如何利用平均趨向指數(shù)輔助MACD策略
如何利用平均趨向指數(shù)輔助MACD策略，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
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前言
“趨勢(shì)是你的朋友”這是每一個(gè)交易者都耳熟能詳?shù)捏鹧?。但做過交易的朋友可能會(huì)有體會(huì)，趨勢(shì)總是在毫無(wú)預(yù)警地開始并突然結(jié)束。那么在CTA策略中，如何抓住趨勢(shì)并過濾震蕩行情，是許多主觀和量化交易者孜孜不倦的追求。在本節(jié)課程中，我們將以平均趨向指數(shù)(ADX)為濾網(wǎng)，分析在它量化交易中的應(yīng)用。
什么是平均趨向指數(shù)
平均趨向指數(shù)是衡量趨勢(shì)的技術(shù)工具，簡(jiǎn)稱ADX(average directional indicator)，它是由韋爾斯·懷爾德在1978年提出，與其他技術(shù)分析工具不同的是，ADX并不能判斷多空方向，更不能提示精確的買賣點(diǎn)位，它只是衡量當(dāng)前趨勢(shì)的強(qiáng)弱。
ADX的默認(rèn)周期參數(shù)是14，通常在K線圖的副圖中顯示。它的值是在0~100之間，數(shù)值越大說明上漲或下跌趨勢(shì)越強(qiáng)力，通常當(dāng)ADX的值大于40時(shí)，說明趨勢(shì)強(qiáng)力，此時(shí)使用趨勢(shì)交易才具有最大的回報(bào)潛力；當(dāng)ADX的值小于20時(shí)，說明趨勢(shì)疲軟，并警告交易者不要使用趨勢(shì)跟蹤交易策略。
ADX的計(jì)算方式
ADX的計(jì)算方式比較復(fù)雜，它涉及到了：價(jià)格正向移動(dòng)距離(+DM)、價(jià)格負(fù)向移動(dòng)距離(-DM)、真是波動(dòng)幅度(TR)、正向方向性指數(shù)(+DI), 負(fù)向方向性指數(shù)(-DI)等很多中間變量：
計(jì)算動(dòng)向變化
up：今天的最高價(jià) – 昨天的最高價(jià)
down：昨天的最低價(jià) – 今天的最低價(jià)
+DM：如果up大于max(down, 0)，則+DM等于up，否則等于零
-DM：如果down大于max(up, 0)，則-DM等于down，否則等于零
計(jì)算真實(shí)波幅
TR：max(今天最高價(jià)與今天最低價(jià)的差值，今天最高價(jià)與昨天收盤價(jià)差值的絕對(duì)值，今天最低價(jià)與昨天收盤價(jià)差值的絕對(duì)值)
計(jì)算動(dòng)向指數(shù)
+DI(14)：+DM(14)/TR(14)*100
-DI(14)：-DM(14)/TR(14)*100
計(jì)算ADX
DX：((+DI14)- (-DI14)/(+DI14)+(-DI14))*100
ADX：MA(DX，14)
雖然ADX的計(jì)算比較復(fù)雜，但其邏輯還是比較清晰的：up和down分別代表了價(jià)格正向和負(fù)向移動(dòng)距離；+DI和-DI分別代表用波動(dòng)率修正后上漲和下跌趨勢(shì)。不管趨勢(shì)是上漲還是下跌，只要存在明顯的趨勢(shì)行情，那么+DI和-DI中總有一個(gè)是較大的，因此DX的值會(huì)隨著趨勢(shì)的強(qiáng)弱指示在0~100之間；最后ADX則是DX的14天平均線。
當(dāng)+ DI高于-DI時(shí)，表明價(jià)格處于上升趨勢(shì)。 相反，當(dāng)-DI高于+ DI時(shí)，價(jià)格處于下降趨勢(shì)。 交易者可以通過檢查同一時(shí)間點(diǎn)的ADX值來(lái)確定上升趨勢(shì)或下降趨勢(shì)的強(qiáng)度。
策略邏輯
在前幾節(jié)中，我們使用MACD指標(biāo)創(chuàng)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的策略，雖然該策略在趨勢(shì)行情中表現(xiàn)還可以，但是在震蕩行情入不敷出，甚至在長(zhǎng)期的震蕩行情中資金回撤比較大。因此我們將在本節(jié)中將之前的MACD策略加入ADX濾網(wǎng)，我們來(lái)看下效果到底如何？
