Python量化交易(五)：量化择时策略

news2025/1/12 20:45:55

引言

大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者。本系列文章是我跟随DataWhale 2024年10月学习赛的Python量化交易学习总结文档。在现代金融市场中，量化择时策略已成为投资者追求超额收益的重要工具。本文将系统梳理量化择时策略的基本概念，重点解析常见的技术指标和策略，并介绍如何使用Python进行量化择时分析。

一、 什么是量化择时策略

  • 定义：利用数量化分析方法，通过技术指标组合，对交易标的进行低买高卖的操作，期望获得超越简单买入持有策略的收益风险表现。
  • 核心：技术分析（客观型技术分析）
  • 优点：具有很强的可传授性和可复制性
  • 客观型技术分析：分析过程中使用的分析方法，100%客观定义，不含主观定义;
  • 特点：具有很强的可传授性和可复制性，任何人只要花费时间精力去理解，掌握；便可以得到令人满意的投资业绩；

1. 量化择时的内容

  • 股票市场的非理性是周期性爆发的;
  • 定量分析不一定会出色，但是也不会坠入疯狂；

所谓量化择时,即为：根据量化指标，选择买卖的时机。量化择时分为：

  • 市场整体择时
  • 板块行业轮动择时
  • 个股的择时

意义：选择牛市、规避熊市，获得高超额收益；选择时机进入是投资决策的首要目标，低风险区域进入能增大安全边际；

2. 量化择时的优点

  • 提高超额收益：
    • 通过精准的市场时机选择，量化择时策略能够在市场上涨时买入，下跌时卖出，从而获得高于市场平均水平的收益。
  • 降低风险：
    • 量化择时策略通过避免市场下跌期间的持有，有效降低了投资组合的整体风险。
  • 省去选股复杂性：
    • 量化择时策略主要关注市场整体趋势，而非个股表现，因此投资者无需花费大量时间和精力进行个股研究与选择。
  • 系统化决策：
    • 量化择时策略依赖于系统化的数据分析和技术工具，减少了人为情绪和主观判断的影响，提高了决策的客观性和一致性。
  • 灵活应对市场波动：
    • 通过宏观先行指标、市场情绪指标、整体估值指标和技术分析指标的综合运用，量化择时策略能够灵活应对市场波动，及时调整投资组合。
  • 优化大类资产配置：
    • 量化择时策略适用于大类资产配置，能够在不同资产类别（如股票、债券、商品等）之间进行动态调整，以优化投资组合的风险收益比。
  • 捕捉市场机会：
    • 量化择时策略能够及时捕捉市场的短期拐点和中期趋势，从而在市场机会出现时迅速做出反应，最大化投资收益。
  • 长期稳健回报：
    • 通过量化择时策略，投资者可以在不同市场环境下，灵活调整资产配置，以应对市场波动，实现长期稳健的投资回报。

二、量化择时的策略

常见的技术指标有：

  • 均线
  • MACD
  • RSI等

它们都有一个共同点，那就是具有明确的数学公式，这说明其有广泛性，任何人计算出来的结果都是一样的；

例如20日简单均线，不管谁画出来的均线都是一样的；

这些客观型技术指标按照其性能及其设计特征，归纳了八种量化择时的方法：

  • 趋势择时
  • Hurst指数
  • SWARCH模型
  • 异常指标择时
  • 市场情绪择时
  • SVM分类
  • 有效资金模型
  • 牛熊线

