python量化交易：各种指标的绘图、计算及交易策略

《量化投资:以Python/ target=_blank class=infotextkey>Python为工具》第五部分笔记

先来画k线图，要注意finance模块已经从matplotlib库中去除，现在要用mpl_finance库，单独安装。

其中有candlestick_ohlc函数，用来画k线图或者叫蜡烛图。函数接受的日期格式是浮点类型，接受的数据格式是列表型，要进行相应的转换，详见github库里本章的代码。

下面尝试几个跟指标有关的交易策略。

1.动量交易策略

即股价上涨或下跌的惯性。

计算方法有作差法，即今天的价格减去一段时间间隔以前的价格。

动量m = Pt - Pt-m

计算万科的5日动量，作图

动量交易策略:动量大于0，买入，动量小于0，卖出。

计算策略的胜率，画出直方图。

胜率大于0.5，但也没有大太多。

2.RSI指标

用来衡量股票买卖力量的相对强弱。

RSI = 100×(UP/(UP+DOWN))

UP表示周期内股价上涨幅度的平均值， DOWN表示周期内股价下跌幅度的平均值。

RSI取值范围为0~100，大于50越多，表明股价上涨力量超过下跌力量越多。

用交通银行股票做例子，先按上述公式计算RSI值，时间周期取6天。

最下面一个是RSI值。

再计算RSI24的值。

当短期rsi线穿过长期rsi线，为黄金交叉，买入信号，反之为死亡交叉，为卖出信号。

接着进行具体的策略回测。

策略为:当RSI6>80或RSI6向下穿过RSI24为卖出信号。当RSI6<20或RSI向上穿过RSI24为买入信号。

策略的收益时序图

策略的胜率计算

58%

再画图看一下累积收益率

上面是股票本身的累积收益率，下面是策略的累积收益。可以看到策略还不如直接买入然后持有呢。

本文代码:
https://github.com/zw.NET/MyQuant/tree/master/13