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期货量化交易软件:BB和Bears指标如何量化

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发表于 2024-4-28 08:31:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
### 量化交易策略:结合布林带(BB)与Bears指标的赫兹量化分析
1 m( S$ {) C6 i# V* l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。
3 D% X% c- r3 V+ J#### 1. 布林带(BB)概述
9 o7 ~6 `+ P& b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。  V( N2 X  p6 v& j/ m* |
#### 2. Bears指标概述" @4 f: }9 Z' E9 x  g! q6 n1 Q
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。5 M" P2 w" U  n
#### 3. 赫兹量化分析
6 a. F$ W" l8 p3 H& @+ t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。
: s7 Z0 ]# S) ^4 F  u#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
% x% O+ f. C5 O以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码:1 t, G8 D% f' t- }1 C
##### 步骤1: 数据准备
  _- u' N- M# a6 R1 ]首先,导入必要的Python库,并加载股票数据:
! e: J; f. R8 w% U```python
, }' D/ b' [0 r; `8 s5 C- ~7 q  J- ]( Zimport numpy as np
" W/ z9 {# g- J- j1 E; M: `& z. r/ dimport pandas as pd
7 R3 L( {2 s" p, G/ k' ximport matplotlib.pyplot as plt8 x+ D& B) k% k% n) ~) i3 |  N) o
from scipy.fft import fft0 l  H$ r) C0 ?
# 加载数据,这里以'DATA.csv'为例,包含Open, High, Low, Close列
& q, h7 q' N  v; q' Y3 hdata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
8 X. L+ l2 j! @+ r6 f! \  t# L```
9 o% e' h! ]# d" ?2 n. C9 ]& H##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
9 Y& [; x: T2 a```python
8 h9 s$ r& t( ~8 C4 K9 w# 计算简单移动平均线和标准差
& H6 ~7 f6 H8 P( C! p* U0 `, u8 C5 twindow = 20  # 布林带的周期9 Q1 T& r, L& a3 S; d0 e$ |& f4 W
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()0 L: D! \! I% e1 [# U+ f
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()9 x! y/ J7 q0 [7 \( i
# 计算布林带. i" u9 I- Z" \, j
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2), x$ d5 v" z7 v, o
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)7 l4 c  ?9 @8 T  Z
# 计算Bears指标
4 b& u3 x  s' ^* a; tdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
" ~9 I% n, }5 y' l: P4 D```" n4 d5 S( w& _$ i2 h; N, }
##### 步骤3: 赫兹量化分析. L4 E2 @4 E. V, D+ I
```python
( n  [% h$ A; r4 ]) S2 Y+ z# FFT变换8 ?) y, O, F1 b$ ~, s6 T% {
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())2 X6 e7 e6 [! x4 u- n
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
' s- d. ^5 d3 q, h2 T# 找到主要频率2 V6 Z, N& A- B3 y
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]: R5 ?  h$ Y% a& x8 |! W2 Q# B
```
8 [3 `/ m$ Z2 H6 r6 o- {2 g##### 步骤4: 策略实施
! @' a: w+ p8 Q) W$ M1 Q- g9 s6 ^```python) e7 ]% t' f2 I4 S9 d
# 设定买入卖出条件- l$ y% D5 V% J9 E) l: q
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)& p: N, [  X9 `8 ]  H+ |8 W; c, T( [
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
8 l4 u5 Z4 G/ i: g/ `- o# 绘制买入卖出点( B, A& `! f. p8 f* i( Y, s
plt.figure(figsize=(14, 7))
* c* V' \0 G9 W1 Dplt.plot(data['Close'], label='Close')
+ a& }' o8 r' B# v+ t  mplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')- y2 @1 e) u# V( a7 N
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band'), V% }, n) \6 G  G9 z! `
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')( x3 `! _( M3 u3 {
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
3 P# }5 Z. e( E/ Q6 ~plt: X, n" C! T; A4 m' v! P; Y
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
4 Z2 Q8 j- i  N: Hplt.legend()- o3 N- r; X6 Y
plt.show()- N& H4 L* Y! l+ ]$ }1 ]- O+ w
```' ?4 a) F' t! _8 u% J7 D! f
#### 5.
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