接下来我们将其整理为以下表格进行区分：

策略名称定义公式/计算方法作用指标备注
异常指标择时处理特殊情况下的择时，如大盘顶点或低点时的异常数据。无特定公式，主要依赖市场噪声、行业集中度和兴登堡凶兆等策略。识别市场极端情况，提前预警。市场噪声、行业集中度、兴登堡凶兆适用于市场出现极端情况时的择时。
趋势择时基于技术分析，认为趋势具有延续性，跟随趋势操作。主要指标：MA（移动平均线）、MACD（指数平滑异同移动平均线）、DMA（差离值）等。识别市场趋势，跟随操作以获取收益。MA、MACD、DMA适用于趋势明显的市场环境。
有效资金择时通过判断推动大盘上涨或下跌的有效资金来判断走势。构建有效资金指标EMS（有效资金模型），计算资金流入流出情况。判断市场趋势的拐点，优化资金配置。EMS（有效资金指标）适用于市场顶部和底部的资金流动分析。
市场情绪择时利用投资者情绪判断市场方向，情绪热烈时市场可能继续上涨，反之下跌。利用投资信心指数等情绪指标。捕捉市场情绪波动，预测市场趋势。投资信心指数适用于个人投资者居多的市场环境。
SVM择时利用支持向量机（SVM）技术进行大盘趋势的模式识别。利用SVM技术进行大盘趋势的模式识别，区分不同市场模式。通过模式识别预测市场趋势。SVM分类模型适用于大数据分析和模式识别。
SWARCH择时利用宏观经济指标（如货币供应量M2）判断大盘走势。刻画货币供应量M2与大盘走势之间的关系。通过宏观经济指标预测市场趋势。货币供应量M2适用于宏观经济与股市关联性强的市场。
牛熊线择时将大盘走势划分为牛线和熊线，突破牛线预示上涨趋势，突破熊线预示下跌。使用250日移动平均线（年线）作为牛熊线。判断市场长期趋势，捕捉大级别行情。250日移动平均线（年线）适用于长期趋势判断。
Hurst指数利用分形理论判断市场趋势的长期记忆性和转折点。计算Hurst指数，判断时间序列的长期记忆性。识别市场趋势的延续性和转折点。Hurst指数（H=0.5为随机游走，0.5<H<1为长期记忆性，0≤H<0.5为均值回复）适用于分形市场理论下的趋势判断。

1. 均线由来

这里将均线法则整理为表格：

法则分类法则名称描述图示说明
买入法则买1：黄金交叉均线整体上行，股价由下至上上穿均线，形成黄金交叉，为第一个买点。均线向上，股价从下方穿过均线。
买入法则买2：回测不过股价出现下跌迹象，但尚未跌破均线，均线变为支撑线，为第二个买点。股价下跌但未跌破均线，均线提供支撑。
买入法则买3：小幅跌破股价仍处于均线上方，但呈现急剧下跌趋势。当跌破均线时，为第三个买点。股价在均线上方急剧下跌，跌破均线。
买入法则买4：乖离过大股价和均线都处于下降通道，且股价处于均线下方，严重远离均线，为第四个买点。股价和均线均下降，股价严重偏离均线。
卖出法则卖1：死亡交叉均线由上升状态变为缓慢下降的状态，股价也开始下降。当股价跌破均线时，形成死亡交叉，为第一个卖点。均线由上升转为下降，股价跌破均线。
卖出法则卖2：回测不过股价仍处于均线之下，但股价开始呈现上涨趋势，当股价无限接近均线但尚未突破时，均线变为阻力线，为第二个卖点。股价在均线下方上涨，接近但未突破均线。
卖出法则卖3：小幅突破股价终于突破均线，处于均线上方。但持续时间不长，股价开始下跌，直至再一次跌破均线，为第三个卖点。股价突破均线后迅速下跌，再次跌破均线。
卖出法则卖4：乖离过大股价和均线都在上涨，股价上涨的速度远快于均线上涨的速度。当股价严重偏离均线时，为第四个卖点。股价和均线均上涨，股价严重偏离均线。
  • 买入法则：主要用于判断买入时机，通过股价与均线的相对位置来识别买入信号。
  • 卖出法则：主要用于判断卖出时机，通过股价与均线的相对位置来识别卖出信号。

