用julia写一个股票指数增强策略
时间: 2024-05-05 09:14:58 浏览: 12
以下是一个简单的股票指数增强策略的示例代码:
```julia
using CSV, DataFrames
# 加载股票指数数据
data = CSV.read("index_data.csv", DataFrame)
prices = data[!, "Price"]
# 计算指数的20日移动平均线
sma20 = [mean(prices[i-19:i]) for i in 20:length(prices)]
# 计算每个交易日的收益率
returns = [100 * (prices[i] - prices[i-1]) / prices[i-1] for i in 2:length(prices)]
# 计算每个交易日的相对强度指数(RSI)
rsi = [0.0] # 第一个RSI值为0
for i in 2:length(prices)
upmove = max(prices[i] - prices[i-1], 0)
downmove = max(prices[i-1] - prices[i], 0)
avg_upmove = mean(upmove for i in (i-13):i)
avg_downmove = mean(downmove for i in (i-13):i)
rs = avg_upmove / avg_downmove
rsi_value = 100 - (100 / (1 + rs))
push!(rsi, rsi_value)
end
# 根据RSI和移动平均线进行交易决策
positions = [0.0] # 第一个仓位为0
for i in 2:length(prices)
if rsi[i] > 70 && prices[i] > sma20[i-1] # RSI高于70且价格高于20日均线,卖出
push!(positions, -1.0)
elseif rsi[i] < 30 && prices[i] < sma20[i-1] # RSI低于30且价格低于20日均线,买入
push!(positions, 1.0)
else # 其他情况不操作
push!(positions, 0.0)
end
end
# 计算策略的收益率
strategy_returns = positions .* returns
cumulative_returns = cumprod(1 + strategy_returns / 100)
# 绘制收益曲线
using Plots
plot(cumulative_returns, xlabel="Date", ylabel="Cumulative Returns", legend=false)
```
需要注意的地方:
- `index_data.csv`是一个包含股票指数价格数据的CSV文件,需要自行准备。
- 在本例中,使用的是相对强度指数(RSI)和20日移动平均线作为交易决策的指标,可以根据实际情况进行调整。