### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
! w8 v4 C& O1 D+ u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。! J7 G: Q2 {/ t7 `4 ~6 C! o5 L
#### 1. 布林带（BB）概述
' d( q# l; Q9 y4 H7 @ f* a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。9 Y3 m1 h" D M
#### 2. Bears指标概述1 q; q6 Q4 C# t( J
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 r' e+ a" G$ o9 e9 ^#### 3. 赫兹量化分析
+ }$ z" R. B/ \) n% Y1 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。. q1 a- R/ w+ }' z7 m- ]- g
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
% {' O2 j: R3 h$ A9 ~" U以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：9 T# Q7 m) N8 o0 I* S! {* @
##### 步骤1: 数据准备
8 F: |/ k7 W$ d首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：" I ~$ _) R- g% J" D
```python) |/ k% }" a! [* v; [
import numpy as np( ~2 L( I4 E8 V& p9 ^8 W
import pandas as pd
, H# \" G$ g* q. C6 Fimport matplotlib.pyplot as plt
+ l s, d; I8 c: H& d; h+ i% ]from scipy.fft import fft% b8 _ j( R, }: i+ I5 h# K# ^6 [
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列! h m0 ]8 R& J. ~/ j: u$ m3 J
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')
; u; c/ C* }9 D- i1 p4 \```
% I2 }4 L4 T, q0 E1 P##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标2 B& c2 o) a S( p# f: D
```python
9 Z4 a/ A2 F9 Y# 计算简单移动平均线和标准差8 }* x# A. v. ~# D
window = 20 # 布林带的周期( w N# T$ ^0 l
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()3 J2 h% P( D: L+ \
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()7 c/ h5 w' T& `" H o& m; u/ v
# 计算布林带
- q8 V" ?- B) O8 Sdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)
, \7 {( Q E" E8 pdata['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)3 ?1 s U$ N5 K4 m- \ L
# 计算Bears指标
) r. p! k2 U [' e9 odata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
; o8 v7 ~9 T# g5 m2 ^```! ^- a1 H8 M3 `3 g
##### 步骤3: 赫兹量化分析
) z& t( e4 q# p1 K4 s0 U1 Z, c```python- S/ c+ s7 K- S; x
# FFT变换
4 d( e k% Y! ^& ]8 _* S; }fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
& f3 {- \+ R, r0 a! {. x& ~frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))! x5 ]: b% \- y: q# l! y0 {
# 找到主要频率
5 b; D# x p0 |main_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
4 ^, ?6 V+ {+ X```
6 l8 G4 S# |2 p& n% t( } i/ Q##### 步骤4: 策略实施$ R; Q( R8 {1 L3 _0 _
```python
3 L9 s0 ^$ ~9 v# 设定买入卖出条件
/ [5 U' v* j# P7 i+ A; mdata['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)7 H: \4 O, F) I& u1 L! I n0 D C5 v! L
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0); d9 k5 v! S7 }* ^* a3 _0 c
# 绘制买入卖出点
4 Z, F: N/ E$ S6 Wplt.figure(figsize=(14, 7)); Y" v7 V( f6 E) q4 e* u
plt.plot(data['Close'], label='Close')7 B6 G5 ^# Q# [" g1 {
plt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
8 o9 ?5 k# n! A' g9 B# Cplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
' \" ^4 ~, i' y2 {9 r/ ^1 a* \. kplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')* i2 O+ g0 n4 f# Y9 u
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
% _/ \4 c% T' g0 L. r: c' G7 Vplt& `) n, j$ v! D0 D9 J' ^$ D! E
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
) A/ S9 d0 u) }: @; J* Cplt.legend()
+ h/ _. p/ g) B# B& \1 hplt.show()% T c( D7 \4 X! L9 l: n
```, W6 s$ H( A- _
#### 5. |
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-4-28 08:31:42