### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
' ?' r! y$ q- E( j9 {7 A* s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。
# r" u6 H" ~0 F" k3 f3 \#### 1. 布林带（BB）概述
4 C( p3 t" N4 Z' @( 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。
2 i- i# Z* r7 [8 b" X& a3 J* D9 n#### 2. Bears指标概述
. Q2 r) L5 Q: H8 T. s3 ]' n# 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。
# g$ a s- X1 |" p W#### 3. 赫兹量化分析( Z: [) v1 r3 i; T9 }
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。
5 h3 X& }7 ]4 H3 `( T8 M8 p4 Q#### 4. 交易策略设计与Python代码实现 {. R- B2 a# i3 H" M
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
1 P: H, `( ^* {4 B' D+ J5 d##### 步骤1: 数据准备9 f) m! U* r! L
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
% x0 Y5 Y0 o( R```python: L6 ]6 z3 P5 N; E0 { [
import numpy as np. d) V8 u4 J* i; W$ ~2 j
import pandas as pd$ \0 r* }1 [- u; F
import matplotlib.pyplot as plt
6 m2 {: `4 f& |& |, P4 `from scipy.fft import fft
) z; q; {$ t( a& d) k Z: l# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列9 ^9 P! U9 W9 L3 p" n
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')% S" P2 A4 [% p- V+ q
```
' ^4 d; g% b8 B+ Y##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
. Q. {( j; T& p: i0 Q5 g```python8 y4 Z' v v9 b1 f$ I
# 计算简单移动平均线和标准差7 T1 F2 s- U2 A! }- Y
window = 20 # 布林带的周期
# j2 q5 [8 o: @' e7 v8 b( tdata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
$ ?3 ~' q7 e' r' F7 Zdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
& i3 W9 Q* U ~0 u9 Q3 k) }# 计算布林带$ v2 E4 }0 K3 k$ A# C% a5 p
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)& G$ d" X/ y1 E k6 s. q8 j
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)/ V( l" X3 t; G9 N7 r# J
# 计算Bears指标 B1 m/ t& Q8 O3 y* P/ b
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']# ~( R- k1 q0 E/ \& H
```$ a O, `% [3 G8 l) e
##### 步骤3: 赫兹量化分析& \7 S3 V0 h1 b+ b' A
```python2 e9 m& x% l7 I; [4 \$ N, p
# FFT变换
3 p8 w* D! r# e. M2 m+ ^fft_values = fft(data['Bears'].dropna()) O! G! {! X' l! [6 b
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
& s- B# q/ U3 z( u! s# W# 找到主要频率
6 q1 C5 x" P: o2 ?1 ^main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
. H$ I) _) D n+ Z6 E, L```$ o1 G( P' m9 ?/ b
##### 步骤4: 策略实施, g9 { V3 O6 r) O; Z7 C& r
```python3 r6 U' |; ]2 o& v
# 设定买入卖出条件
3 v4 g) p7 A! X* r% x& r* Hdata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
5 P P$ k) r1 q% ^) Y) edata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)2 [- {: T$ [5 u$ X$ t7 K- W
# 绘制买入卖出点0 v& c& p+ ~7 T& v3 ], s0 i% A
plt.figure(figsize=(14, 7))0 P0 d# [; ?/ n! A K$ ?' C( R" @
plt.plot(data['Close'], label='Close')& \. [, N- v! X+ ^8 a7 P5 g* U
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')7 t$ }$ y4 `! Y- H5 C0 T
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
. Q3 f( J- f8 E$ E2 F" lplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
+ L# q0 h% X* n7 tplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')- [9 Z/ n% k m3 @9 U
plt
[$ p# l. [7 W% R.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
6 r8 V# x I3 S+ zplt.legend()
6 A/ O- L$ w& _' M8 vplt.show()
1 ]8 ~7 u7 |2 ~% L. I/ c# V```( H) g1 D. n& e5 ^ Z
#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42