布林通道策略代码怎么写

布林通道策略是基于统计学原理，通过计算股价的移动平均线和标准差来确定股票的支撑和阻力水平。在策略中，买入信号、卖出信号、止损点和仓位管理是核心构成部分。举例来说，在布林通道的下轨买入、上轨卖出，并设置止损点防范风险、动态调整仓位，这样的策略可以在趋势和震荡市场中均有不错的表现。接下来，我将详细介绍如何编写一个基础的布林通道策略代码。

一、策略概述

布林通道策略是由著名的技术交易者John Bollinger发明的，它主要包含三条线：中轨、上轨和下轨。中轨通常是股票的20日简单移动平均线(SMA)，而上轨和下轨是在此基础上加减两倍标准差得到的。

二、策略核心逻辑

在实现策略之前，需要了解其核心逻辑：

当价格触及下轨而后开始上涨时，买入信号产生。
当价格触及上轨而后开始下跌时，卖出信号产生。
止损通常设定在下轨以下一定比例的位置。

三、编写策略代码

以下示例假定我们使用Python语言和pandas库以及一些金融数据接口（如yfinance）编写策略代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
获取数据
def get_data(stock_symbol, start_date, end_date):
    stock_data = yf.download(stock_symbol, start=start_date, end=end_date)
    return stock_data
计算布林通道
def calculate_bollinger_bands(stock_data, window=20, num_of_std=2):
    rolling_mean = stock_data['Close'].rolling(window=window).mean()
    rolling_std = stock_data['Close'].rolling(window=window).std()
    upper_band = rolling_mean + (rolling_std * num_of_std)
    lower_band = rolling_mean - (rolling_std * num_of_std)
    stock_data['Middle Band'] = rolling_mean
    stock_data['Upper Band'] = upper_band
    stock_data['Lower Band'] = lower_band
    return stock_data
布林通道策略实现
def bollinger_strategy(stock_data):
    # 创建一个空的DataFrame来保存我们的买卖信号
    signals = pd.DataFrame(index=stock_data.index)
    signals['signal'] = 0.0
    # 生成买入信号
    signals['long_entry'] = (stock_data['Close'] < stock_data['Lower Band']) & \
                            (stock_data['Close'].shift(1) > stock_data['Lower Band'].shift(1))
    signals['signal'][signals['long_entry']] = 1.0
    # 生成卖出信号
    signals['long_exit'] = (stock_data['Close'] > stock_data['Upper Band']) & \
                           (stock_data['Close'].shift(1) < stock_data['Upper Band'].shift(1))
    # 退出时将信号设置为0
    signals['signal'][signals['long_exit']] = 0.0
    # 持有仓位
    signals['positions'] = signals['signal'].diff()
    return signals
回测
def backtest(signals, stock_data):
    initial_capital = float(100000.0)
    # 创建一个DataFrame `positions`
    positions = pd.DataFrame(index=signals.index).fillna(0.0)
    # 买入100股
    positions['Stock'] = 100*signals['signal']   
    # 初始化投资组合
    portfolio = positions.multiply(stock_data['Adj Close'], axis=0)
    # 存储差分组合价值
    pos_diff = positions.diff()
    # 添加一个列 `holdings`（投资组合的总价值）
    portfolio['holdings'] = (positions.multiply(stock_data['Adj Close'], axis=0)).sum(axis=1)
    # 添加一个列 `cash`（初始资金 - 投资组合的总价值）
    portfolio['cash'] = initial_capital - (pos_diff.multiply(stock_data['Adj Close'], axis=0)).sum(axis=1).cumsum()   
    # 添加一个列 `total`（现金 + 投资组合的总价值）
    portfolio['total'] = portfolio['cash'] + portfolio['holdings']
    # 添加一个列 `returns`（投资组合的总价值的日变化百分比）
    portfolio['returns'] = portfolio['total'].pct_change()
    return portfolio
执行策略
if __name__ == '__mAIn__':
    stock_symbol = 'AAPL'
    start_date = '2020-01-01'
    end_date = '2021-01-01'
    stock_data = get_data(stock_symbol, start_date, end_date)
    stock_data = calculate_bollinger_bands(stock_data)
    signals = bollinger_strategy(stock_data)
    portfolio = backtest(signals, stock_data)
    print(portfolio)