量化交易入门（二十九）布林带指标实现和回测

本文主要是介绍量化交易入门（二十九）布林带指标实现和回测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

首先我们来看一张图，这张图就是拿的苹果股票2020年1月1日到2023年12月30日的历史数据进行回测后生成的。图中绿色箭头是买入点，红色箭头是卖出点。我们看到大部分的时候是在股价较低的时候买入，在股价较高的时候卖出，好像挺不错的。

 具体怎么实现，到底结果怎么样，我们来看代码和运行结果。

示例代码

import backtrader as bt
import yfinance as yf# 定义布林带交易策略
class BollingerBandsStrategy(bt.Strategy):params = (('period', 20),('devfactor', 2))def __init__(self):self.bbands = bt.indicators.BollingerBands(period=self.params.period, devfactor=self.params.devfactor)self.order = Nonedef next(self):if self.order:returnif self.data.close[0] > self.bbands.lines.top[0]:if self.position.size == 0:commission_info = self.broker.getcommissioninfo(self.data)cash = self.broker.get_cash() - commission_info.getsize(1, self.data.close[0])size = cash // self.data.close[0]self.buy(size=size)print(f'BUY: {size} shares')elif self.data.close[0] < self.bbands.lines.bot[0]:if self.position.size > 0:size = self.position.sizeself.close(size=size)print(f'SELL: {size} shares')def notify_order(self, order):if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:returnif order.status in [order.Completed]:if order.isbuy():print(f'BUY executed at {self.data.num2date(order.executed.dt).date()}, Price: {order.executed.price:.2f}, Cost: {order.executed.value:.2f}, Comm: {order.executed.comm:.2f}')elif order.issell():cost = order.executed.valueprofit = order.executed.value - order.created.size * order.created.priceprofit_percent = (profit / cost) * 100print(f'SELL executed at {self.data.num2date(order.executed.dt).date()}, Price: {order.executed.price:.2f}, Cost: {cost:.2f}, Profit: {profit:.2f}, Profit %: {profit_percent:.2f}%')elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:print('Order Canceled/Margin/Rejected')    # 创建Cerebro引擎
cerebro = bt.Cerebro()# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(100000.0)# 下载苹果股票数据
data = yf.download('AAPL', '2020-01-01', '2023-12-30')
data = data.dropna()# 将数据添加到Cerebro引擎中
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)
cerebro.adddata(data)# 添加MACD策略
cerebro.addstrategy(BollingerBandsStrategy)# 设置佣金为0.1%
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)# 添加分析指标
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='returns')
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe')
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='drawdown')# 运行回测
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
results = cerebro.run()
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())# 获取回测结果
strat = results[0]
returns = strat.analyzers.returns.get_analysis()
sharpe = strat.analyzers.sharpe.get_analysis()
drawdown = strat.analyzers.drawdown.get_analysis()# 打印回测指标
print('Annualized Return: %.2f%%' % (returns['rnorm100']))
print('Sharpe Ratio: %.2f' % (sharpe['sharperatio']))
print('Max Drawdown: %.2f%%' % (drawdown['max']['drawdown']))
print('Max Drawdown Period: %s' % (drawdown['max']['len']))# 绘制回测结果
cerebro.plot()

策略逻辑

策略的主要逻辑可以总结如下:

1、计算布林带指标:

• 使用指定的时间周期(period)和标准差因子(devfactor)计算布林带指标。
• 布林带由三条线组成:中轨(移动平均线)、上轨(中轨+标准差)和下轨(中轨-标准差)。

2、买入信号:

• 当前收盘价高于布林带上轨,并且当前没有持仓时,生成买入信号。
• 计算可用资金可以买入的最大股票数量,并发出买入订单。
• 打印买入信息,包括买入的股票数量。

3、卖出信号:

• 当前收盘价低于布林带下轨,并且当前有持仓时,生成卖出信号。
• 卖出当前持有的所有股票。
• 打印卖出信息,包括卖出的股票数量。

4、风险管理:

• 买入时使用全部可用资金购买股票,卖出时卖出所有持有的股票,没有固定的交易量限制。
• 策略没有设置止损或止盈条件,完全依赖布林带指标的信号进行交易。

总体而言,这个策略的主要思路是:当价格突破布林带上轨时买入,突破下轨时卖出,以捕捉价格的波动和潜在的趋势变化。策略使用了简单的信号生成和资金管理规则,没有复杂的风险控制措施。

