Python数据分析之股票双均线策略制定

需求：双均线策略制定

库

tushare包

预处理数据

df = pd.read_csv('./maotai.csv').drop(labels='Unnamed: 0', axis=1)
# 将date列转为时间序列且将其作为原数据的行索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

均线的计算分析

计算该股票历史数据的5日均线和30日均线
- 什么是均线？
  - 对于每一个交易日，都可计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来成为一条线，就叫做N日移动平均线。常用线有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指标。
    - 5天和10天的是短线操作的参照指标，称作日均线指标
    - 30天和60天的是中期均线指标，称作季均线指标
    - 120天和240天的是长期均线指标，称作年均线指标
- 均线计算方法：MA=(C1+C2+C3+…+Cn)/N，C：某日收盘价 N：移动平均周期（天数）

ma5 = df['close'].rolling(5).mean()  # 五日均值线
ma30 = df['close'].rolling(30).mean()  # 30日均值线
# 绘制均线
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pylab as pla
plt.plot(ma5)
plt.plot(ma30)
pla.show()

plt.plot(ma5[50:180])
plt.plot(ma30[50:180])

金叉&死叉

分析输出所有金叉日期和死叉日期
- 股票分析技术中的金叉和死叉，可以简单解释为：
  - 分析指标中的两根线，一根为短时间内的指标线，另一根为较长时间的指标线
  - 如果短时间的指标线方向拐头向上，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“金叉”
  - 如果短时间的指标线方向拐头向下，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“死叉”
  - 一般情况下，出现金叉后，操作趋向买入；死叉则趋向卖出。金叉和死叉只是分析指标之一，要和其他很多指标配合使用，才能增加操作的准确性

# 保证索引一样
df = df[30:]
ma5 = ma5[30:]
ma30 = ma30[30:]
s1 = ma5 < ma30  # 短期小于长期，即短从下穿过长
s2 = ma5 > ma30  # 短期大于长期，即短从上穿过长
# 判定死叉的条件，相与为True
death_ex = s1 & s2.shift(1)
death_date = df.loc[death_ex].index
# 判定金叉的条件，相或为False
golden_ex = -(s1 | s2.shift(1))  # 由于False不显示，因此需要求反
golden_date = df.loc[golden_ex].index

双均线策略的测试

如果从2010年1月1日开始，初始资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部卖出，则到今天为止，炒股收益率如何？
- 分析：
  - 买卖股票的单价使用开盘价
  - 买卖股票的时机
  - 最终手里会有剩余的股票没有卖出
    - 会有。若最后一天为金叉，则买入股票。估量剩余股票的价值计算到总收益
      - 剩余股票的单价就是用最后一天的收盘价

# 1作为金叉的标识，0作为死叉的标识
t1 = Series(data=1, index=golden_date)
t2 = Series(data=0, index=death_date)
t = t1.append(t2)
t = t.sort_index()
t = t['2010':'2022']  # 存储的金叉与死叉对应的时间
first_money = 100000  # 本金
money = first_money
hold = 0  # 持有股票数量（股数：100股=1手）
for i in range(len(t)):  # i表示的t这个Series中的隐式索引if t[i] == 1:  # 金叉# 获取股票的单价，即金叉对应的开盘价golden_time = t.index[i]  # 金叉时间p_golden = df.loc[golden_time]['open']  # 股票的单价hold += (money // (p_golden * 100)) * 100  # 使用100000尽可能多买入money -= (hold * p_golden)  # 减去买入的花费else:# 找出卖出股票的单价death_time = t.index[i]  # 死叉时间p_death = df.loc[death_time]['open']money += (p_death * hold)  # 加上卖出的收入hold = 0  # 全部卖出
# 如何判定最后一天为金叉还是死叉
last_money = hold * df['close'][-1]  # 剩余股票价值
# 总收益
total = money + last_money - first_money

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