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说明

不可不读书

先从经典的一些超简单信号开始

使用移动平均指标SMA(算术）

给出了信号的产生方法，还有一些测算结果，反正看起来都是盈利的

首先使用离线方法实验一组结果，然后就使用ADBS来进行类似的处理。

内容

1 原理分析

买入信号：当短线向上穿越长线，且短信增长时，买入；

卖出信号：当短线下穿长线，且长线下跌时，卖出；

因为已经使用T周期进行了平滑，所以短线和长线一般都比较平稳，所以在制作信号时，只用了本时刻t 和上一时刻 t-1两个时刻的数据进行比较。

短线上其实只有一个判断；短线上穿则需要两组，即短线在上一时刻处于长线下方，在当前时刻已处于长线上方。

2 离线计算

基于之前整理好的数据进行计算

需要计算的指标很简单，我按照几个周期来算。计算均值，然后把上一个均值挪到当前时刻。

handled_df['close_T_mean_24000'] = handled_df['close'].rolling(24000).mean()
handled_df['close_T_mean_12000'] = handled_df['close'].rolling(12000).mean()
handled_df['close_T_mean_1200'] = handled_df['close'].rolling(1200).mean()
handled_df['close_T_mean_600'] = handled_df['close'].rolling(600).mean()
handled_df['close_T_mean_2400'] = handled_df['close'].rolling(2400).mean()signal_df = handled_df[['data_slot','close', 'close_T_mean_1200','close_T_mean_24000','close_T_mean_12000','close_T_mean_600', 'close_T_mean_2400']]
signal_df1 = signal_df.dropna()signal_df1['last_close_T_mean_600'] = signal_df1['close_T_mean_600'].shift(1)
signal_df1['last_close_T_mean_1200'] = signal_df1['close_T_mean_1200'].shift(1)
signal_df1['last_close_T_mean_2400'] = signal_df1['close_T_mean_2400'].shift(1)
signal_df1['last_close_T_mean_24000'] = signal_df1['close_T_mean_24000'].shift(1)
signal_df1['last_close_T_mean_12000'] = signal_df1['close_T_mean_12000'].shift(1)

按书上说的，生成信号

# short_t = 'close_T_mean_600'
short_t = 'close_T_mean_1200'
# short_t = 'close_T_mean_2400'
# long_t = 'close_T_mean_24000'
long_t = 'close_T_mean_12000'
# long_t = 'close_T_mean_2400'
last_short_t = 'last_%s' % short_t
last_long_t = 'last_%s' % long_t
buy_signal = (signal_df1[short_t] >signal_df1[last_short_t] ) & \(signal_df1[short_t] >signal_df1[long_t] )  & \(signal_df1[last_short_t] < signal_df1[last_long_t] )
sell_signal = (signal_df1[long_t] <signal_df1[last_long_t] ) & \(signal_df1[short_t] <signal_df1[long_t] )  & \(signal_df1[last_short_t] > signal_df1[last_long_t] )signal_df1['signal'] = 0
signal_df1['signal'] += buy_signal * 1 
signal_df1['signal']  += sell_signal * -1

同时抽取数据里的数据进行比对是一致的：

一开始不知道发生了什么，字段都变成字符型了，把他们变回去。
mongo的管道转整型和转浮点分别是toInt、toDouble

for varname in ['close','high','low','open','trades','vol']:command_dict = {'%s' % varname :{'$exists': True, '$type': 'string'}} command_list = [{'$set':{'%s' % varname  :  { '$toDouble': '$%s' % varname }}}]res = the_collection.update_many(command_dict, command_list)print(res.acknowledged)

这种变量的弱管辖方式有时候也算是mongo相较于mysql的弱点吧。

3 离线测试

然后开始简单的测试.

