量化交易 價量突破策略

木头左發表於2024-05-26

在量化交易中，價格和成交量是兩個非常重要的指標，它們為投資者提供了市場動態的直觀資訊。本文將探討如何將價格和成交量（簡稱“價量”）結合運用於量化交易策略中，以及如何透過這些指標來構建有效的交易模型。 感興趣的朋友，可以在下方公號內回覆：001，即可獲取原始碼，共同交流！

價格與成交量的基本概念

在股票市場中，價格是衡量股票價值的直接指標，通常以每股價格（Price Per Share, PPS）來表示。成交量則是指在一定時間內交易的股票數量，它反映了市場參與者的活躍程度和交易的熱度。
價格和成交量的變動往往能夠揭示市場趨勢和潛在的轉折點。例如，價格上漲伴隨著成交量的增加通常被視為上漲趨勢的確認，而價格下跌伴隨著成交量的減少則可能預示著下跌趨勢的減弱。

價量關係的量化分析

量化分析是量化交易策略的核心，它透過數學模型和統計方法來分析價格和成交量資料。在量化分析中，投資者可以利用各種技術指標和交易模型來研究價量關係，從而預測市場走勢並制定交易決策。

技術指標

技術指標是量化分析中常用的工具，它們透過計算價格和成交量的歷史資料來生成交易訊號。以下是一些常用的技術指標：

  • 均線（Moving Averages）：均線可以幫助投資者識別趨勢的方向和強度。例如，當短期均線穿越長期均線時，可能預示著趨勢的轉變。
  • 成交量均線（Volume Moving Averages）：成交量均線類似於價格均線，但是它們是基於成交量資料計算的。成交量均線可以幫助投資者判斷市場的活躍程度和趨勢的可持續性。
  • 相對強弱指數（Relative Strength Index, RSI）：RSI是一種動量指標，用於評估股票價格變動的速度和變化。RSI值超過70通常被認為是超買狀態，而低於30則可能是超賣狀態。
交易模型

交易模型是量化策略的基礎，它們結合了技術指標和其他市場資料來生成交易訊號。以下是一些基於價量關係的交易模型：

  • 突破策略（Breakout Strategy）：突破策略是在價格突破某個特定水平（如歷史最高價或均線）時買入或賣出。這種策略認為價格的突破通常伴隨著成交量的增加，從而確認了趨勢的有效性。
  • 量價趨勢策略（Volume-Price Trend Strategy）：量價趨勢策略是根據價格和成交量的變化來確定市場趨勢。例如，如果價格上漲且成交量增加，則認為上升趨勢將持續；如果價格下跌且成交量減少，則認為下降趨勢可能結束。

價量結合的量化策略例項

以下是一個簡單的量化交易策略例項，該策略結合了價格和成交量的變化來生成買入和賣出訊號。

策略邏輯
  • 選擇股票池：選擇一組股票作為交易物件，例如滬深300成分股。
  • 計算技術指標：對每隻股票計算短期和長期的均線，以及成交量均線。
  • 生成交易訊號：當短期均線穿越長期均線，並且成交量超過成交量均線時，生成買入訊號；當短期均線跌破長期均線，並且成交量低於成交量均線時，生成賣出訊號。
  • 執行交易：根據生成的交易訊號執行買入或賣出操作。
策略程式碼
# 匯入聚寬函式庫
from jqdata import *

# 初始化函式
def initialize(context):
    # 設定滬深300作為股票池
    g.stock_pool = '000300.XSHG'
    # 計算5日和20日的均線
    g.short_ma = 5
    g.long_ma = 20
    # 計算成交量的20日均線
    g.volume_ma = 20
    # 每天開盤前執行
    run_daily(before_market_open, time='before_open')
    # 每天交易時執行
    run_daily(trade)

# 開盤前執行函式
def before_market_open(context):
    # 獲取股票池中的股票列表
    g.stock_list = get_index_stocks(g.stock_pool)

# 交易函式
def trade(context):
    for stock in g.stock_list:
        # 獲取股票的歷史資料
        hist_data = attribute_history(stock, g.short_ma + g.long_ma, '1d', ['close', 'volume'], skip_paused=True)
        # 計算短期和長期均線
        short_ma = sum(hist_data['close'].iloc[-g.short_ma:]) / g.short_ma
        long_ma = sum(hist_data['close'].iloc[-g.long_ma:]) / g.long_ma
        # 計算成交量均線
        volume_ma = sum(hist_data['volume'].iloc[-g.volume_ma:]) / g.volume_ma
        # 獲取當前價格和成交量
        current_price = current_data[stock].last_price
        current_volume = current_data[stock].volume
        
        # 生成買入訊號
        if current_price > short_ma and current_price > long_ma and current_volume > volume_ma:
            # 檢查是否有持倉
            if context.portfolio.positions[stock].closeable_amount > 0:
                # 賣出持倉
                order_target(stock, 0)
            else:
                # 買入股票
                order_value(stock, context.portfolio.available_cash / len(g.stock_list))
        
        # 生成賣出訊號
        elif current_price < short_ma and current_price < long_ma and current_volume < volume_ma:
            # 買入股票
            order_value(stock, context.portfolio.available_cash / len(g.stock_list))

總結

價格和成交量是量化交易策略中不可或缺的分析工具。這裡僅僅簡單討論價量關係，更多時候還需要考慮市場情緒，交易風險，倉位管理影響等因素。 感興趣的朋友，可以在下方公號內回覆：001，即可獲取原始碼，共同交流！ 市場有風險，交易需謹慎。

相關文章