a股量化交易接口策略—

1995年，图莎尔·钱德（Tushar Chande)发明了阿隆指标（Aroon），目前还是一个比较冷门的指标。

它通过计算自价格达到近期最高值和最低值以来所经过的期间数，可以帮助预测价格趋势到区域，或趋势区域到趋势的变化。

该指标由三部分组成：

其中：N=确定的时间段，HH=在此期间出现最高价后的天数，LL=在此期间出现最低价后的天数。

1.阿隆向上(Aroon-Up)： [(N – HH)/ N]×100% ] ；

2.阿隆向下(Aroon-Down)： [(N – LL)/ N]×100% ] ；

3.阿隆震荡线(Aroon Oscillator)：阿隆Up – 阿隆Down 。

观察三种状态来分析Aroon指标：

1.Up线：达到100时，表示市场处于多头强势，跌破50表示向上的趋势正在失去动力，达到0时，表示多头处于极弱势；

Down线：达到100时，市场正处于空头强势，跌破50时表示向下的趋势正在失去动力，达到0时，表示空头处于极弱势；

两条线如果同处于底部，股票则处于盘整阶段，无趋势。

2.两条线平行运动时，表明市场原有趋势仍在继续，直到由极值水平或交叉穿行而改变市场方向为止。

3.当下行线上穿上行线时，表明原有趋势逐渐减弱，预计趋势将开始反转，反之亦然。

阿隆指标可以说是一个跟踪趋势的指标，如果把它用来择时会有什么效果呢？

def aroonIndex(account,timeLength=20):
#构建指数阿隆指标
indexSeries = pd.Series(account.get_symbol_history(‘benchmark’, timeLength)[‘closeIndex’])
indexAronUp = (nlargest(1,range(len(indexSeries)),key=indexSeries.get)[0]+1)*100/timeLength
indexAronDown = (nsmallest(1,range(len(indexSeries)),key=indexSeries.get)[0]+1)*100/timeLength
indexOsc = indexAronUp – indexAronDown
return indexOsc

当indexOsc 大于 0时，可以考虑开仓

start = ‘2009-08-01’ # 回测起始时间
end = ‘2015-08-31’ # 回测结束时间
benchmark = ‘HS300’ # 策略参考标准
universe = set_universe(‘HS300’) # 证券池，支持股票和基金
capital_base = 100000 # 起始资金
freq = ‘d’ # 策略类型，’d’表示日间策略使用日线回测，’m’表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 10 # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = ‘d’时间间隔的单位为交易日，若freq = ‘m’时间间隔为分钟

def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态

pass

def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令
eq_AroonUp = aroonUp(account,20)
eq_AroonDown = aroonDown(account,20)
index_osc = aroonIndex(account,20)
buyList = []
for stk in account.valid_secpos:
order_to(stk, 0)

if index_osc > 0:
for stk in account.universe:
if eq_AroonUp[stk] – eq_AroonDown[stk] > 50:
buyList.append(stk)

for stk in buyList[:]:
if stk not in account.universe or account.referencePrice[stk] == 0 or np.isnan(account.referencePrice[stk]):
buyList.remove(stk)

for stk in buyList:
order(stk, account.referencePortfolioValue/account.referencePrice[stk]/len(buyList))

如果让indexOsc > 50呢：

start = ‘2009-08-01’ # 回测起始时间
end = ‘2015-08-31’ # 回测结束时间
benchmark = ‘HS300’ # 策略参考标准
universe = set_universe(‘HS300’) # 证券池，支持股票和基金
capital_base = 100000 # 起始资金
freq = ‘d’ # 策略类型，’d’表示日间策略使用日线回测，’m’表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 10 # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = ‘d’时间间隔的单位为交易日，若freq = ‘m’时间间隔为分钟

def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态

pass

if index_osc > 50:
for stk in account.universe:
if eq_AroonUp[stk] – eq_AroonDown[stk] > 50:
buyList.append(stk)

for stk in buyList[:]:
if stk not in account.universe or account.referencePrice[stk] == 0 or np.isnan(account.referencePrice[stk]):
buyList.remove(stk)

for stk in buyList:
order(stk, account.referencePortfolioValue/account.referencePrice[stk]/len(buyList))

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