### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
% A2 O+ @$ e& e# O- M3 |7 W6 `) P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。- _+ ]) H- L/ p. c! o1 M/ {, q
#### 1. 布林带（BB）概述8 Q8 M- t0 Z+ o5 N* ~2 u
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。
# O" P* h1 E. w4 R& ?% I* l% t#### 2. Bears指标概述! u% |$ t' G) c3 x5 {4 j4 w
Bears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。3 u3 G4 i! {4 ]$ V1 L) F3 M [
#### 3. 赫兹量化分析' @. u7 ~4 a; V: \# ?; @8 z
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。
' J3 H( ]/ ^6 }, p2 {6 ]#### 4. 交易策略设计与Python代码实现% i c2 p( U8 A* \
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：8 P# o, g/ Y& _( j2 o# O
##### 步骤1: 数据准备8 w5 F( L* B" f0 g1 L/ @
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：; S6 `. o5 \) ?
```python
) g7 z- d) o5 m+ p% v3 }import numpy as np/ |' X3 l% Q6 e) \% @
import pandas as pd2 }9 S2 Z9 F4 L1 g& h0 ^
import matplotlib.pyplot as plt3 [" k1 I$ D, `7 E& h0 [
from scipy.fft import fft+ P. w6 ~6 V7 [3 k* ]% t, o
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列% k1 C) h/ Q' W) H1 a3 {
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
/ b! o! W# q2 m0 R0 U$ K$ r$ B```- V' z) w# E! A3 c
##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
$ m2 J! d9 _ h```python
/ i7 g& i: `; C( u) W/ n# 计算简单移动平均线和标准差
8 O0 l1 B/ `/ C/ Q* h( owindow = 20 # 布林带的周期
+ ~) }: A4 s% G# wdata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
- s; t! Q! ^: A& G; udata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
1 o! F P7 I |1 J# 计算布林带# [- g) R1 w- g c) ~
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)+ E# Q* |- B6 p( m
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
8 d; d8 @2 G! K# 计算Bears指标
8 h3 z% m' f( a' N' T" cdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']0 w; d0 O D W7 h- w* \
```, Q; q% M4 V6 K) y8 _$ J
##### 步骤3: 赫兹量化分析- @4 d4 y* C, \' r
```python
5 ?8 N' z; c; [) v* u6 W O0 \# FFT变换
& v0 `; u' @! zfft_values = fft(data['Bears'].dropna())
( } p4 e% m5 s' s- s# ]- s! Cfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))' e3 k" x* a( H
# 找到主要频率
7 @4 C% X' z" s" pmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]3 A$ V. u/ H1 S: ^5 D5 k" s
```$ U/ z+ S0 d1 O1 f5 M) U+ \7 ?
##### 步骤4: 策略实施1 X3 `( }* ]; P
```python
- g% A, p/ e% C; H9 E$ r( i, S) |# 设定买入卖出条件
0 i( A8 \- s; N$ u/ Edata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)8 l, R) }; h f
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0): Q- X8 S, K. Q+ Q5 x) c
# 绘制买入卖出点4 v( H. N2 s$ |8 s* C/ [) ]
plt.figure(figsize=(14, 7))
+ a7 o( b, X* u( I" H: Splt.plot(data['Close'], label='Close')9 t8 M, y1 P6 ^: [9 ?9 m& [
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')' `4 q5 A" l$ P# u% T
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')7 `5 p4 Z- r( r z5 s. ^
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
! Z" B. Q+ }6 n; \$ A" |plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')0 T; x+ M( o4 R+ R6 @/ F2 o
plt7 }. W s% y7 ^: R" p
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
6 D0 L+ T; q' a g0 l; B- j" D- ^plt.legend()
6 C6 u) J0 c/ l6 M8 A( E* }plt.show()
: v- O, w. J3 d- L J```0 I* O7 A. i/ m: x
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发表于 2024-4-28 08:31:42