張郎生活的筆記

照慣例也是參考別人的

附上聲明與出處

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import talib

df = pd.read_csv(r'd:\0050.tw.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df.set_index("Date", inplace=True)

close= df.Close

df['p_change'] = (close[-1] - close)/close

ret=df.p_change/100

# 6日的强度指标、24日的强度指标

df['RSI_6'] = talib.RSI(np.array(close), timeperiod=6)

df['RSI_24'] = talib.RSI(np.array(close), timeperiod=24)

#买卖信号

#6日的超买和超卖

sig1=[]

for i in df.RSI_6:

    if i>80:

        sig1.append(1)

    elif i<20:

        sig1.append(-1)

    else:

        sig1.append(0)

df['sig1']=sig1

df.RSI_6[7]

#交易信号2：黄金交叉与死亡交叉

sig2=pd.Series(0,index=df.index)

lagrsi6=df.RSI_6.shift(1)

lagrsi24=df.RSI_24.shift(1)

for i in range(0,len(lagrsi6)):
    if (df.RSI_6[i]>df.RSI_24[i])&(lagrsi6[i]<lagrsi24[i]):

        sig2[i]=1

    elif (df.RSI_6[i]<df.RSI_24[i])&(lagrsi6[i]>lagrsi24[i]):

        sig2[i]=-1

df['sig2']=sig2

#合并交易信号

signal=sig1+sig2

signal[signal>=1]=1

signal[signal<=-1]=-1

signal=signal.dropna()

df['signal']=signal

#买卖信号出现一天后交易

tradSig=signal.shift(1)

ret=df.p_change/100

#求买入交易收益率

ret=ret[tradSig.index]

buy=tradSig[tradSig==1]

buyRet=ret[tradSig==1]*buy

#求卖出交易收益率

sell=tradSig[tradSig==-1]

sellRet=ret[tradSig==-1]*sell

#求出买卖交易合并收益率

tradeRet =ret*tradSig

#收益累计

cumStock=np.cumprod(1+ret)-1

cumTrade=np.cumprod(1+tradeRet)-1

plt.subplot(211)

plt.plot(cumStock)

plt.ylabel('cumStock')

plt.title('cumStock')

plt.subplot(212)

plt.plot(cumTrade)

plt.ylabel('cumTrade')

plt.title('cumTrade')

plt.show()

執行結果 :