### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
+ ^! c T D, s9 y0 @% h3 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。! S/ |+ _+ s2 e: `1 o, ]
#### 1. 布林带（BB）概述4 ^: a/ e( f" n9 S1 L
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。8 a# m4 U' k: e7 J$ e0 D8 u. Z7 X
#### 2. Bears指标概述
% B {3 Z' Q# CBears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。
! b0 D1 S) C0 A#### 3. 赫兹量化分析
0 g3 Q1 V, [! w$ 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。: e+ G; Q: s7 z( R
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
+ g: M1 j ^/ \4 D( A以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
8 u3 t# ~7 r# S8 S! W7 H##### 步骤1: 数据准备: [, J, n2 i6 u5 U( `% I8 h" L! C
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：! b7 ?; i/ l5 _6 u5 o' t1 `+ h+ l' q, i
```python
5 R. C9 b: y! b0 K W/ d- ^import numpy as np& e9 F2 N) I N Z$ ~3 B! _
import pandas as pd' T' J6 N! o! [" r/ ?5 U, [7 l: P1 u
import matplotlib.pyplot as plt
E) M$ n; G) v3 [( {from scipy.fft import fft
8 |7 A8 t, ~/ {: Y$ F |* E+ ~4 V# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
* g$ r1 a: ]6 t) z" Ydata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date'). p: F6 t$ P+ o6 h
```
; `* l0 n! m9 [. e, d- z% w, l" s##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标
4 D( g/ G4 a) b4 M" [( g' F```python# j8 P& `1 K" j8 ~) h/ p0 [' r- g
# 计算简单移动平均线和标准差
1 v) o& W! E$ o7 K( u7 cwindow = 20 # 布林带的周期( r+ x: y) R s9 N# o
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
$ L; K# o) {# `0 Jdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
) X4 K- l9 w8 z* G1 Z) q* ?' t5 z# 计算布林带
* ^ T* G) W) X$ P# @6 C8 Fdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
) d) F) R( q& V1 F- hdata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)" l* w1 M* {* a, u2 q) ~' y3 i
# 计算Bears指标& `2 H& | s- {. S# j! }
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
8 U0 \, _) Y$ D! C* R. t" V, \```
) B* S; l7 B K% ?5 G7 c/ @* d9 ?2 f##### 步骤3: 赫兹量化分析 w5 H s* ~! K' r% @
```python
, U7 K4 H3 ?# l9 b1 @" ~$ _& F% R# FFT变换) z1 z) L+ X1 Q6 q, U" a( Y+ {
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
( i7 U- n: D7 y, Y5 Gfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))2 h% g3 l3 p0 L7 |% Y
# 找到主要频率2 A9 [: }. W: t/ w* b6 k9 E. Q
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]$ X) L* T3 U* k! o/ W4 c, O
```
3 p2 H- M7 |0 H3 x8 N1 ]##### 步骤4: 策略实施' {) l O/ J2 e: l
```python
/ b8 C7 {' N% G) f0 [& k# 设定买入卖出条件2 a- M" I$ E( f
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)* ~6 `+ P4 ?6 d3 H2 \
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)1 e1 m% h7 O) i9 Q% x% s! `$ W
# 绘制买入卖出点
0 ^6 f( |3 B! l' k/ C4 y) a* yplt.figure(figsize=(14, 7))
6 p3 [% q/ k8 D3 h( ~! h. c$ {plt.plot(data['Close'], label='Close')
& J6 U! |7 r' X a6 oplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')8 H& V6 r8 X; B7 D
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
" w% f/ h8 f3 Zplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
' A4 T ?* P4 z) A2 ?. M! vplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
% g4 f% ?& X. jplt* j7 W' q7 [+ U5 G& C1 J( |
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')* L2 m7 B3 ]6 }. s/ h8 u/ [
plt.legend()+ g& ~! `( W# N) E
plt.show()1 ~8 \( T/ r+ O# g8 F7 F" _
```; w$ s- R4 p* y: o
#### 5. |
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-4-28 08:31:42