### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析0 L( C) V1 \6 I& K* D) c$ f! B
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。
4 a$ l5 P0 A+ }1 t#### 1. 布林带（BB）概述+ s. L: d7 @5 y) G1 m O5 h( G5 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。
, S8 ~+ P. u7 O* A, Q7 F#### 2. Bears指标概述: I4 Q8 R" q( H! q5 ?
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。
# e' o, n2 W' f3 Q4 L8 q#### 3. 赫兹量化分析
" d: K& i9 z) [. Q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。
# @- e9 U; K7 c0 N2 L( U9 }#### 4. 交易策略设计与Python代码实现- \* u' N/ ]: \, h
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
0 b% D5 ~+ i! _, r##### 步骤1: 数据准备
3 P' y( U0 p/ H- y1 Q4 Q4 ~首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
% }3 M W6 @0 b```python: p3 \" G% u' `. k+ D8 K. A
import numpy as np
0 O1 q( L+ q4 O2 ^' q Himport pandas as pd
N I0 ~2 g) w1 A9 X! U) ?4 Vimport matplotlib.pyplot as plt ]! n' e7 k. G- c" D
from scipy.fft import fft% L: q& O6 O8 V8 R4 J; E
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列5 G/ A+ @" [% O9 E" v4 G. `& r
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')# v w7 I6 @1 r2 p3 Y5 I1 `
```
3 i1 b5 P% x. E* f6 A' g `##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标! r, _. @. N3 s' d% @% t6 _# j
```python0 G/ T6 {% e: j c: n! P- s
# 计算简单移动平均线和标准差
% r0 ^6 L9 Y& S& P/ h+ Q1 D) X, K0 [window = 20 # 布林带的周期. H1 d- Y# H0 S8 `8 D
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
1 a; n! [) D' V4 A% Z1 H* w" Wdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std(); y6 e1 t& x- C5 J$ Y
# 计算布林带
5 Q+ K) H7 v/ A6 a6 Qdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
0 i3 U9 `9 _) B; Y) q) f" ]# O* udata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)0 r/ `# ?# E4 a4 e
# 计算Bears指标 G8 Y$ j3 J5 P6 j/ v6 P, s: \
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
1 [- F5 \. I) k* _/ l' i, F- }```
8 Y( {( @" f: l& M4 s3 j- C##### 步骤3: 赫兹量化分析
8 ?' B$ Q+ s" ~- i& S```python
& ?# Q6 U+ F; d6 _7 H( J$ a: V( \' p* j# FFT变换
+ d8 k4 m/ }9 bfft_values = fft(data['Bears'].dropna())
" }' L- Y! u1 E$ ^2 t3 t% Dfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))
. B5 c5 y+ Z! c g }, S5 r- N# 找到主要频率: `3 _, n7 Z. k8 H+ A: _/ H- ^ v% d
main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
9 v6 E* j% Z5 X, u' p" ~```/ ^8 o! M4 f$ {* H; J+ ^) R7 V
##### 步骤4: 策略实施
1 O' e# S* d& \9 f. i" }4 k) p```python. q7 l# q" U% u& y s& y
# 设定买入卖出条件! x' p+ x; l& O' C
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)" o2 a) t2 X; L9 n1 G: H0 j" D4 P
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0): l4 _' p/ Z. S+ `9 ?
# 绘制买入卖出点" j! A! h& {, C5 t' X |4 ?! X
plt.figure(figsize=(14, 7))6 |8 I) P, F0 p( F
plt.plot(data['Close'], label='Close')% n) _) v% H: G: K7 n
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
. p# ^7 _% B& H. I) q; s cplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
^, E0 _5 p' B$ N/ lplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')8 n% g: p) D& y! X2 X1 J- M; X8 t
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')1 D( q; \! \9 f* W
plt
# q) h, O8 p- J- _: T: g.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')4 Z, R9 M, L* w2 p" \8 s# R
plt.legend()5 X+ B9 k5 T" o) `' ~0 `
plt.show()
0 B0 H1 s1 _# x, {& ]```
( u/ ~. U4 b0 `# a3 B#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42