short_t = 'close_T_mean_600'
# short_t = 'close_T_mean_1200'
# short_t = 'close_T_mean_2400'
long_t = 'close_T_mean_2400'
# long_t = 'close_T_mean_24000'
# long_t = 'close_T_mean_12000'last_short_t = 'last_%s' % short_t
last_long_t = 'last_%s' % long_t
buy_signal = (signal_df1[short_t] >signal_df1[last_short_t] ) & \(signal_df1[short_t] >signal_df1[long_t] )  & \(signal_df1[last_short_t] < signal_df1[last_long_t] )
sell_signal = (signal_df1[long_t] <signal_df1[last_long_t] ) & \(signal_df1[short_t] <signal_df1[long_t] )  & \(signal_df1[last_short_t] > signal_df1[last_long_t] )signal_df1['signal'] = 0
signal_df1['signal'] += buy_signal * 1 
signal_df1['signal']  += sell_signal * -1

总体来说还是… 有点问题的，哈哈

• 1 方法似乎有点用
• 2 方法似乎有点呆

总结：尽信书，不如无书

测试采用简单规则：当每次产生买入信号时，购买最大不超过5000块的股票；当产生卖出信号时，将所有的库存清仓。

以下罗列了一下结果（数据是从2020-01-02~2023-2-24，2年多的数据，烧掉前面24000分钟，大约也有接近2年)

模拟交易部分的代码

signal_list = list(signal_df1['signal'])
data_slot_list = list(signal_df1['data_slot'])
price_list = list(signal_df1['close'])amt = 5000
open_orders = []
close_orders = []
for i in range(len(signal_list)):signal  = signal_list[i]data_slot = data_slot_list[i]price = price_list[i]if signal > 0 :buy_vol =  int(amt / (price * 100)) * 100order_dict = {}order_dict['buy_slot'] = data_slotorder_dict['buy_dt'] = slot_ord2str(data_slot)order_dict['buy_price'] = priceorder_dict['buy_vol'] = buy_volorder_dict['buy_amt'] = buy_vol * priceopen_orders.append(order_dict)if signal <0:if len(open_orders):tem_df = pd.DataFrame(open_orders)tem_df['sell_slot']  = data_slottem_df['sell_price']   = pricetem_df['sell_vol'] = tem_df['buy_vol']tem_df['sell_amt'] = tem_df['sell_price']   * tem_df['sell_vol'] tem_df['gp'] = tem_df['sell_amt'] - tem_df['buy_amt'] tem_df['gpr'] = tem_df['gp'] / tem_df['buy_amt'] close_orders.append(tem_df)open_orders = []

3.1 S600-L2400

交易机会，不算很多

模拟结束时，订单全部关闭

盈亏比不及格,胜率低

整体交易风格是小输大赢，一个月交易一两次的样子

3.2 S600-L12000

交易次数更少

有一个单子没close…（看起来是赚钱的）

亏钱的

3.3 S600-L24000

将长周期再拉长一点

亏

---

3.4 S1200-L2400

这是长短周期比较接近的

1个订单没有关闭

亏

3.5 S1200-L12000

开的单子很少

两个单子没关

不赢不输

3.6 S1200-L24000

单子少

有一个没关

惊人的亏

除了亏还是亏

结论：长短周期的搭配是很戏剧的，一个错误的配方可能全毁（这种方法可靠吗？）

---

3.7 S2400-L12000

机会少

不关单

不赚钱

3.8 S2400-L24000

机会少

不关单

不怎么赚

就抓住了一次机会

---

3.9 思考

我所希望的信号策略，不仅是能够产生一个可以盈利的交易基础，更是一种稳定，可控的方法。从上面的实验可以看出来，整个过程很像炼金配方，我觉得这个是存在问题的。

从本质上说，趋势策略相较于动量策略的交易次数肯定会偏低，但是也不应该这么低；而任何一套信号，还应该有一种自收敛的倾向，而不是机械犯错，缓慢纠偏，甚至不纠偏。

这两年的市场事实上是一个很好的市场，可以检验模型在下滑过程中的表现。

怎么办？

有错当然要改，我觉得从整体的思想上是可取的（这是可以拯救的基础）。我甚至把长短周期倒过来试了下，发现完全无法产生卖出信号。

• 1 通过平滑，构造一个平滑的价格曲线
• 2 当短期趋势上升，且突破长趋势线买入
• 3 当长趋势下跌，且短线向下突破卖出

5天线对应1200分钟，10天线就是2400分钟。以S=1200，L=4800来看，最近还是能获得一次收益（当然不是最大收益）

为什么之前的信号是 SMA > LMA?
因为从视觉上最为明显，但是为什么非得是以这个为界限呢？因为这种视觉法，0和1很容易说清楚，但是这种离散化的方法牺牲了大量的信息。我可以用一种连续的方法来替代这种方法吗？

