天勤量化 三角形收敛 代码实现
时间: 2024-07-13 08:00:49 浏览: 207
天勤量化是一个专注于量化投资领域的技术团队或平台,他们可能涉及的技术之一是“三角形收敛策略”(Triangle Convergence),这是一种技术分析方法,用于识别股票价格趋势反转的可能性。在图形上,这种策略观察的是短期、中期和长期移动平均线形成的三角形态,当这些均线接近并有可能交叉时,可能会被视为买入或卖出信号。
具体代码实现涉及到金融工程和算法交易,通常会用到Python中的pandas库处理数据,NumPy进行数学计算,以及如backtrader、Zipline等量化交易平台进行回测。以下是一个简单的概念性的Python代码示例(不包含完整的交易执行部分):
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from ta import add_all_ta_features, dropna
# 假设df_data是你获取的股票历史数据
def triangle_converge(df_data):
df.ta.add_all_ta_features()
# 计算短期(如5日)、中期(如20日)和长期(如50日)移动平均线
short_rolling = df_data['close'].rolling(window=5).mean()
mid_rolling = df_data['close'].rolling(window=20).mean()
long_rolling = df_data['close'].rolling(window=50).mean()
# 创建一个新的DataFrame,存储MA信息
ma_df = pd.DataFrame({'short': short_rolling, 'mid': mid_rolling, 'long': long_rolling})
# 检查是否形成三角形收敛
convergence_points = (ma_df[['short', 'mid']].abs().idxmin()) & (ma_df[['mid', 'long']].abs().idxmin())
return convergence_points
# 使用这个函数检查数据中的三角形收敛点
convergence_points = triangle_converge(df_data)
```
请注意,实际的交易策略应包括风险管理、资金管理等更多复杂因素,并且在生产环境中还需要考虑实时数据流、交易所API调用以及其他技术细节。