[Day 21] 策略(Strategy)

13th鐵人賽 python 投資理財股票

Greysuki

2021-09-26 21:42:45

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一、策略

在1880年代，科學家提倡使用占星術預測未來是很流行的，但到了現代科學，尤其是做交易，我們還是發明了很多，類似占星術的工具，像是震盪指標、Fibonacci序列、黃金比例、elliot wave 等等。雖然背後有明確數學定義，但其能獲利的根本的原因卻是不明的。占星術和技術指標，其實是非常相似的，不是說不能用技術指標，只是在用的時候，我們要確保從統計的角度，有真的達到優化的效果，不然技術指標不就跟占星術沒什麼差別了！ - From https://www.finlab.tw/quantitative-trading/

為什麼要使用策略?

策略簡單來說就是一個全自動的投資機器，只要給予一些規則，之後策略就會給定該進、出場的時機。

理性投資，避免因人性恐慌而導致損失。
績效驗證，可透過歷史資料進行驗證。

二、常用策略

All in

非常簡單粗暴，把所有錢一次性砸進去股票。
值得注意的是ETF型股票因為是和台股指數掛勾，所以在一定程度上可以反映台股大盤的狀況，
加上無腦投資的特性，如果一個策略投報率和風險都比All in ETF還糟，那這個策略基本上可以直接丟了。

class Allin(ConsStrategy):
    # Class variable for parameters tuning
    def init(self):
        super().init()
        self.conservative = False
        self.tag = True

    def next(self):
        if self.tag:
            self.buy()
            self.tag = False

「只買不賣」Continue Holding

常常在新聞看到的策略，在每月首個交易日買一張股票。
同樣是無腦投資，如果一個策略投報率和風險都比Continue Holding還糟，那這個策略還是可以丟了。

class Allin(ConsStrategy):
    # Class variable for parameters tuning
    def init(self):
        super().init()
        self.conservative = False
        self.tag = True

    def next(self):
        if self.tag:
            self.buy()
            self.tag = False

MA Crossover

短期線突破長期線(黃金交叉)，進場。長期線突破短期線(死亡交叉)，出場。

這個法則其實就是在說明：「黑鮪魚，去頭去尾，只吃魚肚」的道理，不用買在最低，也不用賣在最高，只要獲取中間的獲利就好。

# SMA
# https://smart.businessweekly.com.tw/Reading/IndepArticle.aspx?id=37313
# -----------------------------------
class SmaCrossCons(ConsStrategy):
    # Class variable for parameters tuning
    fast_days = 5
    slow_days = 15

    def init(self):
        super().init()

        self.fast_line = self.I(ta.sma, self.data.Close.s, self.fast_days)
        self.slow_line = self.I(ta.sma, self.data.Close.s, self.slow_days)
        self.conservative = True

    def next(self):
        if crossover(self.fast_line, self.slow_line):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            self.buy()
        elif crossover(self.slow_line, self.fast_line):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            if self.conservative == False:
                self.sell()

MACD Crossover

當柱狀圖由負翻正，快線往上突破慢線，被視為黃金交叉(預測市場會上漲)，
表示後續可能會有一波漲幅，投資人通常視為買入信號。

當快線向下跌破慢線，也就是柱狀圖由正轉負，被視死亡交叉(預測市場會下跌)，
表示後續可能會有一波跌幅可能，投資人通常視為賣出信號。

# MacdCrossCons
# https://rich01.com/what-is-macd-indicator/
# -----------------------------------
class MacdCrossCons(ConsStrategy):
    # Class variable for parameters tuning
    fast_days = 12
    slow_days = 26
    sig_days = 9

    def init(self):
        super().init()

        self.MACD = self.I(
            ta.macd,
            self.data.Close.s,
            self.fast_days,
            self.slow_days,
            self.sig_days,
            plot=False,
        )

        self.OSC = self.I(
            lambda A: A[2],
            self.MACD,
            name=f"Hist({self.sig_days},{self.fast_days},{self.slow_days})",
            plot=True,
        )

        self.conservative = True

    def next(self):
        if crossover(self.OSC, 0):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            self.buy()
        elif crossover(0, self.OSC):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            if self.conservative == False:
                self.sell()

KDJ Check

在某一段期間內股價上漲，走多頭走勢，KD值會往上漲，因此KD值位於50以上，表示多方佔上風，反之則是空方，如果在50上下徘徊，則是多空尚在交戰，趨勢仍未明的階段。

而各位如果能懂得上述KD值上限100與下限0的狀況，應該不難理解在常理當中，無論是K值或D值，越接近100或0，越可能出現反轉的趨勢，畢竟股價不可能一直不間斷的上漲或下跌。

class KCheckCons(ConsStrategy):
    # Class variable for parameters tuning
    kd_days = 14
    high_cape = 80
    low_cape = 20

    def init(self):
        super().init()

        self.KDJ = self.I(
            ta.kdj,
            high=self.data.High.s,
            low=self.data.Low.s,
            close=self.data.Close.s,
            length=self.kd_days,
            plot=False,
        )

        self.K = self.I(lambda A: A[0], self.KDJ, plot=True)
        self.D = self.I(lambda A: A[1], self.KDJ, plot=True)

        self.conservative = True

    def next(self):
        # print(self.K.shape)
        if crossover(self.low_cape, self.K):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            self.buy()
        elif crossover(self.K, self.high_cape):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            if self.conservative == False:
                self.sell()

KD Crossover

和MA Crossover差不多意思，利用KD之間的敏感程度決定進出場時機。

class KDCrossCons(ConsStrategy):
    # Class variable for parameters tuning
    kd_days = 14

    def init(self):
        super().init()

        self.KDJ = self.I(
            ta.kdj,
            high=self.data.High.s,
            low=self.data.Low.s,
            close=self.data.Close.s,
            length=self.kd_days,
            plot=False,
        )

        self.K = self.I(lambda A: A[0], self.KDJ, plot=True)
        self.D = self.I(lambda A: A[1], self.KDJ, plot=True)
        # self.D = self.I(np.take, self.KDJ, 1, plot=True)
        # self.D = self.I(SMA, self.data.Close, self.kd_days, plot=False)

        self.conservative = True

    def next(self):
        # print(self.K.shape)
        if crossover(self.K, self.D):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            self.buy()
        elif crossover(self.D, self.K):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            if self.conservative == False:
                self.sell()

Bias Check

乖離率策略，觀察股價偏離移動平均線(MA線)的程度來決定是否進場。負乖離表示股價低於過去一段時間平均價，意味著股價相對過去低，所以選擇進場。正乖離表示股價高於過去一段時間平均價，意味著股價相對過去高，所以選擇出場。

簡單來說，漲到太高代表快跌了，跌太低代表快漲了，~~然而你買的時候還是會跌~~。

class BiasCheckCons(ConsStrategy):
    # Class variable for parameters tuning
    sma_days = 10
    high_cape = 0.08
    low_cape = -0.07

    def init(self):
        super().init()

        self.Bias = self.I(
            ta.bias,
            close=self.data.Close.s,
            length=self.sma_days,
            plot=False,
        )

        self.conservative = True

    def next(self):
        # print(self.K.shape)
        if crossover(self.Bias, self.high_cape):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            self.buy()
        elif crossover(self.low_cape, self.Bias):
            if len(self.trades) > 0:
                self.trades[0].close()

            if self.conservative == False:
                self.sell()