从趋势上来看，如果将曲线进行斜率拟合，那么在上升和下降的区间就可以进行交易。

蓝色是10天平均，也就是2400分钟线，我觉得在这个周期上看是比较合适的，能给我提供相对多的交易机会。绿线太慢，周期太长了。

LMA-K: 提供一个交易的保护，在斜率由正向加速减缓，或者为负时清仓，不交易。当负斜率减缓准备，为正时可以交易。

SMA-K: 尽可能的交易，最终时机的把握由SMA-K发出，我觉得600分钟线（甚至更短的)是可以接受的。

斜率：因为MA已经做了平滑，所以当前点减去前一个点就是一个斜率。

如果说斜率是一阶导，那么斜率的变化就是二阶导。如果斜率为正且比上一个斜率更小，说明斜率在衰减，也就是趋势在衰减。理论上，0的时候是顶峰，实际上，可以提前一点行动（将斜率的衰减比去价格）

一阶导：总体上还是符合预期的，长周期的K边的比较慢，一个长周期过程中有若干个短周期

二阶导：

理论上可行，但是按分钟作为周期，抖动太快了

所以，看来周期不能按分钟来滚动叠加

大概上面传统的测试失败，也是因为在分钟级的方式下叠加，很多错误噪声信号。按日k的数据来看，本质上是对一组240分钟进行统计，那样会消弭很多噪声，同时也会滤除很多有益信息。

基于分钟级的分析时，要增加这一层的过滤。所以，我不能用分钟减分钟来获取斜率，而是要拟合一串数字的斜率。

看起来是可以构成理想中的信号源的，橙色是长线，变化缓慢，用来提供短效交易的基础。

这是二阶信号

仍然会有一些毛刺，所以在使用信号时可以采用冷静时间的方法过滤（相当于三阶信号）

对应的价格曲线，仅以此段为例，短线在底部开始爬升时给出一段足够长的买入信号（如果采用更短的冷静时间可以更早买入）；然后长线一直很平稳，仅出现过两次下翻(1),剩余都是0，1，甚至2，3等。

开始计算

signal_df1['close_T_mean_600_K'] = signal_df1['close'].rolling(600).apply(cal_K)
signal_df1['close_T_mean_2400_K'] = signal_df1['close'].rolling(2400).apply(cal_K)
# 为简便起见，暂时也不分辨斜率的强弱
signal_df1['close_T_mean_600_K2']  = signal_df1['close_T_mean_600_K'].diff().apply(lambda x: 1 if x > 0 else - 1 if x < 0 else x)
signal_df1['close_T_mean_2400_K2']  = signal_df1['close_T_mean_2400_K'].diff().apply(lambda x: 1 if x > 0 else - 1 if x < 0 else x)# 冷静二阶导
signal_df1['close_T_mean_600_K2_calm_down'] =  signal_df1['close_T_mean_600_K2'].rolling(10).sum()
signal_df1['close_T_mean_2400_K2_calm_down'] =  signal_df1['close_T_mean_2400_K2'].rolling(10).sum()

冷静后的二阶导就可以作为交易的原始信号了(冷静的时间也是其中一个参数）

从短期交易信号来看

sma_signal_list = list(signal_df1['close_T_mean_600_K2_calm_down'])
pd.Series(sma_signal_list).value_counts()10.0    15294
-10.0    13627
-2.0      9497
-1.0      93800.0      93691.0      9184
-3.0      89202.0      8784
-4.0      83773.0      7665
-5.0      68894.0      6489
-6.0      61165.0      5888
-7.0      53886.0      48139.0      45947.0      45838.0      4577
-8.0      4571
-9.0      4268
dtype: int64

