5 Z% d
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
, y9 V( O. D# L- D```python
z, Z9 l y0 J! P$ W9 E3 B: T# 计算简单移动平均线和标准差
+ Z n; F! ~2 l4 U: ]# E6 T4 ?window = 20 # 布林带的周期 [9 O8 v/ E# e) }7 q2 Q
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
% A. X& v, k8 u. U& X' z. P0 odata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()' N$ e/ D5 W+ U& `% e
# 计算布林带 R' w O& N c" ]2 R% O
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)6 O( B u0 C$ Q# F6 K
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)0 W9 C" y/ a& j; g
# 计算Bears指标
6 q& t/ g! x9 J5 A3 ndata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
. ~0 l% U$ T1 L( `( c. N( _```
$ T: y6 L8 d! i1 ~, D##### 步骤3: 赫兹量化分析2 V1 B6 [9 ~( q* [3 R( K k% ]
```python
% q K. S) L; R) w1 D6 U! m' U7 ~/ W: x# FFT变换
" g7 i$ g1 d% S3 e- t7 \fft_values = fft(data['Bears'].dropna())" y1 w6 C9 W( {( B3 w& [$ j
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))/ `9 a0 a C% }) @* `; C. ?) y+ D
# 找到主要频率) S1 |; V) o% A9 @/ i6 R
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]* D6 J0 ^* i2 v( ~
```' ^. j0 }8 E9 t3 h6 ~5 f
##### 步骤4: 策略实施
. @3 G$ x. Q. d) [8 p( e```python
3 G2 _/ Z$ e4 U9 E" m7 r3 d: g# h# 设定买入卖出条件
( w+ _& {( i1 ^' q; O, L+ F9 ~data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
g) V5 i) L! a2 J: q# Cdata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
# z& t& L o7 q8 m) D3 m( K# 绘制买入卖出点- r$ J* m" |8 ^6 q# v, w+ W
plt.figure(figsize=(14, 7))( E7 D0 b5 Y2 |
plt.plot(data['Close'], label='Close')9 S9 \" L, l: Z5 I- F
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')4 d; ?& z: _1 S2 i
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band') N6 a- ?# C9 d* F: D8 f2 }
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')! ^6 ^- x l+ B# n. @, b: J3 R
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal'), t4 y R/ g3 m% ?2 Q9 N$ r
plt( Q' G! B3 j, z; P0 S; U6 l9 _
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
) E9 I( c' K' x' jplt.legend()
& F+ l- F" x/ N# }7 [. hplt.show()) I4 k0 R- q0 E5 Z( Y
```% \, ]! q+ s3 ?' r8 P
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发表于 2024-4-28 08:31:42