Granville八大买卖法则通过简单的均线和股价关系，提供了明确的买卖信号，至今仍被广泛应用于股票市场的量化策略中。

2.常见均线

常见的均线包括简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。

  • 简单移动平均线（SMA）：
    • 定义：SMA是通过将一段时间内的价格加总，然后除以时间段的长度来计算的。
    • 计算公式：

SMA = ∑ i = 1 n P i n \text{SMA} = \frac{\sum_{i=1}^{n} P_i}{n} SMA=n∑i=1n​Pi​​

其中， P i P_i Pi​是第 i i i天的价格， n n n是时间段的长度。
- 示例：20日简单移动平均线是根据过去20个交易日的收盘价来计算的。

  • 指数移动平均线（EMA）：
    • 定义：EMA是根据指数平滑系数来计算的，它更加关注最近的价格数据。较新的价格数据会给予更高的权重，而较旧的价格数据则给予较低的权重。
    • 计算公式：
      EMA t = α × P t + ( 1 − α ) × EMA t − 1 \text{EMA}t = \alpha \times P_t + (1 - \alpha) \times \text{EMA}{t-1} EMAt=α×Pt​+(1−α)×EMAt−1
      其中， α \alpha α 是平滑系数（通常取值为 2 n + 1 \frac{2}{n+1} n+12​）， P t P_t Pt​ 是当天的价格， EMA t − 1 \text{EMA}_{t-1} EMAt−1​ 是前一天的EMA值。
    • 初始EMA值：通常取第一个SMA值作为初始EMA值。
  • 应用：
    • 趋势分析：均线可以帮助分析趋势和价格的走势。
    • 买卖信号：当价格上涨并且价格位于均线之上时，可能被视为买入信号；当价格下跌并且价格位于均线之下时，可能被视为卖出信号。
    • 交叉均线策略：使用两条不同长度的移动均线，当短期均线穿过长期均线时产生交易信号。

3. 均线计算

我们结合金融软件具体查看一下该指标。目前各大金融软件基本都提供移动平均值的计算，如下截图展示了平安银行（000001.SZ） 2023年4月到6月的估价走势，在右上角展示了5日移动平均值（M5）、10日移动平均值（M10）、20日移动平均值（M20）、30日移动平均值（M30）。

为了进一步计算验证，本文拉取了20230501 - 20230630 交易日每天的日行情数据，根据收盘价计算，可以看出该计算结果与金融产品上展示的数据一致。

计算代码如下：

"""
使用tushare库来获取股票数据，并对数据进行处理和计算移动平均值。
"""

import tushare as ts

# https://tushare.pro/user/token
tushare_token = '0858b935f4518d9e56ffeb19910dc13e296291364ea1d7bd574eb84b'
ts.set_token(tushare_token)
pro = ts.pro_api(tushare_token)

# 个股数据 https://tushare.pro/document/2?doc_id=27
# 从tushare获取个股数据，从2023年5月1日到2023年6月30日期间获取股票代码为000001.SZ的数据，字段包括交易代码、交易日期和收盘价。
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230501', end_date='20230630', fields='ts_code,trade_date,close')
df = df.sort_values(by='trade_date')

# 使用.rolling()函数计算收盘价的移动平均值，分别为5天、10天、20天和30天，并将结果存储在M5、M10、M20和M30列中。
df['M5'] = df.close.rolling(window=5).mean().round(2)
df['M10'] = df.close.rolling(window=10).mean().round(2)
df['M20'] = df.close.rolling(window=20).mean().round(2)
df['M30'] = df.close.rolling(window=30).mean().round(2)

# 对数据按交易日期进行降序排序，以便按照日期从新到旧的顺序显示数据。
df = df.sort_values(by='trade_date', ascending=False)
print("前10条数据：\n", df.head(10))
df.to_csv('result.csv', index=False)

输出结果：

根据输出的结果，可以看出已经成功计算出均线数据；

三、双均线策略

1.策略原理

双均线策略使用两根均线，一根长周期均线和一根短周期均线。当短期均线从下往上穿越长周期均线时，买入；当短期均线从上往下穿越长周期均线时，卖出。Granville八大法则也是一种双均线策略，其短周期均线为M1（当日收盘价）。

  • 短期均线：5、7、10，用于预测短期走势，MA5和MA10又称为短期监测线。
  • 中期均线：20、30、60，用于预测中期走势，MA20和MA30又称为警戒线，MA60则称之为生死线。
  • 长期均线：120、250，用于长期走势，MA120又称为确认线，MA250则通常被看做反转线，又称为牛熊分界线。

