用Python做股市数据分析(二)

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这篇博文是用Python分析股市数据系列两部中的第二部,内容基于我在犹他大学 数学3900 (数据科学)的课程 (阅读第一部分)。在这两篇博文中,我会讨论一些基础知识,包括比如如何用pandas从雅虎财经获得数据, 可视化股市数据,平均数指标的定义,设计移动平均交汇点分析移动平均线的方法,回溯测试和 基准分析法。这篇文章会讨论如何设计用移动平均交汇点分析移动平均线的系统,如何做回溯测试和基准分析,最后留有一些练习题以飨读者。

注意:本文仅代表作者本人的观点。文中的内容不应该被当做经济建议。我不对文中代码负责,取用者自己负责

交易策略

在特定的预期条件达成时一个开放头寸会被关闭。多头头寸表示交易中需要金融商品价格上升才能产生盈利,空头头寸表示交易中需要金融商品价格下降才能产生盈利。在股票交易中,多头头寸是牛市,空头头寸是熊市,反之则不成立。(股票期权交易中这个非常典型)

例如你在预计股价上涨的情况下购入股票,并计划在股票价格上涨高于购入价时抛出,这就是多头头寸。就是说你持有一定的金融产品,如果它们价格上涨,你将会获利,并且没有上限;如果它们价格下降,你会亏损。由于股票价格不会为负,亏损是有限度的。相反的,如果你预计股价会下跌,就从交易公司借贷股票然后卖出,同时期待未来股票价格下降后再低价买入还贷来赚取差额,这就是空头股票。如果股价下跌你会获利。空头头寸的获利额度受股价所限(最佳情况就是股票变得一文不值,你不用花钱就能将它们买回来),而损失却没有下限,因为你有可能需要花很多钱才能买回股票。所以交换所只会在确定投资者有很好的经济基础的情况下才会让他们空头借贷股票。

所有股民都应该决定他在每一股上可以冒多大的风险。比如有人决定无论什么情况他都不会在某一次交易中投入总额的10%去冒险。同时在交易中,股民要有一个撤出策略,这是让股民退出头寸的各种条件。股民也可以设置一个目标,这是导致股民退出头寸的最小盈利额。同样的,股民也需要有一个他能承受的最大损失额度。当预计损失大于可承受额度时,股民应该退出头寸以避免更大损失(这可以通过设置停止损失委托来避免未来的损失)。

我们要设计一个交易策略,它包含用于快速交易的交易激发信号、决定交易额度的规则和完整的退出策略。我们的目标是设计并评估该交易策略。

假设每次交易金额占总额的比例是固定的(10%)。同时设定在每一次交易中,如果损失超过了20%的交易值,我们就退出头寸。现在我们要决定什么时候进入头寸,什么时候退出以保证盈利。

这里我要演示移动平均交汇点分析移动平均线的方法。我会使用两条移动平均线,一条快速的,另一条是慢速的。我们的策略是:

  • 当快速移动平均线和慢速移动线交汇时开始交易
  • 当快速移动平均线和慢速移动线再次交汇时停止交易

做多是指在快速平均线上升到慢速平均线之上时开始交易,当快速平均线下降到慢速平均线之下时停止交易。卖空正好相反,它是指在快速平均线下降到慢速平均线之下时开始交易,快速平均线上升到慢速平均线之上时停止交易。

现在我们有一整套策略了。在使用它之前我们需要先做一下测试。回溯测试是一个常用的测试方法,它使用历史数据来看策略是否会盈利。例如这张苹果公司的股票价值图,如果20天的移动平均是快速线,50天的移动平均是慢速线,那么我们这个策略不是很挣钱,至少在你一直做多头头寸的时候。

下面让我们来自动化回溯测试的过程。首先我们要识别什么时候20天平均线在50天之下,以及之上。

apple['20d-50d'] =apple['20d'] -apple['50d']
apple.tail()
OpenHighLowCloseVolumeAdj Close20d50d200d20d-50d
Date
2016-08-26 107.410004 107.949997 106.309998 106.940002 27766300 106.940002 107.87 101.51 102.73 6.36
2016-08-29 106.620003 107.440002 106.290001 106.820000 24970300 106.820000 107.91 101.74 102.68 6.17
2016-08-30 105.800003 106.500000 105.500000 106.000000 24863900 106.000000 107.98 101.96 102.63 6.02
2016-08-31 105.660004 106.570000 105.639999 106.099998 29662400 106.099998 108.00 102.16 102.60 5.84
2016-09-01 106.139999 106.800003 105.620003 106.730003 26643600 106.730003 108.04 102.39 102.56 5.65

我们将差异的符号称为状态转换。快速移动平均线在慢速移动平均线之上代表牛市状态;相反则为熊市。以下的代码用于识别状态转换。

# np.where() is a vectorized if-else function, where a condition is checked for each component of a vector, and the first argument passed is used when the condition holds, and the other passed if it does not
apple["Regime"] = np.where(apple['20d-50d'] > 0, 1, 0)
# We have 1's for bullish regimes and 0's for everything else. Below I replace bearish regimes's values with -1, and to maintain the rest of the vector, the second argument is apple["Regime"]
apple["Regime"] = np.where(apple['20d-50d'] < 0, -1, apple["Regime"])
apple.loc['2016-01-01':'2016-08-07',"Regime"].plot(ylim = (-2,2)).axhline(y = 0, color = "black", lw = 2)

apple["Regime"].plot(ylim =(-2,2)).axhline(y =0, color ="black", lw =2)

apple["Regime"].value_counts()
 1    966
-1    663
 0     50
Name: Regime, dtype: int64

从上面的曲线可以看到有966天苹果公司的股票是牛市,663天是熊市,有54天没有倾向性。(原文中牛市和熊市说反了,译文中更正;原文数字跟代码结果对不上,译文按照代码结果更正)

交易信号出现在状态转换之时。牛市出现时,买入信号被激活;牛市完结时,卖出信号被激活。同样的,熊市出现时卖出信号被激活,熊市结束时,买入信号被激活。(只有在你空头股票,或者使用一些其他的方法例如用股票期权赌市场的时候这种情况才对你有利)

# To ensure that all trades close out, I temporarily change the regime of the last row to 0
regime_orig = apple.ix[-1, "Regime"]
apple.ix[-1, "Regime"] = 0
apple["Signal"] = np.sign(apple["Regime"] - apple["Regime"].shift(1))
# Restore original regime data
apple.ix[-1, "Regime"] = regime_orig
apple.tail()
OpenHighLowCloseVolumeAdj Close20d50d200d20d-50dRegimeSignal
Date
2016-08-26 107.410004 107.949997 106.309998 106.940002 27766300 106.940002 107.87 101.51 102.73 6.36 1.0 0.0
2016-08-29 106.620003 107.440002 106.290001 106.820000 24970300 106.820000 107.91 101.74 102.68 6.17 1.0 0.0
2016-08-30 105.800003 106.500000 105.500000 106.000000 24863900 106.000000 107.98 101.96 102.63 6.02 1.0 0.0
2016-08-31 105.660004 106.570000 105.639999 106.099998 29662400 106.099998 108.00 102.16 102.60 5.84 1.0 0.0
2016-09-01 106.139999 106.800003 105.620003 106.730003 26643600 106.730003 108.04 102.39 102.56 5.65 1.0 -1.0
posted @ 2018-03-20 00:47  jingsupo  阅读(1567)  评论(0编辑  收藏
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