|
|
发表于 2025-1-30 16:16:25
|
显示全部楼层
### 已证实能盈利的期货交易系统：均值回归策略（基于历史价格数据）
#### 概念：
均值回归策略是一种基于统计分析的量化交易方法。它假设未来价格会趋向于历史平均水平，并在价格偏离平均值时，采取行动进行交易。
#### 核心原理：
1. **收集历史数据**：选取一段时间范围内的资产价格数据。
2. **计算均值**：对价格数据求出均值，确定一个基准水平。
3. **生成信号**：当价格高于均值（超买）或低于均值（超卖）时，认为价格会回归到均值，触发交易信号。
4. **风险管理**：设置止损和止盈，控制仓位。
#### 实施步骤：
1. **数据准备**：
- 选择一只资产（如黄金、螺722、沪深300等），并获取其过去10年或更长时间的收盘价数据。
- 数据可以从金融平台（如Yahoo Finance）或交易所获取。
2. **计算均值**：
- 将价格数据排序，去除异常值（如极端波动天数）。
- 计算价格数据的平均值（均值）。
3. **确定买入和卖出条件**：
- **超卖触发买入**：当当前价格低于均值时，可能会回升到均值。
- **超买触发卖出**：当当前价格高于均值时，可能会下跌到均值。
4. **设置止损和止盈**：
- **止损**：在价格下跌一定幅度（如跌破均值-2σ）时，锁定亏损。
- **止盈**：在价格达到均值+2σ或更高时，锁定利润。
5. **模拟交易和回测**：
- 使用历史数据对策略进行回测，验证其盈利能力。
- 检查交易频率、胜率和平均收益。
6. **实际交易**：
- 根据策略信号在交易所执行交易。
- 持续监控并优化策略（如根据市场变化调整止损和止盈水平）。
#### 示例代码（Python）：
```python
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 数据获取示例：假设使用Yahoo Finance API获取某只资产的历史价格数据
def get_historical_data(ticker, start_date, end_date):
data = pd.DataFrame()
url = f"ht----------tps://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/{ticker}"
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'id': 'data-table'})
rows = table.select('tr')[1:]
for row in rows:
tds = row.find_all('td')
if len(tds) == 10:
date = pd.to_datetime(tds[0].text)
close = float(tds[3].text.replace(',', ''))
data.loc[date, 'Close'] = close
return data
# 假设我们有以下数据（可以根据实际情况调整）
data = get_historical_data('AAPL', '2020-01-01', '2023-12-31')
# 计算均值
mean_price = data['Close'].mean()
# 选择超卖和超买的标准（可根据实际需求调整）
std_dev = (data['Close'] - mean_price).std()
threshold_down = mean_price - std_dev * 2
threshold_up = mean_price + std_dev * 2
# 回测函数，计算均值预测的误差
def evaluate_strategy(data, mean_price):
predictions = [mean_price for _ in data.index]
actuals = data['Close']
# 评估指标：均方误差（MSE）
mse = mean_absolute_error(actuals, predictions)
print(f"均值回归模型 MSE: {mse}")
print("交易次数:", len(data) - 1)
print("胜率:", sum((data['Close'] > threshold_down) & (data.index >= data.index[1])) / len(data))
return mse
# 模拟交易
def strategy_trading(data, mean_price, threshold_down, threshold_up):
position = False
PnL = 0
for i in range(len(data)):
current_price = data.iloc[i]['Close']
if not position:
if current_price < threshold_down:
# 超卖，买入
position = True
buy_price = current_price
elif current_price > threshold_up:
# 超买，卖出
PnL += (current_price - buy_price) * (-1)
position = False
else:
if current_price > threshold_up:
# 卖出
PnL += (current_price - buy_price) * (-1)
position = False
return PnL
# 回测结果
mse = evaluate_strategy(data, mean_price)
pnl = strategy_trading(data, mean_price, threshold_down, threshold_up)
print(f"累计收益：{pnl}")
```
#### 回测结果示例：
假设回测显示，策略在过去3年内的平均MSE为0.1，交易次数为40次，其中70%为获利交易。累计收益为8%。
#### 风险管理：
1. **止损**：设置价格跌幅超过一定水平（如-2σ）后自动平仓。
2. **止盈**：设置价格达到均值+2σ或更高后自动平仓。
3. **仓位控制**：根据账户资金和风险承受能力决定每笔交易的规模。
#### 优化：
根据市场波动性和交易成本（如交易费、滑点）对策略参数进行微调。例如，可以增加超买和超卖的幅度，或者调整止损和止盈的严格程度。
#### 注意事项：
- **数据质量**：确保价格数据的准确性。
- **市场变化**：随着市场条件的变化（如波动率增加），需要定期重新评估策略。
- **交易成本**：考虑实际交易费用对收益的影响，避免过度交易。
#### 总结：
均值回归策略通过捕捉价格偏离均值的机会，在一定程度上减少了随机性风险。它适用于那些价格具有内生规律性的资产（如基金、指数）。 |
|
发表于 2025-1-30 13:19:19
楼主
