### 量化交易策略：结合布林带（BB）与Bears指标的赫兹量化分析
+ v* r1 g* g( m0 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。
1 J& h' L+ P. k: u# H" q P2 x! i#### 1. 布林带（BB）概述, m) Y, v$ x9 M/ d. j4 Y
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 } I/ c! t- |- D7 k; i; e
#### 2. Bears指标概述
# T7 T3 D; C# R1 _: b& GBears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。
: @0 m f ~. \8 s#### 3. 赫兹量化分析, m, ^! F. c# O6 e8 J
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。
$ `+ B' d# e( d, x2 x; J/ Y# `#### 4. 交易策略设计与Python代码实现
w, L, J3 `9 b# @4 s/ o以下是实现这一策略的简化步骤及其Python代码：
8 {5 K9 M4 k1 S' X; m##### 步骤1: 数据准备; Q* M1 E4 E$ n) ^9 s
首先，导入必要的Python库，并加载股票数据：
0 x _9 p4 ~( t```python: Y: @ U" e# w+ _1 ?
import numpy as np5 v6 I8 m8 b/ \ l1 c- d$ ]" |
import pandas as pd' }( {* W' m9 y4 j6 r, s( g5 ^
import matplotlib.pyplot as plt
) _* l/ l2 ~3 Z( Hfrom scipy.fft import fft
, ~/ T8 S O! l7 {" V2 s# 加载数据，这里以'DATA.csv'为例，包含Open, High, Low, Close列- i( ?. z. M; [
data = pd.read_csv('DATA.csv', parse_dates=True, index_col='Date')! U5 P, F2 L+ Y' s X" W! ^
```
7 M# v- U$ a+ Q( l* U7 o7 n##### 步骤2: 计算布林带与Bears指标2 H7 u4 v3 ^5 D8 ~" H
```python1 T; X, Q j+ M1 F& {3 ~& [
# 计算简单移动平均线和标准差
\7 s8 `5 G4 vwindow = 20 # 布林带的周期: U& r' W1 _! { h" }- p# R% h
data['SMA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()% T) r! s' w* ~% D, s9 K
data['STD'] = data['Close'].rolling(window=window).std()
% K; s2 ?; ]0 D. H7 C' J+ Z# 计算布林带
& p7 c! n8 y. J8 l1 Hdata['Upper'] = data['SMA'] + (data['STD'] * 2)) A( j; m w, A) T0 i0 M( W& [
data['Lower'] = data['SMA'] - (data['STD'] * 2)
3 W6 R, a' v7 V. I; }8 F. T# 计算Bears指标
' u, q5 ^) v2 a. d! X, n* @7 B3 _ Sdata['Bears'] = data['Low'] - data['Close']
1 d' P2 @( d' E- c9 {' T# t, l```
' ^" {( {# h6 b5 Q8 X& @##### 步骤3: 赫兹量化分析) K$ C2 K+ w. V( F& r3 m
```python5 O% o% y1 S: M0 }+ W+ V7 `1 ^
# FFT变换/ Z: y7 l5 |; O
fft_values = fft(data['Bears'].dropna())
* Z' `+ S: b2 ?2 e4 f! P6 H& N( i; Qfrequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))7 [5 l3 R0 A* ^: d% f+ S+ ]
# 找到主要频率
+ k/ C! e( o3 }# tmain_freq = frequencies[np.argmax(np.abs(fft_values))]
5 U8 V+ K* P0 q```
7 C0 G/ l+ u. @3 ?3 B- T##### 步骤4: 策略实施
) C3 l6 U1 b2 u" G6 Q# Z```python, }; E ]/ C. Q0 m6 l2 |
# 设定买入卖出条件; N: u) Z% Y2 D
data['Buy'] = (data['Close'] < data['Lower']) & (data['Bears'] > 0)" ]- w9 Z f/ ^' x* o
data['Sell'] = (data['Close'] > data['Upper']) & (data['Bears'] < 0). J& w9 X& p4 |3 ] M6 p9 \2 a) T5 U+ k
# 绘制买入卖出点* R7 d! `' q9 ~# o. y: ^7 s
plt.figure(figsize=(14, 7))
! G+ d1 B2 B% b: Q. q$ J% Q7 pplt.plot(data['Close'], label='Close')
8 S3 H8 m' ~! J# o+ q( pplt.plot(data['Upper'], label='Upper Band')
7 E& }/ D4 M* q9 e2 E% T3 U! m( d& qplt.plot(data['Lower'], label='Lower Band')
5 A4 _4 ^# K. f1 C4 f1 o( j) z& X& P; A8 ^plt.plot(data.index, data['Buy'] * data['Close'], '^', markersize=10, color='g', lw=0, label='Buy Signal'). m0 V$ Q8 r! s2 E( [
plt.plot(data.index, data['Sell'] * data['Close'], 'v', markersize=10, color='r', lw=0, label='Sell Signal')
. C f4 Q& U6 G4 ]& r# Tplt
, R( b9 z4 d" l" U, l0 J.title('Bollinger Bands with Buy and Sell Signals')% Y5 h4 @ i: l* ^ d- |, `# B9 J
plt.legend()
4 S) H/ S8 ~+ g* D% v' w+ d5 Uplt.show()
+ Q9 J2 @& q; `$ @; e e: G```' @8 E0 N1 d. {+ ]
#### 5. |
|手机版|Archiver|
( 桂ICP备12001440号-3 )|网站地图
发表于 2024-4-28 08:31:42