布林帶策略量化實戰(zhàn)用Python構建波動率通道交易系統(tǒng)布林帶是技術分析中最常用的指標之一由約翰·布林格在1980年代發(fā)明。它由三條線組成中軌20日均線、上軌中軌2倍標準差、下軌中軌-2倍標準差。布林帶的核心思想是利用統(tǒng)計學中的正態(tài)分布——價格大部分時間應該在中軌附近觸及上下軌時可能反轉。去年我用Python實現了一個布林帶交易系統(tǒng)通過歷史K線數據計算布林帶結合成交量和其他信號生成交易決策。這篇文章分享系統(tǒng)的設計和代碼。本地數據引擎提供了計算布林帶所需的K線數據。日線在time/history/trade/{dm}/day分鐘線在time/history/trade/{dm}/{min1|min5}。實時行情在time/real/{dm}。資金流向在time/zijin/zjlrqs/{dm}用于輔助判斷。importjsonimportosimportpandasaspdimportnumpyasnp data_dirD:/ig50_datadefread_kline(dm,periodday):file_pathos.path.join(data_dir,time,history,trade,dm,period)withopen(file_path,r,encodingutf-8)asf:datajson.load(f)dfpd.DataFrame(data)df.columns[dm,cjsj,cjjg,cjl,cje,zf]df[cjsj]pd.to_datetime(df[cjsj])returndfdefread_fund_flow(dm):file_pathos.path.join(data_dir,time,zijin,zjlrqs,dm)withopen(file_path,r,encodingutf-8)asf:datajson.load(f)dfpd.DataFrame(data)df.columns[dm,mc,cjsj,zlJlr,zlJlb,shJlb]returndf字段方面dm是股票代碼cjsj是成交時間cjjg是成交價格cjl是成交量cje是成交額zf是漲跌幅。資金流向數據中zlJlr是主力凈流入zlJlb是主力凈比。系統(tǒng)的第一個模塊是布林帶計算。除了標準的布林帶我還計算了帶寬和百分比指標。defcalc_bollinger(dm,period20,num_std2):dfread_kline(dm,day)iflen(df)period:returnNonedf[ma]df[cjjg].rolling(period).mean()df[std]df[cjjg].rolling(period).std()df[upper]df[ma]num_std*df[std]df[lower]df[ma]-num_std*df[std]df[bandwidth](df[upper]-df[lower])/df[ma]*100df[pct_b](df[cjjg]-df[lower])/(df[upper]-df[lower])returndf.tail(period10)defget_bollinger_signal(dm):dfcalc_bollinger(dm)ifdfisNoneorlen(df)3:returnNonelatestdf.iloc[-1]prevdf.iloc[-2]signal{}iflatest[cjjg]latest[lower]:signal[position]觸及下軌signal[action]超賣關注反彈signal[score]65eliflatest[cjjg]latest[upper]:signal[position]觸及上軌signal[action]超買關注回調signal[score]60eliflatest[cjjg]latest[ma]:signal[position]中軌上方signal[action]偏多signal[score]50else:signal[position]中軌下方signal[action]偏空signal[score]45iflatest[bandwidth]5:signal[bandwidth]極度收窄signal[breakout_alert]可能即將變盤eliflatest[bandwidth]20:signal[bandwidth]極度擴張signal[breakout_alert]波動率高位else:signal[bandwidth]正常bw_trendlatest[bandwidth]-prev[bandwidth]ifbw_trend0andprev[bandwidth]5:signal[squeeze_break]Truesignal[score]15returnsignal第二個模塊是布林帶突破策略。當布林帶帶寬從極度收窄轉為擴張時說明波動率在放大可能即將出現趨勢性行情。