动量指标的Python量化回测

动量指标是金融技术分析中常用的一种工具，用于衡量股票价格或市场趋势的变动速度。在Python量化回测中，这些指标可以帮助交易策略识别入场和离场信号。以下是一些常用的动量指标及其在Python中的实现：

1. **简单移动平均（SMA）**：计算一段时间内资产价格的平均值，如使用pandas库的`rolling()`函数。

import pandas as pd
df['SMA'] = df['price'].rolling(window=10).mean()

2. **指数移动平均（EMA）**：对价格的加权平均，更侧重于近期价格变化，`empyrical`库中的`exponential_moving_average`可以实现。

from statsmodels.tsa.stattools import exponential_moving_average
ema_values = exponential_moving_average(df['price'], span=10)

3. **相对强弱指数（RSI）**：衡量资产超买或超卖程度，`ta`库提供了RSI的计算方法。

from ta.momentum import RSI
rsi_values = RSI(df['price'], window=14)

4. **移动平均收敛/发散（MACD）**：由快线（短期EMA）和慢线（长期EMA）之差以及信号线（9日EMA）组成的三线系统，`ta`库同样支持。

from ta.trend import MACD
macd, signal, hist = MACD(df['price'], fast_length=12, slow_length=26, signal_length=9)

5. **布林带（Bollinger Bands）**：由移动平均线和标准差计算出来的上下波动区间，`ta`库也有相关函数。

from ta.volatility import BollingerBands
bb_upper, bb_middle, bb_lower = BollingerBands(df['price'], window=20, stds=2)

在进行量化回测时，通常会结合这些指标创建策略规则，比如当价格突破上轨时买入，跌破下轨时卖出。完成回测后，还要分析结果并根据表现优化策略。