代码解析

让我们详细解析这个代码:

1、导入所需的库:

• backtrader: 用于回测的Python框架。
• yfinance: 用于从Yahoo Finance下载股票数据。

2、定义布林带交易策略类BollingerBandsStrategy,继承自bt.Strategy:

• params: 策略的参数,包括布林带的时间周期、标准差因子、交易量和调试开关。
• __init__: 策略的初始化方法,创建布林带指标和订单变量。
• next: 策略的核心逻辑,根据布林带指标的信号执行买卖操作。
  • 如果当前有未完成的订单,则不进行新的交易。
  • 如果收盘价超过上轨,且当前有多头仓位,则卖出;如果当前没有仓位,则进行卖空操作。
  • 如果收盘价低于下轨,且当前没有仓位,则买入;如果当前有空头仓位,则进行买入平仓操作。
• notify_order: 订单状态通知方法,用于处理订单执行结果和错误情况。

3、下载苹果股票数据:

• 使用yfinance库下载指定时间范围内的苹果股票数据。
• 将数据保存为CSV文件。

4、创建Cerebro引擎:

• bt.Cerebro是Backtrader的核心类,用于管理回测的各个组件。

5、加载数据到Cerebro:

• 使用bt.feeds.YahooFinanceCSVData从之前保存的CSV文件中加载苹果股票数据。
• 将数据添加到Cerebro引擎中。

6、添加布林带交易策略:

• 将BollingerBandsStrategy添加到Cerebro引擎中。

7、设置初始资金和佣金:

• 使用cerebro.broker.setcash设置回测的初始资金。
• 使用cerebro.broker.setcommission设置交易佣金。

8、运行回测:

• 输出回测开始时的投资组合价值。
• 调用cerebro.run()运行回测。
• 输出回测结束后的投资组合价值。

9、绘制回测结果:

• 调用cerebro.plot()绘制回测结果图表,包括股价、交易信号和投资组合价值等。

 运行结果分析

执行的结果：
Starting Portfolio Value: 100000.00 
Final Portfolio Value: 173356.80
Annualized Return: 14.78%
Sharpe Ratio: 0.60
Max Drawdown: 27.17%
Max Drawdown Period: 373

看到Final Portfolio Value: 173356.80这个值，好像还不错，又挣到钱了，暗暗开心一下。我们对该交易策略的表现进行以下分析:

1、收益率:

• 起始投资组合价值为100000.00,最终投资组合价值为173356.80。
• 总收益率为(173356.80 - 100000.00) / 100000.00 = 73.36%,表明该策略在整个回测期间实现了可观的收益。
• 年化收益率为14.78%,表示平均每年的收益率。这个数值需要根据回测的时间跨度来解释,一般来说年化收益率越高越好。

2、夏普比率:

• 夏普比率为0.60,表示策略的风险调整后收益。
• 夏普比率衡量了策略的超额收益与其承担的风险之间的关系。一般来说,夏普比率越高,表示策略在承担相同风险的情况下获得了更高的超额收益。
• 该策略的夏普比率为0.60,表明其风险调整后的收益表现尚可,但还有进一步优化的空间。

3、最大回撤:

• 最大回撤为27.17%,表示从最高点到最低点的最大损失幅度。
• 最大回撤反映了策略在最糟糕的情况下可能遭受的最大损失。该策略的最大回撤为27.17%,说明在某个时期内,投资组合的价值从最高点下跌了27.17%。
• 最大回撤期为373,表示从最高点到最低点的持续时间。这意味着策略经历了较长时间的回撤期,需要注意风险管理和回撤控制。

4、总结:

• 该布林带交易策略在回测期间实现了较高的总收益率和年化收益率,表明策略有一定的盈利能力。
• 夏普比率为0.60,说明策略的风险调整后收益表现尚可,但还有提升的空间。
• 最大回撤为27.17%,持续时间较长,提示需要关注策略的风险管理和回撤控制。
• 整体而言,该策略表现出一定的潜力,但仍需要进一步优化和改进,如引入更多的风险管理措施、参数优化和组合管理等。

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