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117b-基于MACD指标的事件策略

由small_q创建，最终由qxiao更新于2024-06-18 10:51 被浏览 70 用户

策略介绍

该策略是一个典型的事件策略，事件策略和选股策略是有本质上的区别的，事件策略的基本思想是，对于特定的股票，什么时候该买，什么时候该卖，本文介绍了一种基于MACD指标的事件策略

具体来说，MACD包括三个指标：

MACD（平滑异同移动平均线）：MACD线是短期指数移动平均线（通常是12天EMA）与长期指数移动平均线（通常是26天EMA）之间的差值，反映了短期价格动量相对于长期价格动量的变化
Signal（信号线）：信号线是MACD线的9天指数移动平均线（9天EMA），用于平滑MACD线的波动，信号线的交叉情况常用于生成买卖信号
Histogram（差离值）：差离值是MACD线与信号线之间的差值，通常以柱状图的形式表示，差离值用于显示MACD线和信号线之间的距离和方向，反映价格动量的变化

基于MACD指标事件策略的基本思路是：

当MACD线从下方向上穿过信号线时，通常被认为是买入信号，表明价格可能开始上升
当MACD线从上方向下穿过信号线时，通常被认为是卖出信号，表明价格可能开始下跌

策略流程

只选贵州茅台（600519.SH）一只股票，回测时间为2019-01-01至2024-04-30
当贵州茅台的MACD线从下方向上穿过信号线时，全仓买入；当贵州茅台的MACD线从上方向下穿过信号线时，全仓卖出

策略实现

由于不涉及选股，因此在这个策略中，我们只需要“输入特征（DAI SQL）”模块、“数据抽取”模块、和“BigTrader”模块，不需要“A股股票过滤”和“仓位分配”模块
在“输入特征（DAI SQL）”模块的“表达式过滤条件”一栏中，我们输入instrument=’600519.SH’表示只看茅台这一只股票
在“输入特征（DAI SQL）”模块的“表达式特征”一栏中，我们输入：

m_ta_macd_dea(close) AS macd与m_ta_macd_dif(close) AS sig，分别提取出MACD线和信号线
IF(macd < sig AND m_lag(macd,1) > m_lag(sig, 1), 1, 0) AS buy_signal，表示今天的MACD线小于信号线，但是昨天的MACD线还是大于信号线的，这就是一个下穿的表现，我们将出现下穿记为1，否则为0，这就是买入信号
IF(macd > sig AND m_lag(macd,1) < m_lag(sig, 1), 1, 0) AS sell_signal，表示今天的MACD线大于信号线，但是昨天的MACD线还是小于信号线的，这就是一个上穿的表现，我们将出现上穿记为1，否则为0，这就是卖出信号

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在“数据抽取”模块中输入开始时间2019-01-01和结束时间2024-04-30

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在“BigTrader”模块中的“K线处理函数”中，编辑下单逻辑：

首先，读取今日数据，如果今日数据缺失，则直接返回

    # 获取当前日期
    current_date = data.current_dt.strftime("%Y-%m-%d")
    
    # 获取当日数据
    current_day_data = context.data[context.data["date"] == current_date]

    if len(current_day_data) == 0:
        return

接着从今日数据中提取出买卖信号，并且提取出股票代码（本例中为茅台600519.SH）

    buy_sig = current_day_data['buy_signal'].iloc[0]
    sell_sig = current_day_data['sell_signal'].iloc[0]
    ins = current_day_data['instrument'].iloc[0]

最后，判断，如果有卖出信号并且仓内有茅台，就卖出茅台；如果有买入信号并且仓内没茅台，就买入茅台

    # 获取当前已持有股票
    current_hold_instruments = set(context.get_account_positions().keys())

    # 若长线大于短线且有持仓
    if sell_sig == 1 and ins in current_hold_instruments:
        context.order_target(ins, 0)

    # 若短线大于长线且没有持仓
    if buy_sig == 1 and ins not in current_hold_instruments:
        context.order_target_percent(ins, 1)

策略源码

https://bigquant.com/codesharev2/97d5a44a-c1dc-416e-8605-f5ad74b47011

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