|
|
在量化交易的世界里,策略是核心。但对于刚入门的新手来说,如何从零开始搭建一个简单的策略往往是最头疼的问题。今天,我将分享一个基础的均值回归策略的构建流程,帮助你快速上手。
**1. 数据准备**
首先,你需要获取历史价格数据。常见的免费数据源包括Yahoo Finance(股票)或Binance API(加密货币)。选择一只流动性较好的标的(比如沪深300ETF),并下载其过去3年的日线数据。
**2. 策略逻辑**
均值回归策略的核心假设是:价格会围绕其长期均值波动。我们用一个简单的20日均线作为参考:
- 当价格低于均线一定比例(比如5%)时,认为被低估,触发买入信号。
- 当价格高于均线一定比例时,认为被高估,触发卖出信号。
**3. 代码实现(伪代码)**
```python
# 计算20日均线
data['MA20'] = data['close'].rolling(20).mean()
# 生成信号
data['signal'] = 0
data.loc[data['close'] < 0.95 * data['MA20'], 'signal'] = 1 # 买入
data.loc[data['close'] > 1.05 * data['MA20'], 'signal'] = -1 # 卖出
```
**4. 回测要点**
- 手续费:假设单边0.1%,避免过度交易。
- 滑点:对流动性较差的标的,建议设置1-2个Tick的滑点。
- 避免未来函数:确保信号生成仅依赖历史数据。
**5. 优化方向**
- 参数敏感度测试:尝试调整均线周期(10日/50日)和阈值(3%/7%)。
- 加入过滤条件:比如结合成交量或波动率指标减少假信号。
这个策略虽然简单,但包含了量化交易的核心流程:假设→实现→验证。你可以在此基础上逐步加入更多因子,比如动量或情绪指标。记住,没有完美的策略,关键是持续迭代和风险管理。
(注:本文仅为技术分享,不构成投资建议。实际交易需考虑更多复杂因素。) |
|