4. 绘制K线图与动量图
这次，我们选择使用万能的mplfinance库。
def candel_momen_plot(df, period):
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
price = df.Close
lagPrice = price.shift(period)
momen = price - lagPrice
momen = momen.dropna()
df1 = df.loc[momen.index[0]:, :] # 使K线图起始时间与动量图相同
s = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='nightclouds', rc={
'font.family': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': 'False'})
add_plot = [mpf.make_addplot(momen)]
mpf.plot(df1, type='candle', style=s, title='K线图与动量图', addplot=add_plot, volume=True)
# 调用
candel_momen_plot(df['2020'],5)
生成图像如下(nightclouds风格)：
5. 动量交易策略的制定
四个步骤：
- 获取数据
- 确定时间跨度与计算方法
- 选择关键点
- 回测与评价。
最直觉的交易策略是动量大于0，说明股票还有上涨的能量，释放出买入信号。反之则相反。
在时间跨度m的设定上，仁者见仁智者见智，没有统一标准。
本次接下来计算将其设置为35日。
# 这次我们提取平安银行从2019年到昨天(2021-04-26)的收盘数据
Close = df['2019':'2021'].Close
momen35 = momentum(Close,35) # 使用前边定义过的函数
signal = [] # 交易信号空列表
# 动量值为负表示卖出
# 动量值为正表示买入
for i in momen35:
if i > 0:
signal.append(1)
else:
signal.append(-1)
signal = pd.Series(signal, index=momen35.index)
# 根据买卖点，指定买入和卖出交易，并计算收益率
tradeSig = signal.shift(1) # 滞后一天交易
ret = Close/Close.shift(1)-1 # 计算收益率
Mom35Ret = (ret*tradeSig).dropna() # 去空值
查看一下：
# 策略评价
# 计算胜率
win=Mom35Ret[Mom35Ret>0]
winrate = len(win)/len(Mom35Ret != 0)
查看胜率结果：
还没完，然后我们可以根据收益率与动量交易策略收益率的时序图，查看收益率分布情况：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.subplot(211)
plt.plot(ret[-len(Mom35Ret):],'b')
plt.ylabel('return')
plt.title('收益率时序图')
plt.subplot(212)
plt.plot(Mom35Ret,'r')
plt.ylabel('Mom35Ret')
plt.title('动量交易策略收益率时序图')
plt.show()
效果如下：
(这一点需要说明一下：在python console中，只要用mplfinance绘了一次图，在再次打开python console前，前边设定的风格会一直沿用下去了，会影响到matplotlib.pyplot。)
再然后，我们可以将预测成功与预测失败的收益率进行比较分析：
loss = -Mom35Ret[Mom35Ret < 0]
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.subplot(211)
win.hist()
plt.title("盈利直方图")
plt.subplot(212)
loss.hist()
plt.title("损失直方图")
如图所示：
最后，我们计算两种收益率的平均值与分位数值：
performance = pd.DataFrame({
"win":win.describe(),"loss":loss.describe()})
查看结果：
投资有风险，入市需谨慎。量化投资要结合多种策略的结论，而非单一指标。动量交易策略也只是其一。
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