### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析2 n( y4 g5 k1 ?( w
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。
* }: Z& L7 q# _6 M#### 1. 布林带（BB）概述
1 p' n4 `7 }- q$ w( o4 P7 W( N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。0 e! Z! M) o0 @+ x9 n/ }% |
#### 2. Bears指标概述
0 {+ C( \6 m$ DBears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。
2 ?, G& L% K5 Q9 i#### 3. 赫兹量化分析
3 h7 o1 j& U, D! q2 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。2 l6 J& w2 g# x6 F4 S
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现2 {7 M5 l; \" w
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：( x/ Z2 Q8 I" l% v+ M3 P/ {( r+ G8 p
##### 步骤1: 数据准备- M9 [7 v) W+ x3 R4 @# e
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
) G0 i' t7 O6 M2 p& |```python" a+ V/ k0 K D- O3 X9 D# B
import numpy as np# \- m# N' T* o9 l2 Q4 g+ l8 W" l+ J) u
import pandas as pd
5 R& c9 |1 B0 iimport matplotlib.pyplot as plt+ q* j* a6 o1 r/ ^9 n f) f
from scipy.fft import fft
0 @, K+ D) |! l7 X- j' q. |# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列1 L& t: E9 u( R) @
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')4 t$ U$ x2 y( W, D' m* b
```( E8 b2 q3 H2 J' a
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
! I5 u$ R1 J) ]. d) {```python
7 l$ j0 y/ a# V* D# 计算简单移动平均线和标准差' H' v4 }( g! o+ o6 h G( B7 B
window = 20 # 布林带的周期5 j: g! w, {. H
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
; d: E$ z/ }9 Pdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
; p9 U+ b+ j4 J! ~+ c# 计算布林带2 e7 y: `$ X4 J% o
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)& t! x* r$ x7 C1 [
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)* @1 k( `: E* |+ N% h
# 计算Bears指标( @, {% v. G$ C& B
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']: u" S: V/ y" n3 u5 B7 ]/ a/ G
```
+ U# i3 Z9 r8 o4 m+ b% _1 }##### 步骤3: 赫兹量化分析
3 |/ C+ |% v5 |( P, b```python
; @9 I9 ~9 }4 J4 y* n: ?8 A! N# FFT变换
6 K3 z; `; L# z- j! h- a: wfft_values = fft(data['Bears'].dropna())
' {8 a/ e! m' |- P. a, @frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))9 G( G2 A C8 j2 g1 \+ X
# 找到主要频率7 B6 F( G3 @; ]; a
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]; ~$ c1 }6 X+ U$ k0 w' x0 E
```- E0 O* u' A* `. e
##### 步骤4: 策略实施
. V8 q: q* e9 M```python- } | D3 P+ S4 e5 z2 h
# 设定买入卖出条件
6 F1 q" p# R3 E: Q+ U. jdata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
0 s- Z$ z# G* p0 j1 \+ R- g/ Cdata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0). ~1 o1 E! U7 ]& T8 E
# 绘制买入卖出点% H& t3 |* L: t
plt.figure(figsize=(14, 7))6 z( C' g/ P B, y" r5 Z6 |# S
plt.plot(data['Close'], label='Close')* b- i2 z" J5 R4 Q; q* {
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')" p9 d: O" Q; F# [) k/ A* }
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
1 ]% e- b+ ^! \' d9 V) u# _8 \2 aplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
( K: f! ~/ k5 Z8 K/ ?plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')% `7 i8 I) y, N6 F$ }
plt
! R3 J3 k% Y8 i4 C9 }( ?.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
; f3 I( {, l. |$ |/ G0 u/ ?! qplt.legend(). L5 Z) d" a1 n0 ~
plt.show()$ ]: P' ?- F5 N& {+ p
```
6 q6 I. b$ `# f: A#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42