### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析& c& d$ ]5 k& ]* g3 Y
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。
( {6 c1 ^ H. } `#### 1. 布林带（BB）概述
; C/ P0 d" i2 d( X" R( T: w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。
) p2 V" B) a+ f0 N1 W+ D#### 2. Bears指标概述
% R" K5 Z( `- Z3 f* MBears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。
7 y3 }7 a/ l" B#### 3. 赫兹量化分析) X0 w1 ^4 \) X6 U
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。
/ o( S" y; `) v1 X+ S& ^+ r2 A8 \#### 4. 交易策略设计与Python代码实现# U9 ^" y4 x$ A8 g3 |% y! ]
以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
- h8 C, X9 s/ E4 j! V##### 步骤1: 数据准备
9 ]0 t2 O8 j2 f3 D% M; {首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
3 U8 {) b. t3 P- }```python' e! \% h- U) R7 o* W9 s/ z
import numpy as np+ d$ R* `5 } k2 Z& j% j5 a
import pandas as pd
J' r6 x1 i( V0 e0 L1 r& \0 Nimport matplotlib.pyplot as plt
) k: Q, x* L6 H" J) u- Ufrom scipy.fft import fft" @& N) O( L& _( x
# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列
8 u+ {6 a1 m+ A1 Q7 }data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')0 j, f. ]0 L/ @4 v1 q- i
```
+ f( Q+ ^$ W8 h0 ^1 D- R$ r##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标" R$ p. @, |) e9 {/ h4 g+ o
```python
( \/ A, f5 J! _9 d# 计算简单移动平均线和标准差
3 n4 @+ U4 f, F8 ?% Q1 wwindow = 20 # 布林带的周期6 k5 H* {: Q( H' M) V P3 |
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()+ L* A2 X0 ?; m- }/ R
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
3 g) G! d/ O# }! \: O0 [# 计算布林带
5 E$ B! a. j( @4 r9 o6 `: ]' Rdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2); ]$ A* v7 g4 A3 E4 I- X
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2): D+ Y5 _% u. Z9 u+ e- h, i
# 计算Bears指标- U5 ~, u4 q* m' y, G, X
data['Bears'] = data['Low'] - data['Close']2 ? @, ^/ N7 l# n8 i! T
```
6 V4 e3 f& G0 Y6 I##### 步骤3: 赫兹量化分析3 U7 I" Z4 Y" A& L0 I: \. W8 }: \
```python/ X2 q* J0 P& _
# FFT变换1 d R4 ^. [8 {3 U) V. a3 D
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())2 t N& u/ I' z1 m1 x
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values)); F9 L3 I/ ]/ C8 U) u- i1 W$ f
# 找到主要频率
, m: v) z* `6 l' \4 c$ n0 u5 x omain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]+ i* n, z6 i. t0 R' i
```+ H' i: O$ X A) g
##### 步骤4: 策略实施6 }2 t3 n) [8 F1 J3 p6 ~
```python
7 i- B, }( B/ K- y& R! f# 设定买入卖出条件2 z7 K! r4 C( w' D4 Q- f1 _! X
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)& d1 N+ K7 m7 e, J( `
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0), H: D* T9 X! j7 s: u. s. j
# 绘制买入卖出点; v3 Y; U! |+ Y9 @9 k$ U# N
plt.figure(figsize=(14, 7))
0 f4 A& J/ [1 I8 mplt.plot(data['Close'], label='Close')
/ @# Z2 G; \2 N: ?' vplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
, O6 l* ?; C# o+ J) {plt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
' r8 P' A d0 v. D# Xplt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal')
3 M; @3 s% W! b8 X+ Qplt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
w6 Z3 r/ u5 M5 Z5 }plt* r' x% l# @1 a- o0 j- @
.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')0 y2 \4 r* P( D
plt.legend()+ A2 d2 D0 i6 n" I
plt.show(). h# x8 p1 j+ F3 Z2 N# V' x
```
) y- S* `6 n/ r& \; }* D#### 5. |
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发表于 2024-4-28 08:31:42