2.策略缺陷

  1. 滞后性：均线归根到底是一种平均值，在应用中存在的最大问题就是滞后性。当出现买入卖出信号时，最佳时机早已过去。
  2. 长短周期难以选择：如果两根均线的周期接近，容易缠绕，产生大量无效交易；如果周期差距较大，趋势性不明显，可能会造成很大亏损。

3.策略优化方向

  1. 使用加权移动平均值：将短期（如昨天）的权重增大，以加强指标的敏感性。
  2. 不局限于收盘价：尝试将最高价、最低价等加入到加权移动平均值的计算中。
  3. 自适应调整均线周期：根据价格走势自动调整均线周期，如单边上涨趋势时采用短期均线，横盘震荡时采用长期均线。

案例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts

# 设置tushare token
# tushare_token = 'your_tushare_token'
tushare_token = '0858b935f4518d9e56ffeb19910dc13e296291364ea1d7bd574eb84b'
ts.set_token(tushare_token)
pro = ts.pro_api()

# 获取股票数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20210101', end_date='20230630', fields='trade_date,close')

# 计算短期均线和长期均线
df['MA5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()

# 生成交易信号
df['signal'] = np.where(df['MA5'] > df['MA20'], 1, -1)

# 计算当天持仓状态
df['position'] = df['signal'].diff()

# 回测策略
df['return'] = df['close'].pct_change()  # 计算每日收益率
df['strategy_return'] = df['position'].shift() * df['return']  # 计算每日持仓收益

# 计算累计收益率
df['cumulative_return'] = (1 + df['strategy_return']).cumprod()

# 可视化结果
plt.plot(df['trade_date'], df['cumulative_return'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Return')
plt.title('Dual Moving Average Strategy')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

结果如下：

代码思路：

  1. 数据获取：
    • 使用tushare库获取股票代码为000001.SZ的股票数据，时间范围为2021年1月1日至2023年6月30日，字段为交易日期和收盘价。
  2. 计算均线：
    • 计算5日和20日的简单移动平均线（SMA），分别存储在MA5和MA20列中。
  3. 生成交易信号：
    • 当5日均线（短期均线）在20日均线（长期均线）之上时，生成买入信号（1）；反之，生成卖出信号（-1），存储在signal列中。
  4. 计算持仓状态：
    • 通过signal列的差分计算持仓状态，持仓状态的变化表示买入和卖出的时机，存储在position列中。
  5. 回测策略：
    • 计算每日收益率，并根据持仓状态计算每日策略收益率，存储在strategy_return列中。
    • 计算累计收益率，存储在cumulative_return列中。
  6. 可视化结果：
    • 使用Matplotlib库绘制累计收益率曲线，展示策略的表现。
  • 交易成本：在实际应用中，需要考虑交易成本和滑点。
  • 止损和止盈：建议设置止损和止盈策略，以控制风险。
  • 策略优化：可以根据市场情况和策略表现，进一步优化均线周期和参数。

四、MACD均线择时策略

1.MACD指标概述

MACD（Moving Average Convergence and Divergence），即异同移动平均线，是由Gerald Appel在1979年提出的一种技术分析工具。它通过对金融资产价格的收盘价进行平滑处理，生成两线一柱的组合，分别是快速线DIF、慢速线DEA和柱状图MACD。MACD指标能够反映股票近期价格走势的变化强弱和能量，帮助投资者把握准确的买卖点。

2.MACD计算方法

MACD的计算涉及以下几个步骤：

  • 短期EMA：通常采用12天的收盘价指数移动平均值，记为EMA(price, 12)。
  • 长期EMA：通常采用26天的收盘价指数移动平均值，记为EMA(price, 26)。
  • DIF：短期EMA与长期EMA的差值，即DIF = EMA(price, 12) - EMA(price, 26)。
  • DEA：DIF的9天指数移动平均值，即DEA = EMA(DIF, 9)。
  • MACD：DIF线与DEA线的差，即MACD = DIF - DEA。

3.依据MACD进行择时

MACD指标在择时策略中有以下经典应用：

  • 金叉：当MACD从负数转向正数，快速线DIF自下而上穿过慢速线DEA时，形成金叉，这是买入信号。
  • 死叉：当MACD从正数转向负数，快速线DIF自上而下穿过慢速线DEA时，形成死叉，这是卖出信号。
  • 大角度变化：当MACD以大角度变化时，表示快速线和慢速线的差距迅速拉开，预示着市场大趋势的转变。

