如何利用龙系短线SHT指标实现高效交易——Python编策略回测详解

本文将介绍一种基于龙系短线SHT指标的交易策略，并使用Python编写代码。该策略的思想是在每个股票交易日中，通过计算SHT指标的值来判断市场趋势，并在趋势发生变化时开仓或平仓。接下来，我们将按照以下顺序进行讲解：

1. 什么是龙系短线SHT指标？
2. 编写计算SHT指标的Python函数。
3. 定义交易策略。
4. 编写实现交易策略的Python函数。

在开始之前，请确保您已安装以下Python库：

• pandas
• numpy
• talib
• yfinance
• matplotlib

1. 什么是龙系短线SHT指标？

龙系短线SHT指标是一种趋势指标，由两条线组成：短期趋势线（SHT）和长期趋势线（LHT）。通过比较这两条线的位置和交叉情况，可以评估市场的短期和长期趋势。

具体而言，当SHT线位于LHT线之上时，市场处于上涨趋势；当SHT线位于LHT线之下时，市场处于下跌趋势。当SHT线向上穿过LHT线时，市场趋势可能发生转变，建议买入；反之，当SHT线向下穿过LHT线时，市场趋势可能发生转变，建议卖出。

2. 编写计算SHT指标的Python函数。

我们可以使用TALib库计算龙系短线SHT指标的值。下面是一个计算函数的示例代码：

import talibdef calculate_sht(data, short_period=5, long_period=20): sht = talib.EMA(data, timeperiod=short_period) lht = talib.EMA(data, timeperiod=long_period) return sht, lht

该函数接受一个数据序列（例如股票价格）和可选的短期和长期滑动窗口大小，并返回两个序列：SHT指标和LHT指标的值。

3. 定义交易策略。

基于龙系短线SHT指标，我们可以设计一个简单的交易策略：当SHT线向上穿过LHT线时，买入；当SHT线向下穿过LHT线时，卖出。具体而言，我们可以定义以下变量：

• sht: SHT指标的序列。
• lht: LHT指标的序列。
• position: 当前仓位，即持有的股票数量。
• cash: 当前现金余额。
• buy_price: 上次买入时的价格。
• sell_price: 上次卖出时的价格。

算法的流程如下：

1. 计算SHT和LHT指标的值。
2. 若SHT线向上穿过LHT线且当前仓位为0，则在开盘价以当前现金余额的全部金额买入，同时记录买入价格。
3. 若SHT线向下穿过LHT线且当前仓位大于0，则在收盘价以当前持有的股票数量全部卖出，同时记录卖出价格。
4. 更新当前现金余额和仓位。

4. 编写实现交易策略的Python函数。

现在我们可以利用以上算法编写实现交易策略的Python函数了。示例代码如下：

import yfinance as yfimport matplotlib.pyplot as pltdef backtest(symbol, start_date, end_date, short_period=5, long_period=20, initial_cash=100000):    # 下载股票数据    data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date, thread=0)# 计算SHT和LHTclose_price = data['Adj Close'].valuessht, lht = calculate_sht(close_price, short_period, long_period)# 初始化变量cash = initial_cashposition = 0buy_price = 0sell_price = 0# 遍历每个交易日for i in range(long_period, len(close_price)):    # 如果当前仓位为0    if position == 0:        # 如果SHT向上穿过LHT        if sht[i] > lht[i] and sht[i-1] <= lht[i-1]:            # 计算可买入的股票数量            buy_count = int(cash / close_price[i])            # 更新仓位和现金余额            position = buy_count            cash -= buy_count * close_price[i]            # 记录买入价格            buy_price = close_price[i]            print('买入 %d 股，价格为 %.2f，余额为 %.2f' % (buy_count, buy_price, cash))    # 如果当前仓位不为0    else:        # 如果SHT向下穿过LHT        if sht[i] < lht[i] and sht[i-1] >= lht[i-1]:            # 更新仓位和现金余额            cash += position * close_price[i]            # 记录卖出价格            sell_price = close_price[i]            print('卖出 %d 股，价格为 %.2f，余额为 %.2f' % (position, sell_price, cash))            position = 0      # 计算收益率和资产价值      returns = (cash + position * close_price[-1] - initial_cash) / initial_cash      asset_value = cash + position * close_price[-1]      # 输出回测结果      print('收益率： %.2f%%' % (returns * 100))      print('资产价值： %.2f' % asset_value)      # 画出股票价格和SHT/LHT指标的图像      fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))      ax.plot(data.index, close_price)      ax.plot(data.index, sht)      ax.plot(data.index, lht)      plt.legend(['Close', 'SHT', 'LHT'])      plt.title(symbol)      plt.show()