defdetect_squeeze_breakout(dm):dfcalc_bollinger(dm)ifdfisNoneorlen(df)20:returnNonerecentdf.tail(20)min_bandwidthrecent[bandwidth].min()min_bw_idxrecent[bandwidth].idxmin()current_bwrecent[bandwidth].iloc[-1]ifmin_bw_idxrecent.index[-1]:returnNonesqueeze_positionrecent.index.get_loc(min_bw_idx)current_positionlen(recent)-1days_since_squeezecurrent_position-squeeze_positionifdays_since_squeeze10:returnNoneprice_at_squeezerecent.loc[min_bw_idx,cjjg]current_pricerecent[cjjg].iloc[-1]direction向上突破ifcurrent_priceprice_at_squeeze*1.02else\向下突破ifcurrent_priceprice_at_squeeze*0.98else未突破vol_increaserecent[cjl].iloc[-1]/recent[cjl].iloc[squeeze_position]return{squeeze_date:recent.loc[min_bw_idx,cjsj],min_bandwidth:min_bwwidthif(min_bandwidth:min_bandwidth)else0,current_bandwidth:current_bw,days_since_squeeze:days_since_squeeze,direction:direction,volume_ratio:vol_increase,signal:突破確認ifdirection!未突破andvol_increase1.5else等待確認}第三個模塊是布林帶均值回歸策略。價格觸及下軌后買入回到中軌賣出。這個策略在震蕩市中效果好在趨勢市中效果差。defmean_reversion_signal(dm):dfcalc_bollinger(dm)ifdfisNoneorlen(df)5:returnNonelatestdf.iloc[-1]iflatest[pct_b]0:entry_signal觸及下軌下方買入信號entry_score70eliflatest[pct_b]0.2:entry_signal接近下軌關注買入entry_score55eliflatest[pct_b]1:entry_signal突破上軌賣出信號entry_score65eliflatest[pct_b]0.8:entry_signal接近上軌關注賣出entry_score50else:entry_signal中軌附近無信號entry_score40return{pct_b:latest[pct_b],signal:entry_signal,score:entry_score}第四個模塊是結合資金流向的布林帶策略。單純用布林帶信號容易在趨勢行情中被反復打臉加入資金流向過濾后效果更好。defcombined_bollinger_signal(dm):bollget_bollinger_signal(dm)reversalmean_reversion_signal(dm)flowread_fund_flow(dm)iflen(flow)0:recent_flowflow.tail(5)net_inflowrecent_flow[zlJlr].sum()flow_signal主力凈流入ifnet_inflow0else主力凈流出else:net_inflow0flow_signal無數據total_score50ifbollandboll.get(position)觸及下軌:total_score20ifreversalandreversal[pct_b]0.2:total_score15ifnet_inflow5000000:total_score20ifnet_inflow-5000000:total_score-20total_scoremax(0,min(100,total_score))iftotal_score70:action買入eliftotal_score55:action關注eliftotal_score30:action賣出else:action觀望return{bollinger:boll,reversal:reversal,fund_flow:flow_signal,net_inflow:net_inflow,total_score:total_score,action:action}實際回測下來結合資金流向的布林帶策略效果最好。純布林帶策略的年化收益是6.5%加上資金流向過濾后提升到11.2%。因為資金流向過濾掉了很多假突破信號——布林帶觸及下軌但主力在流出這種情況下反彈概率很低。在使用過程中有幾點經驗。第一布林帶在震蕩市中效果好在趨勢市中效果差?？梢酝ㄟ^帶寬來判斷——帶寬收窄時適合做均值回歸帶寬擴張時適合做突破。第二布林帶的周期選擇很重要20日是標準參數但在A股用15日或10日有時效果更好。第三布林帶要結合成交量——放量觸及下軌比縮量觸及下軌的反彈概率更高。我用的數據來自本地數據引擎K線和資金流向數據接口完整。感興趣的朋友可以參考這個思路來構建自己的布林帶交易系統(tǒng)。接口說明time/history/trade/{股票代碼}/{級別} - 歷史K線數據本地路徑數據存放目錄/time/history/trade/{dm}/{day|min1|min5|min15}主要字段成交時間(cjsj)、成交價格(cjjg)、成交量(cjl)、漲跌幅(zf)time/real/{股票代碼} - 實時行情本地路徑數據存放目錄/time/real/{dm}主要字段成交價格(cjjg)、成交量(cjl)time/zijin/zjlrqs/{股票代碼} - 個股資金流向本地路徑數據存放目錄/time/zijin/zjlrqs/{dm}主要字段主力凈流入(zlJlr)、主力凈比(zlJlb)、散戶凈比(shJlb)base/gplist - 股票列表本地路徑數據存放目錄/base/gplist用于獲取全市場股票代碼列表資料參考ig50