唐安奇和布林带通道

量化分析之路 2020-04-01

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通道由三条线构成 —— 上阻力线、下支撑线和中心线。

下面我们要来讲两种著名的通道技术唐安奇和布林带，

唐安奇通道是后面学习海龟交易法则的基础，布林带通道想必大家也都听说过。

唐奇安通道指标计算：

唐奇安上阻力线 - 由过去N天的当日最高价的最大值形成。

唐奇安下支撑线 - 由过去N天的当日最低价的最小值形成。

中心线 =（上线 + 下线）/ 2

唐奇安通道常用作突破指标。它提供了两种主要类型的突破信号，一个是上阻力线或下支撑线，第二种突破信号是中心线交叉。

唐奇安通道指标支撑/阻力线突围信号

趋势交易者通常是沿着突破的方向进场，预计会有很强劲的趋势跟进，从而导致趋势价格的波动。使用唐奇安通道，当价格往上突破其上限时，做多；当价格往下突破其下限时，做空。

代码即在股价突破通道上轨是做多在股价跌破下轨时卖出

import numpy as np
import pandas as pd
import talib


start = '2015-01-01'                       # 回测起始时间
end = '2016-06-01'                         # 回测结束时间
universe = set_universe('ZZ500')        # 证券池，支持股票、基金、期货、指数四种资产
benchmark = 'ZZ500'                        # 策略参考标准
freq = 'd'                                 # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 1                           # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟
  
# 配置账户信息，支持多资产多账户
accounts = {
    'fantasy_account': AccountConfig(account_type='security', capital_base=10000000)
}


##周期
N=15


  
def initialize(context):
    pass


def handle_data(context):    
    timing(context)




def timing_Basic_DC(context):
    account =  context.get_account('fantasy_account')
    current_universe = context.get_universe( exclude_halt=True)
    security_position = account.get_positions()
    history = context.history(symbol=current_universe, time_range=N, attribute='closePrice',rtype='array')
    high_price = context.history(symbol=current_universe, time_range=N+1, attribute='highPrice',rtype='array')
    low_price = context.history(symbol=current_universe, time_range=N+1, attribute='lowPrice',rtype='array')
    cash = account.cash
    
    buy_list = []
    
    for sec in current_universe:
        close = history[sec]['closePrice']
        up = high_price[sec]['highPrice']
        down = low_price[sec]['lowPrice']
        if close[-2] < up[:-2].max() and close[-1] > up[1:-1].max() and sec not in security_position:
            buy_list.append(sec)
        if close[-2] > up[:-2].min() and close[-1] < up[1:-1].min() and sec in security_position:
            account.order_pct_to(sec,0)
            cash += security_position[sec].amount * context.current_price(sec)
            
    d = min(len(buy_list),int(cash)//20000)
    for  sec in buy_list[:d]:
        account.order(sec,20000/context.current_price(sec))

回测结果

结果跑赢大盘并且在股灾的时候回撤小于大盘还可以

二：布林带通道

(1)中轨线=N日的移动平均线;

(2)上轨线=中轨线+两倍的标准差;

(3)下轨线=中轨线-两倍的标准差;

他是根据数学原理切比雪夫不等式算出的。即股价在平均价的正负标准差之间的概率为1-1/k*k 如果股价超过该范围则视为小概率事件。

我做了两个回测一是

股价突破通道上轨做多在股价跌破下轨时卖出

二是

股价突破通道上轨卖出在股价跌破下轨时买入

import numpy as np
import pandas as pd
import talib


start = '2015-01-01'                       # 回测起始时间
end = '2016-06-01'                         # 回测结束时间
universe = set_universe('ZZ500')        # 证券池，支持股票、基金、期货、指数四种资产
benchmark = 'ZZ500'                        # 策略参考标准
freq = 'd'                                 # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 1                           # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟
  
# 配置账户信息，支持多资产多账户
accounts = {
    'fantasy_account': AccountConfig(account_type='security', capital_base=10000000)
}


##买入卖出阈值
N=20
k=1.96


def initialize(context):
    pass


def handle_data(context):    
    timing(context)
       
 
def timing_Basic_BULL(context):
    account =  context.get_account('fantasy_account')
    current_universe = context.get_universe( exclude_halt=True)
    # log.info(current_universe)
    security_position = account.get_positions()
    history = context.history(symbol=current_universe, time_range=N+1, attribute='closePrice',rtype='array')
    cash = account.cash
    buy_list = []
    for sec in current_universe:
        close = history[sec]['closePrice']
        up,mid,down =  talib.BBANDS(close,timeperiod=N, nbdevup=k, nbdevdn=k )
        if close[-2] > down[-2] and close[-1] < down[-1] and sec not in security_position:
            buy_list.append(sec)
        if close[-2] < up[-2] and close[-1] > up[-1] and sec in security_position:
            account.order_pct_to(sec,0)
            cash += security_position[sec].amount * context.current_price(sec)
     
    d = min(len(buy_list),int(cash)//20000)
    for  sec in buy_list[:d]:
        account.order(sec,20000/context.current_price(sec))


 def timing(context):
    return timing_Basic_BULL(context)

图一时突破上轨做多跌破下轨卖出

图二是突破上轨卖出跌破下轨买入

用的都是日线级别的K线回测第二种方法回测结果很一般

数据库

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唐安奇和布林带通道

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