移动平均策略

量化分析之路 2020-03-24

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在炒股过程中我们经常听到均线（MA） 5日 10日月线半年线等等

均线MA（moving average）通常是值股票的收盘价的多日平均价。

以5日均线为例，0为回测日为了防止未来数据，我们取前五日的收盘价价求均值

某股票的前5日价格为 10 10.5 11 10.5 10 那么它在第0日的五日均价就为10.5.

普遍的方法有：移动平均法指数移动平均法加权移动平均法等。

如：方法一：当股价上穿X日均线时买入

当股价下穿X日均线时卖出

方法二 : 当股价X日均线上穿Y日均线时买入

当股价X日捐献下穿Y日均线时卖出

如图中所示白线为MA5 黄线为MA10 在第一块红色部分 MA5上穿MA10 并在第三红色部分MA5才下穿MA10，收取到了巨大的涨幅。

下面我们来做一下代码讲解。第一部分预备工作我在这以002397的股票为例子。回测一下是持股不动的收益比较高还是采用策略的收益比较高

import talib as ta 
import pandas as pd 
import numpy as np






start = '2017-01-01'                       # 回测起始时间
end = '2018-01-01'                         # 回测结束时间
universe = ['002397.XSHE']       #  以 002397为例 证券池，支持股票、基金、期货、指数四种资产
benchmark = '002397.XSHE'                       # 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

第二部分配置账户信息

# 配置账户信息，支持多资产多账户
accounts = {
    'fantasy_account': AccountConfig(account_type='security', capital_base=10000000)}




def initialize(context):
    context.short_term = 5        #参数 5日
    context.long_term = 20        #参数 10 20日等
    context.window = 30            #滑动窗孔 > 5+20

第三部分执行操作

def handle_data(context):
 # 获取账户信息和股票信息
    account = context.get_account('fantasy_account')
    universe = context.get_universe()
    
     # 获取股票全部数据
    data = context.history(universe, time_range=context.window, attribute='closePrice', freq='d', style='sat',retype='frame ')


     # 股票数据包含很多 收盘价 换手率 量比 PE PB等 我们只需要它的收盘价
    close_price = np.array(data[universe[0]]['closePrice'])
    log.info(close_price)
    
    # 调用ralib 计算均线数据 5日均线 和15日平均线
    short_ma = ta.MA(close_price, context.short_term)
    long_ma = ta.MA(close_price, context.long_term)
    log.info(data)
    
    # 获得持仓信息
    position = account.get_position(universe[0])
    # 检测是否有持仓  
    # 5日均线上穿20日均线 没持仓 买入
    if not position:
        if(short_ma[-2] < long_ma[-2]) and (short_ma[-1] > long_ma[-1]):
         account.order_pct_to(universe[0], 1)
    # 5日均线下穿20日均线 有持仓 ，卖出
    else:
        if (short_ma[-2] > long_ma[-2]) and (short_ma[-1] < long_ma[-1]):
         account.order_pct_to(universe[0], 0)

这是我跑了一下回测，蓝色线为移动均线策略的收益。黑色线benchmark为持股不动的收益。看到操作的收益时略高于持股不动的收益。

我们看到还有一些夏普率贝塔回撤等数据后面再讲解

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