量化-均线回归策略
量化交易策略通常基于数学模型和算法来决定何时买入或卖出资产。
均线回归策略基于价格与移动平均线的偏离情况。如果价格远离移动平均线，预计它会回归。
def mean_reversion_strategy(df, window, num_std_dev):signals = pd.DataFrame(index=df.index)signals['signal'] = 0.0# 设置价格和移动平均线signals['price'] = df['Close']signals['mavg'] = df['Close'].rolling(window=window, min_periods=1).mean()signals['std_dev'] = df['Close'].rolling(window=window, min_periods=1).std()# 当价格低于移动平均线减去一个标准差时买入signals['signal'][window:] = np.where(signals['price'][window:]< (signals['mavg'][window:] -num_std_dev*signals['std_dev'][window:]), 1.0, 0.0)# 当价格高于移动平均线加上一个标准差时卖出signals['signal'][window:] = np.where(signals['price'][window:]> (signals['mavg'][window:] +num_std_dev*signals['std_dev'][window:]), -1.0, signals['signal'][window:])return signals
这里，我们观察价格是否偏离其移动平均线一个标准差以上，如果价格低于这个下界，我们买入；如果价格高于上界，我们卖出。