### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析0 |1 a. p4 j o! W( p/ i! p1 r
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。
" B4 D% V% i. h) ~1 L+ P& j1 D3 H#### 1. 布林带（BB）概述
) H$ {# K) L) K5 Y$ o" K. u4 n1 d; R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。
3 L# r2 }& u9 b1 l5 K; X- O#### 2. Bears指标概述
H* A$ v! A% h" T' E( r) zBears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 }9 ]" Z# ~7 P2 g7 v8 H* B#### 3. 赫兹量化分析
( a6 W/ D# f8 @" g. p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。
' B3 e7 o) m/ g. L: s# Q5 k#### 4. 交易策略设计与Python代码实现% r' x* [9 r* i5 ?' {
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
/ k$ a# F+ ~8 z# u9 Q##### 步骤1: 数据准备
' t" k: `& K% m0 U) i首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
) W9 M+ M3 N. _" f/ u6 c$ P```python
* g0 G+ u9 |6 X8 F- eimport numpy as np0 D9 |- [9 `/ n7 B7 k# o# E2 s
import pandas as pd
" d) O; z6 i* A1 O7 pimport matplotlib.pyplot as plt' d8 a% Q& v; U+ o3 }# V
from scipy.fft import fft
$ M# F S' l. V) T# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
2 l8 d) F8 n7 M/ c# c1 Q! d Tdata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
& a* @# U( \( @5 A```
8 a! F5 M9 }4 p+ N& U##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标: A6 i( k; k: `9 s
```python
$ s% k* Q! d- Q- `3 ^: w# O# 计算简单移动平均线和标准差% b. J- g7 N. ]5 c( _+ g) H
window = 20 # 布林带的周期0 y: u' |- N& ~! o; F
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()) ?+ v' D; n) ~; j4 A- C \, U; [
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
5 g5 q9 F6 ^+ }! [* U8 G& O# 计算布林带, D0 r v! i7 O& u R; S
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
$ U; t* K d# ]8 \0 n* w, Odata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)0 ~9 |! M* }& ]5 N
# 计算Bears指标4 Z2 u3 N# R) X8 H" m6 @
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']5 v1 n- c8 u2 I0 Y+ m9 ?3 p% c
```6 \; f- {/ S& [8 {0 f% Q# J
##### 步骤3: 赫兹量化分析. E. r8 L+ ~# ^
```python/ i/ X1 }) _0 l4 {: h
# FFT变换, Z6 a0 L* L* v1 C* _% \
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())$ L& A% l) ~9 }* \
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))* A9 `3 C6 ^7 b7 Z0 x2 n6 E
# 找到主要频率
. t x0 w6 M, ^8 L) }1 Nmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
0 I& ]# n/ \/ A```
9 W( Y: t2 ]- C: v3 O! A, h##### 步骤4: 策略实施
) w/ N$ c1 X6 u# v: J& ~```python
- P' X; |" D/ K# 设定买入卖出条件5 a+ |$ C3 x) O% }2 D
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
8 ^$ z# T( S: U# h+ R8 [data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)0 l, a' Y: w [4 I9 [" J
# 绘制买入卖出点) Y2 x7 ?1 E2 H4 N6 V- J/ D
plt.figure(figsize=(14, 7))3 Q+ g8 D5 w2 {5 ]# P3 I, M- C2 m
plt.plot(data['Close'], label='Close')& I0 A- Y& h4 n6 X
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')# j2 M4 b' r- u; c+ I; h; S
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
+ _/ ~7 R2 E/ Q5 Y% Zplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal'); u9 p' Z7 e( {$ m
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
8 U# f0 `6 \; o* Oplt
6 G8 t6 E3 T7 D5 L' n.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')5 G5 g z/ ~ K, r* t* o
plt.legend()
# p2 }! a) \1 r6 W0 S9 |& E$ Rplt.show()- O# \' r& k0 N! J
```
7 h: K. D6 O- n# k0 b* Z#### 5. |
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-4-28 08:31:42