cta策略代码

CTA（Commodity Trading Advisor）策略是一种基于技术分析和基本面分析的交易策略，主要应用于商品市场，包括期货、外汇、股票等。CTA策略通常包括以下几个方面：

1. 趋势跟踪：利用技术分析方法，识别市场的趋势方向和力度，并根据趋势的强度和持续时间来决定交易方向和持仓时间。

2. 均值回归：利用基本面分析和技术分析方法，识别市场价格偏离其均值的情况，并根据价格回归到均值的概率来决定交易方向和持仓时间。

3. 波动率策略：利用技术分析方法和一些波动率指标，如ATR（平均真实波动率）和Bollinger Bands（布林带），来识别市场的波动率水平，并根据波动率的水平来决定交易方向和持仓时间。

以下是一个简单的CTA策略代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

def trend_following_strategy(data, n):
    # 计算收盘价的n日移动平均线
    data['MA'] = data['Close'].rolling(window=n).mean()
    # 计算收盘价的n日标准差
    data['STD'] = data['Close'].rolling(window=n).std()
    # 计算上轨线和下轨线
    data['Upper'] = data['MA'] + 2 * data['STD']
    data['Lower'] = data['MA'] - 2 * data['STD']
    # 判断上涨趋势和下跌趋势
    data['Trend'] = np.where(data['Close'] > data['MA'], 1, -1)
    # 判断做多和做空信号
    data['Signal'] = np.where(data['Close'] > data['Upper'], -1, np.where(data['Close'] < data['Lower'], 1, data['Trend']))
    # 计算持仓仓位
    data['Position'] = data['Signal'].shift(1)
    # 计算收益率
    data['Return'] = data['Position'] * data['Close'].pct_change()
    # 计算累计收益率
    data['Cumulative_Return'] = (1 + data['Return']).cumprod()
    return data

以上代码实现了一个简单的趋势跟踪策略，通过计算收盘价的n日移动平均线和n日标准差，来确定上轨线和下轨线，判断市场的上涨趋势和下跌趋势，以及做多和做空信号。最后计算收益率和累计收益率。