从长期交易信号来看

lma_signal_list = list(signal_df1['close_T_mean_2400_K2_calm_down'])
pd.Series(lma_signal_list).value_counts()0.0    586041.0    38034
-1.0    35347
-2.0    103082.0     97493.0     1926
-3.0     1598
-4.0      399
-5.0      2604.0      160
-6.0       88
dtype: int64

看起来SMA会呈现比LMA更剧烈的变化，比较符合预期

以下进行简单交易回测。具体的规则是：

• 1 sma信号达到非常显著(过去10个周期连续显示买入）以及lma信号不为负时允许买入
• 2 sma信号相当于采取了10分钟冷静时间
• 3 如果有240分钟内未关闭的订单，即使达到买入条件也不允许买入（冷却时间）

# pd.Series(sma_signal_list).describe()
data_slot_list = list(signal_df1['data_slot'])
price_list = list(signal_df1['close'])amt = 5000
open_orders = []
close_orders = []
for i in tqdm.tqdm(range(len(sma_signal_list))):sma_signal = sma_signal_list[i]lma_signal = lma_signal_list[i]price = price_list[i]data_slot = data_slot_list[i]sma_thres_signal = sma_signal >=10lma_thres_signal = lma_signal >=0if len(open_orders):last_buy_slot = pd.DataFrame(open_orders)['buy_slot'].max()else:last_buy_slot = 0cool_down_slot = last_buy_slot +240sma_sell_signal = sma_signal < 0lma_sell_signal = lma_signal < 0if sma_thres_signal and lma_thres_signal and (data_slot >=cool_down_slot):
#         print('buy')buy_vol =  int(amt / (price * 100)) * 100order_dict = {}order_dict['buy_slot'] = data_slotorder_dict['buy_dt'] = slot_ord2str(data_slot)order_dict['buy_price'] = priceorder_dict['buy_vol'] = buy_volorder_dict['buy_amt'] = buy_vol * priceopen_orders.append(order_dict)if sma_sell_signal and lma_sell_signal:if len(open_orders):tem_df = pd.DataFrame(open_orders)tem_df['sell_slot']  = data_slottem_df['sell_price']   = pricetem_df['sell_vol'] = tem_df['buy_vol']tem_df['sell_amt'] = tem_df['sell_price']   * tem_df['sell_vol'] tem_df['gp'] = tem_df['sell_amt'] - tem_df['buy_amt'] tem_df['gpr'] = tem_df['gp'] / tem_df['buy_amt'] close_orders.append(tem_df)open_orders = []

运行结束后，没有打开的订单

总体来说，这样简单的控制也不会产生大量的敞口：75分位数是2个同时打开的订单(￥10,000)，最高的时候有9个(￥45,000)。平均下来，大体上还是可以以￥5,000的(长期)资金占用作为估计的。

交易时间不是很长，大部分一周之内关闭

要考虑到这个是初级信号，盈亏比还是不错的，并且这个盈亏比既有统计量上的支持（订单数量），产生的利润金额也足够。

以两年估算，5000本金为例的话大约是年化17%的利润

((1932.7599999999993 + 5000)/5000)**(1/2)
1.1775194265913407

因为其中可能需要更多的临时资金，不妨以10000本金作为一个保守估计

((1932.7599999999993 + 10000)/10000)**(1/2)
1.0923717316005572

所以粗略的，我们可以认为这个原始信号可以产生年化 9%~17%的利润。
以下是具体的订单明细，可以看看

part1

part2

part3

part4

总的看起来是比较理想的：

• 1 输赢比较均匀的分布在整个时间段（说明并无大的结构偏好）
• 2 赢的次数 plus 幅度是明显好于输的

我还试着在几个不同的参数下控制模拟，无论如何，盈亏比总是在1.1以上的，所以也不存在「炼金术的秘方」风险，可以用统计进行解释和控制。

考虑到决策的二次增强，我觉得做到年化15%以上应该是可以的。

4 总结

基于趋势法，可以获得一组稳定的信号源，并获得期望的效果。

接下来对信号方法进行描述，抽象，然后将其部署在ADBS上

• 1 总结信号源的方法（从推理上验证方法的可靠性）
• 2 为Step2创建新的ADBS
• 3 将计算部署到ADBS上