### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析5 {6 S! X+ v) S. ?: b' 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 f8 {1 {; \+ Y$ [* \' ~' C
#### 1. 布林带（BB）概述- Y- g5 t1 |2 _- R
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。 z4 _. a- t/ T }( N% T2 w, t' w
#### 2. Bears指标概述
o& T' r" ~! c7 M! s5 N/ T5 v7 {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。
2 k9 F9 y2 ]1 o. G#### 3. 赫兹量化分析8 D5 P8 j; v1 y3 {8 X
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。* C/ y6 c& u3 }9 b! c
#### 4. 交易策略设计与Python代码实现4 g: Y% b/ x: S6 B
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：! S. N4 }+ x. ^) Y* h' G, O
##### 步骤1: 数据准备+ K0 a1 g5 T* z0 r8 ] j) r" n( R" V
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
5 a- I/ F3 Z3 c2 p$ I# O```python
% b& n) M9 S6 F' r7 ^) Y) u2 K6 @import numpy as np Q e4 d) Z3 h, F% m
import pandas as pd( R8 m, \7 j; T3 ?4 R7 D" o$ l
import matplotlib.pyplot as plt
' Y# D' w0 m9 A& y' b4 I% V6 N3 Pfrom scipy.fft import fft
& u: s' h4 `7 `, B7 u( Z; q: Z( P @# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
+ I9 \4 c" j; b2 d4 bdata = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')9 Y- C6 N! D7 U7 B
```
" _' W: w0 F' C( @) b9 I2 S##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标1 \# M# A! ^6 ~/ b+ P# W& }
```python+ G/ A' m8 e' X1 J
# 计算简单移动平均线和标准差, M- C1 g4 y- f
window = 20 # 布林带的周期. b7 [; n, \: n% s& N6 n0 I
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
$ z1 S0 Z$ q% t7 ?2 Jdata['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()% R# @& H3 D {+ K
# 计算布林带3 j7 s, `' Z2 n% N
data['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)6 M, I# n% Z! k( H! z( [' |
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)( X3 c7 Y# f6 o% C, X# X; F' i
# 计算Bears指标
# t E, p" G- O) |, a3 Q1 zdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']' q8 T$ T' u4 p# l" s5 E; G4 i9 G
```! F$ {$ _6 e E; r7 _/ u5 d- z1 W
##### 步骤3: 赫兹量化分析% y6 n4 F$ a$ _+ d7 g% \
```python
3 G. g$ v7 {- }3 v. o5 i% P+ f# {! O# FFT变换
, W: R: j# W5 D" l- Qfft_values = fft(data['Bears'].dropna())8 s& L% f4 J! F/ `# N' R
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))- ?, w! X# W- _; |. |
# 找到主要频率
7 c+ L# a( l7 d; K' f+ } C+ K' ^1 E, lmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]1 J o1 u% k5 n& v0 n+ F
```1 f7 J, o% ?# S
##### 步骤4: 策略实施
# j0 z. x, q* |3 d& R```python5 Q. r8 M5 w5 y2 G% I) r
# 设定买入卖出条件0 G0 `5 K0 J+ \/ Q
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)
. y3 @; P# B& m9 d! }- K# ?data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0)$ B2 ] a9 z5 N" g4 J
# 绘制买入卖出点2 K' S! K- j* S I" {" v) j0 V
plt.figure(figsize=(14, 7))- F6 q" i7 v5 e+ {2 \4 m) b7 U
plt.plot(data['Close'], label='Close')
9 K3 o: ]9 T+ z! Iplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')5 \; l4 t# K j$ V9 m3 S5 R
plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band'); \5 t; X$ u! q
plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
) g$ b9 t% P3 {" R0 z) n+ k" G4 p) Wplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
! z) a C5 n/ |" F3 Rplt( `% E; ~- n- L' V: s8 l: Y
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')
1 ~8 |" X E; D! u9 Splt.legend()
% f5 f* y% i! aplt.show() b: v9 o! Y! c) M+ Q
```" Y4 O+ F' x" a
#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42