### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
. G \( b8 |: l* k2 i8 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。
# U; T) H7 G) o2 N/ K#### 1. 布林带（BB）概述; `( u& x" K; Q$ S$ b& H
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。
; {/ \3 w1 a& Y2 c4 I#### 2. Bears指标概述4 J" B; h. O- ~, a. V" i
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。
$ o- i8 D! W- G c& I. ?#### 3. 赫兹量化分析
$ S. ~! K* i) w$ v6 B. r' x4 O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。
7 L( P: Q/ H* l2 E8 K2 r- l0 \#### 4. 交易策略设计与Python代码实现- ]- a; Z" M# A7 k' W
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：% @4 X7 t( L" N+ c6 c9 R
##### 步骤1: 数据准备
6 V: k4 m8 T) [7 I* k$ \$ \; c4 i9 U首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：" l& j( ~, x; Y" j6 }% W7 p6 @) P
```python% L& m! J2 d0 c3 n e1 o
import numpy as np
- m+ x; F% V1 O7 B o3 ^2 qimport pandas as pd
/ x4 `9 F) r! k; f3 H! U' i5 M# l3 Simport matplotlib.pyplot as plt# m" h# y4 e8 e; O9 l4 _+ y; q
from scipy.fft import fft
3 I) m- F- X& e0 ?, v# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列+ |5 X) v6 z6 Q2 q- J9 E
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
* ]7 Z4 I7 l- {```
R6 J* V' |, k* g, `. Y3 e: H0 O##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标' F, Y8 n! R, z" q# } E! _: l
```python
, @3 g5 w( E* F! x0 P& Q* h4 n# 计算简单移动平均线和标准差! }' f; i' p6 U/ R) k$ N
window = 20 # 布林带的周期
; r1 O# ^0 W: K' xdata['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()+ x" {8 u, ]" Z6 }. B( V6 K3 X3 Q) R
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()8 V# E4 T( u, S! y3 h3 V4 S/ `1 U- I
# 计算布林带
+ Y9 {0 A. S& v) F" wdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)+ G: Y7 X" n9 w9 Y& }
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
. `; O) E7 k. u4 a# 计算Bears指标+ v8 [6 |! R0 S+ C/ A# z0 o
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']! y. X- j1 r- c* w9 q* F* ~; n
```
6 z# l8 g/ I8 O4 `, @##### 步骤3: 赫兹量化分析. o ~3 j! r! m6 @+ G" z! ] f8 s
```python
" X- P/ ^) `9 M9 N- e1 c# FFT变换
# M- g+ Y5 k6 v' \% l0 [! k' _fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
J1 H" @: g4 l) H" l- ofrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
% i3 u* z* h# k# 找到主要频率
% L- L: z4 p( j( B- M5 a4 l! Dmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]/ u$ t. \3 B* x0 K7 w
```: u: i9 }# e1 ]3 N0 K1 @" s
##### 步骤4: 策略实施 T' t: H5 a+ q' t' X. \! @$ o
```python) |1 \4 E5 G* p3 k4 Y/ A4 H
# 设定买入卖出条件% ?/ ?3 g' a7 K$ s
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
) V. g" T2 l% f2 Y, h# E8 odata['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)' D) @ D8 n! M' E
# 绘制买入卖出点
/ u f8 z0 n- U. m! C: A$ mplt.figure(figsize=(14, 7))
V) x7 |% w: p9 M$ k$ I+ N; C. ^plt.plot(data['Close'], label='Close')
2 a8 E& ^+ S# p- x Zplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')' G- i) K. M& l- }! A0 Q9 L* ]5 `
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
" b, h& M" J8 s- O$ ]plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')3 B+ a/ V: u. O9 p
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
, K& o! J8 ~" Yplt
" O+ }8 R6 z+ W! s. }.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')# j! K# p8 I! w# P% h, A2 a1 j
plt.legend() }6 C# z/ @' E# N1 U% G' H! t
plt.show()1 f2 X e! [2 ^- G' g1 ]
```8 [# h0 [7 |4 N4 a- J+ f- G
#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42