### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析5 }4 \/ g: y2 x% J! S( k; m, E) `
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。6 _6 O: v4 ~) K7 T
#### 1. 布林带（BB）概述& T9 C- z0 \5 t( G! 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。
$ a0 J6 Z) y9 Y5 J9 M5 n#### 2. Bears指标概述2 F/ s' Y" U9 Z: W' [. c
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。1 X; j J p& }# ] X% `
#### 3. 赫兹量化分析
; u, m( N2 T) J+ Y# G* }; u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。
, O0 Q5 i$ ]+ u* J: K8 o/ g#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
3 a& Y) K3 M/ @- y% N- G以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：4 R ?) a- m3 a+ o
##### 步骤1: 数据准备! s5 B: B% k/ L8 y5 {0 c
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：+ ?( M; A" s2 F0 O" |
```python* b7 e& G# D9 X8 o" B0 C; b
import numpy as np9 D- k1 M5 }" X/ w( i- F
import pandas as pd, V) ^1 m2 O9 [; o; y4 n$ E
import matplotlib.pyplot as plt
* z& _& [* a' ?, E: g2 wfrom scipy.fft import fft
% k' m* `4 [) g' t- B; h a# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列5 N' j: b2 V7 n$ c$ y. [. d0 q
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
! n0 F, Y7 f; v" S```
+ x: W/ L( c! _. S$ r# T##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标" m. A& D* R s6 i3 M/ C& L9 E& m
```python- z9 A1 ~7 Q N* H
# 计算简单移动平均线和标准差8 f3 X% c, C1 a! `
window = 20 # 布林带的周期% y+ @5 ^% e1 u
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()8 ~( x J: ]; |7 m4 L0 ]0 S: |
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()2 J. e. J- \0 c
# 计算布林带
" }- F1 b1 g- I Z9 H$ N( cdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
1 p( @8 R1 L! g" }data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)" d8 q# r* y K
# 计算Bears指标
: B. Y. X2 r0 Z# j3 }; Z! z# A) Q8 _$ {data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
7 C% \* B9 k; R8 D: n$ ^7 C, e``` `' ^, g8 r" C, u3 Z
##### 步骤3: 赫兹量化分析
5 p& F( |4 |* m* F) g! B' h" S' Y" x$ i```python
' c/ \6 V, o7 s( s. B# FFT变换$ R9 U) T$ ?. J
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())' o( o- ~! P1 |, K
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values)); l- i& h* M- \8 @ Q- j1 } D
# 找到主要频率
% M8 g$ z5 Q: \0 l5 ^main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]7 [, N, Q4 V; Z' f! ?, N
```0 u5 A2 M) o$ C7 l8 [
##### 步骤4: 策略实施
4 [! a% D" p, A0 N* Q```python
# P" h7 E2 T8 j5 O) A# 设定买入卖出条件
; t; s3 y, I3 G' Ndata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)0 X* [0 h; Q5 v$ X) K
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
1 D2 ?/ m# Q1 s3 }4 z; z# 绘制买入卖出点- Q" O' [1 k/ L2 Q- o3 ?% a
plt.figure(figsize=(14, 7))
$ w. h9 n* S/ x' G) Q: E( T3 Wplt.plot(data['Close'], label='Close')
y' N* m; E& xplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
# ^4 j, r; p5 F/ z, N- @; a1 xplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')1 }$ U1 @% i0 x
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
) u9 x- | F5 b" _- O' M* tplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
6 R* ^! N3 G7 C- N5 s7 Tplt
2 @5 f+ f3 w7 }; t.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
+ ^8 U( Q& `; w9 Q3 Y+ b9 ?plt.legend()+ G8 y. ~+ M! v8 R" F0 N( E( d+ S+ p
plt.show(), U4 j; g3 G* s5 b0 W
```
) K% E: c" a' n- G* C* C#### 5. |
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-4-28 08:31:42