### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析$ @5 [' u$ I7 o& m7 Q4 `2 |$ O
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 t& z' G6 s2 B ~# _
#### 1. 布林带（BB）概述
7 V% I4 ?: A1 ], d8 r# b* s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。( A2 l& d. Y) s; O
#### 2. Bears指标概述8 X/ B' x5 U' K" b4 {
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 I( [0 B; t- ]2 C8 S3 K6 r1 u9 }* X5 Z#### 3. 赫兹量化分析
, {6 [, \& c9 Q% Q) O; 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。) N+ S6 S( l/ n
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现+ g/ Y' M, k5 D) `: H2 A9 V& l( o
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
3 Z4 d1 s% u! `( s5 e, j##### 步骤1: 数据准备
% u6 o' U0 l" |+ H* D首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：) U' [/ e" c" `. u0 ~5 a c
```python: c% y# u5 \7 }
import numpy as np% @$ o! I4 Z; A- _* Y+ X7 l
import pandas as pd; C: X: e& s3 M( E# }& D
import matplotlib.pyplot as plt
6 L/ c2 P; {% }! u9 A' ofrom scipy.fft import fft
, x3 _" U' P8 d4 u% ]! t# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
/ `) ?, V+ K5 {1 f7 B2 Rdata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
/ o3 x# I* ~# W7 F. ^```
, @' ^- B- _/ F8 Z5 u3 _/ T3 e##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标* m6 o! ^+ c9 ~4 w
```python
- |/ s1 x% B0 A; B: ?, [# 计算简单移动平均线和标准差
7 Y8 k: ^2 @! uwindow = 20 # 布林带的周期
8 B0 x2 a9 ?3 E3 j6 ]! Qdata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()# W. p* z3 V, }/ u: S
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
+ q; X# b" U5 f$ e* ^ h N2 y6 b# 计算布林带: @. ]/ c/ Q4 b% l; l7 P" ]& g5 Q
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
# J: W! L# n5 @, G/ Xdata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
/ Y6 ^, n% w) m$ }3 L; h# 计算Bears指标
* x# U) l, L% @! V1 N( \! r8 h. o8 Ddata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
* |' k% ^* N( ?9 m# {```# a- c2 T2 y, _4 J. n0 P5 {
##### 步骤3: 赫兹量化分析
& | Y8 ]3 [0 [```python' _: ^3 G1 I) O! o4 i7 ^. x
# FFT变换
9 L$ `. T) w8 d1 n1 [0 V @fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
9 L e2 }4 t. ?! b/ `frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
9 x& i$ m1 T2 e# 找到主要频率
" ~+ x Y+ b/ S# Ymain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]% B% U& E2 t$ b' I/ m9 s9 k; m
```. d* ]1 v. B8 B# _/ v, E. G
##### 步骤4: 策略实施
# V1 b3 @6 h1 l. Z7 E4 M9 i8 U! j```python
% Y! g% p2 r3 c5 \( P# 设定买入卖出条件
+ k0 k2 D) ?& P1 hdata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)6 _6 Y5 z" N9 j- C
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)
J& ?; s& E/ w# o$ ^# 绘制买入卖出点4 }8 f" P/ |, F+ v0 Y) P7 O
plt.figure(figsize=(14, 7))5 q1 J1 k/ H! h6 ^
plt.plot(data['Close'], label='Close')
# `2 G, Z+ V/ ^' O( q0 G% C. Q+ R; Uplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')4 p3 z2 ^2 v& m% M+ V( ~7 E
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')4 k3 O4 h% N" o+ k v+ Q* f: {
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')1 f9 x; e4 L, @
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')& e6 N9 u7 \, M* B" {% K. N4 D
plt
6 f; @* u. ?5 N. Z J0 p3 W.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
: C; `9 l' j' F# s1 k8 @plt.legend()
2 F6 r! J/ ^% `9 A+ zplt.show()& ]' T5 }) ^# D& R" y
```
1 f* B5 Y' O- o* y#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42