### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
0 s- }( _7 C" I; Q9 o$ f) N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。4 ~7 d, r5 V3 r7 s$ o: d- Y6 a
#### 1. 布林带（BB）概述
e( U: T/ A4 Y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。$ }% M% c, C5 T& M5 s1 c' E, V
#### 2. Bears指标概述
! w. d. @6 q& c: D2 Z- U2 U7 TBears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。( J& \- B: p/ d h1 c* U: J( T2 d
#### 3. 赫兹量化分析! x2 c7 L; y0 d+ D3 q5 z; X
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。* p8 _, P6 b* D
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现. N0 c+ G! O" y3 ` H; D# r
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：7 p$ Q& F5 M. A. s9 S9 B& Z- V4 V
##### 步骤1: 数据准备2 j* i# ~9 Q* m0 B) n# B% E2 T5 ^
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
u y: X! z, k+ _$ o; t g```python
_ W+ F j* |; dimport numpy as np' ~; M/ ?* }% Z& H8 O; H! U
import pandas as pd
- j7 u- _1 U8 s5 D' s, ^ nimport matplotlib.pyplot as plt
4 L9 r3 |0 D- Zfrom scipy.fft import fft! g7 }( k. @+ `4 l+ }# ~
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
8 R+ d4 U4 U8 j' m0 Ndata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
4 h: w. A' q4 j+ _```
4 P9 \1 u% m" I7 D p##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
) U9 ]/ F7 y7 k```python3 s; C. }( [6 M' J# R+ H5 X
# 计算简单移动平均线和标准差2 j; @! \9 k' L1 ]. C- S9 i
window = 20 # 布林带的周期% O- z' ~+ ?7 ]$ L
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()& A; O/ X' z( x: I$ i1 Z$ u( `9 Q7 G
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()) M8 n D3 K' D# n4 q) I* Z% c6 B2 w
# 计算布林带
1 ] f( m3 Z; `data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
, q8 P* k2 D0 G$ f: g. {data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
6 W( w+ C5 Y$ n; d# S' d# 计算Bears指标 `6 |' [( u' |* Q6 g, Y
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']5 w' D: v9 K2 k. E+ k1 m( ^
```' W7 b) ?/ T$ D2 k$ ?: D) D
##### 步骤3: 赫兹量化分析# i+ M e! Y6 T& g$ w( }( {) S* ?
```python* D; C; ~$ D. O/ ?& c
# FFT变换3 O; b: X: u p* S/ a
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
, g8 Y* y) K% ]2 N" v2 V6 Nfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))6 y6 j; w$ m% M# g* l- r
# 找到主要频率
+ f4 J. I: Z6 Y" s3 pmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]) \+ M) m+ K+ W1 M( d
```$ O$ Q. `7 P9 c$ ], _8 i2 }
##### 步骤4: 策略实施
1 ?9 J' z- F& G& W5 f d g```python1 D* G( p# u9 I0 ^/ Q6 T) F
# 设定买入卖出条件 c7 O1 U; T) K7 w
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)2 n8 E+ q* m7 ^8 k, w
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)6 r" K. W2 U: C+ n( }
# 绘制买入卖出点
4 t6 n8 }; r8 G& F" E$ `9 O' D. nplt.figure(figsize=(14, 7))9 [8 f- m x9 V- Y# J/ ]5 q6 A
plt.plot(data['Close'], label='Close')! x! u4 c& V0 k' A9 ?, x
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
, X* M4 j! z+ y0 f' g/ U) \plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
/ e; M/ ~$ | m4 {- bplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal'): j& e2 _$ i' L: F# Y# N/ h$ I
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
4 _# g7 A! q2 L h$ bplt/ d; N2 R0 p y
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
" V6 [1 x1 P& I# qplt.legend()/ w6 L/ b- t7 s' b; @. T& M9 S
plt.show()
6 }/ j+ ?- r' z q) ~# }```7 R; a# n7 n. m; W. R) d
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发表于 2024-4-28 08:31:42