4.MACD指标的优缺点

优点：

  • 简化观察：相比双均线策略，MACD将两条线转换成单个指标，更容易观察。
  • 减少假信号：在震荡行情中，MACD能减少频繁发出假信号的现象。
  • 风险控制：MACD能较早地发出卖出信号，帮助策略在股价开始下跌时及时离场。

缺点：

  • 错失利润：在大型趋势上涨行情中，MACD可能过早离场，错失部分利润。

5.代码案例

以下是案例代码，展示了如何使用MACD指标进行择时策略的回测：

import numpy as np
import pandas as pd
import talib as ta 
# Joinquant数据下载API
from jqdatasdk import *
# 登录验证
auth("xxxx电话号码", "xxxx聚宽登录密码")
import matplotlib.pyplot as plt

# 下载数据
# 下载2015-2018年的沪深300指数，频率为每天，只要收盘价
price = get_price("000300.XSHG", start_date="2023-07-22", end_date="2024-07-28", frequency="daily", fields=['close'])['close']
# 用python自带的tseries库中的pct_change()函数计算日收益率
ret = price.pct_change()

# 用talib库中的相应函数计算MACD指标
dif, dea, macd = ta.MACD(price)
# 只考虑MACD指标，MACD转正时开仓买入，转负时清仓
sig = (macd>0)

# sig滞后一期、去除空值、转换成整数
sig_lag = sig.shift(1).fillna(0).astype(int)
# sig_lag与股票日收益率相乘，即可得策略日收益率。python能自动对齐时间序列的日期。
sig_ret = sig_lag*ret
# 计算策略累计收益
cum_sig_ret = (1+sig_ret).cumprod()

# 把股票价格转换成从1开始，方便比较
price_norm = price/price[0]

# 简单起见，这里不考虑手续费，作图比较该策略和“买入-持有”策略的表现。
plt.figure(figsize=(18,8))
plt.plot(price_norm)
plt.plot(cum_sig_ret)
plt.legend(["benchmark", "strategy cumulative return"], loc="upper left")
plt.show()

通过这段代码，我们可以直观地比较MACD择时策略与“买入-持有”策略的表现。

相关包安装：

pip install numpy== 1.14.1
pip install thriftpy2==0.4.20 jqdatasdk pandas

pip install -U pandas_ta

conda install -c conda-forge TA-Lib

申请聚宽数据的链接：

聚宽登录

最后，投资需谨慎，本文仅供作者学习使用，切勿作为实践案例进行使用；若造成损失，作者可不负责哦！🙂

相关链接

  • 项目地址：AlgoQuant-CookBook
  • 相关文档：专栏地址
  • 作者主页：GISer Liu-CSDN博客

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nfs作业 服务机&#xff1a; 编写配置文件&#xff1a; [rootlocalhost ~]# vim /etc/exports 配置文件内容&#xff1a; /nfs/shared *(ro,sync) /nfs/upload 192.168.36.0/24(rw,anonuid210,anongid210,sync) /home/tom 192.168.36.132(rw) 创建目录&#xff0c;文件&am…
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紫杉醇的药物代谢-文献精读73

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Hydrogen-Bond-Assisted Catalysis: Hydroxylation of Paclitaxel by Human CYP2C8 氢键辅助催化&#xff1a;人类CYP2C8对紫杉醇的羟基化 摘要 紫杉醇&#xff08;PTX&#xff0c;或称Taxol&#xff09;是一种广泛用于治疗多种癌症的化疗药物&#xff0c;经过细胞色素P450酶…
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使用语言模型进行文本摘要的五个级别（llm）

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视频链接&#xff1a;5 Levels Of LLM Summarizing: Novice to Expert
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A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection

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1. Introduction SSL的成功主要有以下两个方面&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;一致性正则化&#xff1a;如果对一个未标记的数据应用实际的扰动, 其预测结果不应该发生显著变化, 也就是输出具有一致性&#xff0c;通过在未标记数据上构造添加扰动后的预测结果 y~​ 与…
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