### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析 |5 j/ |' U- G
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。 f- I$ C1 b8 X) b' ]
#### 1. 布林带（BB）概述9 K2 U5 v0 E6 p$ o+ V
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。
4 V y* M9 f2 `) b#### 2. Bears指标概述
5 ~( F7 m( W. {( WBears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。 l: z7 k. a* o3 a# L9 b# S& k/ h
#### 3. 赫兹量化分析
3 j, }& k" \# 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。
6 Q8 i9 G" N+ D# O; Q#### 4. 交易策略设计与Python代码实现) r) M, s# G' Q0 Z3 u- r
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：0 n1 r1 F$ q9 a+ q! _2 V+ n
##### 步骤1: 数据准备
/ V4 l/ X! G' y! R首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
( O7 f! b5 T8 E, D- _- K* E```python8 L. t0 R3 R/ N4 W ]5 b
import numpy as np/ x# o, y4 s8 H+ J! T; g# z0 L) Z
import pandas as pd* r: H* Z+ b! E `
import matplotlib.pyplot as plt
0 ]1 C* k* A6 C( Gfrom scipy.fft import fft9 o( E: d! b3 @; p
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
5 g% N, l! n0 j+ n: { Z* P4 `$ @# Ndata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')2 V% C% Z; \4 _4 `- r8 ^
```+ D0 P; I9 u7 ^! X; G" P
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标/ j4 z$ i' B% E4 v
```python* i" G, t% @3 I& n5 F0 m
# 计算简单移动平均线和标准差) k' L; a% s, K' j
window = 20 # 布林带的周期
" b' [# G$ \* w5 ydata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()& \# m7 f8 k" A9 }
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()7 B- S, X2 ]% H9 s( W0 w/ F' x
# 计算布林带
0 `4 [) F+ t4 j# d$ ?* Kdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)6 @2 {& p1 Z- O
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)5 q0 Q( |9 C$ G* w/ D8 p% w
# 计算Bears指标
( p) E" B- Q2 f- Rdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
5 d$ b% ^/ A& v2 T( o8 l# J```
) E; l% f; ~5 v% t; `##### 步骤3: 赫兹量化分析; O* ]% ]" K" V/ \
```python
- c# B6 e2 f: e5 ~2 ]9 \# FFT变换
. J" M$ c2 X$ Z8 M" M* ]; Yfft_values = fft(data['Bears'].dropna())3 m' t3 X4 h* h* _* I- A0 p+ P* ~
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))& A" k6 G& X: d: r! P: v! L1 f4 S
# 找到主要频率
7 e. |# ?$ v& V' hmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]. s# Y0 O. L1 h
```4 I) m) {0 M- `5 q* |3 j
##### 步骤4: 策略实施% M- q; C W3 h& F6 A9 v2 d
```python/ E9 e, ^4 P! a
# 设定买入卖出条件0 _ i% K4 ?+ g7 Z
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
/ M+ t5 n5 g) V/ n" u5 u9 b& _0 Edata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
, w" V! Q) x* p. J& r: m" @! D# 绘制买入卖出点, b; B3 z7 i% X& n* F" \# A
plt.figure(figsize=(14, 7))) f% \1 G! B2 }
plt.plot(data['Close'], label='Close')0 O4 t0 l9 C d
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
3 H: Y6 g8 Z% U6 iplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
8 ]3 L4 t2 _! Kplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')3 q2 ]7 g$ b6 p
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')# t' `" f% _+ D; h! Q
plt
. ?; W$ b B+ Z.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
) d! a ^/ N: M s- Q7 tplt.legend()
S8 `0 e' y6 ^& Z' [, Qplt.show()& O c9 y2 D% l1 J1 Y
```# R5 u u/ i0 S j
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发表于 2024-4-28 08:31:42