原策略邏輯
多頭開倉(cāng)：DIF大于零軸
空頭開倉(cāng)：DIF小于零軸
多頭平倉(cāng)：DIF向下突破DEA
空頭平倉(cāng)：DIF向上突破DEA
改進(jìn)后的策略邏輯
多頭開倉(cāng)：DIF大于零軸，并且ADX大于20
空頭開倉(cāng)：DIF小于零軸，并且ADX大于20
多頭平倉(cāng)：DIF向下突破DEA，或者ADX下降
空頭平倉(cāng)：DIF向上突破DEA，或者ADX下降
我們?cè)谠呗赃壿嫽A(chǔ)之上，對(duì)開倉(cāng)和平倉(cāng)分別加入ADX濾網(wǎng)，控制在行情進(jìn)入震蕩時(shí)期的開倉(cāng)次數(shù)。在開倉(cāng)的時(shí)候ADX的數(shù)值必須大于指定的數(shù)值；當(dāng)開倉(cāng)之后一旦ADX下降就平倉(cāng)出局。整個(gè)策略邏輯就設(shè)計(jì)成一個(gè)嚴(yán)進(jìn)寬出的模式，以此來(lái)控制震蕩時(shí)期的回撤幅度。
策略編寫
原始策略
# 回測(cè)配置
'''backtest
start: 2015-02-22 00:00:00
end: 2019-10-17 00:00:00
period: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
'''
mp = 0 # 定義一個(gè)全局變量，用于控制虛擬持倉(cāng)
# 判斷數(shù)組是否上升
def is_up(arr):
arr_len = len(arr)
if arr[arr_len - 1] > arr[arr_len - 2] and arr[arr_len - 2] > arr[arr_len - 3]:
return True
# 判斷數(shù)組是否下降
def is_down(arr):
arr_len = len(arr)
if arr[arr_len - 1] < arr[arr_len - 2] and arr[arr_len - 2] < arr[arr_len - 3]:
return True
# 判斷兩根兩個(gè)數(shù)組是否金叉
def is_up_cross(arr1, arr2):
if arr1[len(arr1) - 2] < arr2[len(arr2) - 2] and arr1[len(arr1) - 1] > arr2[len(arr2) - 1]:
return True
# 判斷兩根兩個(gè)數(shù)組是否死叉
def is_down_cross(arr1, arr2):
if arr1[len(arr1) - 2] > arr2[len(arr2) - 2] and arr1[len(arr1) - 1] < arr2[len(arr2) - 1]:
return True
# 程序主函數(shù)
def onTick():
exchange.SetContractType("rb000") # 訂閱期貨品種
bar_arr = exchange.GetRecords() # 獲取K線數(shù)組
if len(bar_arr) < long + m + 1: # 如果K線數(shù)組長(zhǎng)度太小，就不能計(jì)算MACD，所以直接返回跳過
return
all_macd = TA.MACD(bar_arr, short, long, m) # 計(jì)算MACD值，返回的是一個(gè)二維數(shù)組
dif = all_macd[0] # 獲取DIF的值，返回一個(gè)數(shù)組
dif.pop() # 刪除DIF數(shù)組最后一個(gè)元素
dea = all_macd[1] # 獲取DEA的值，返回一個(gè)數(shù)組
dea.pop() # 刪除DEA數(shù)組最后一個(gè)元素
last_close = bar_arr[len(bar_arr) - 1]['Close'] # 獲取最新價(jià)格（賣價(jià)），用于開平倉(cāng)
global mp # 全局變量，用于控制虛擬持倉(cāng)
# 開多單
if mp == 0 and dif[len(dif) - 1] > 0:
exchange.SetDirection("buy") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Buy(last_close, 1) # 開多單
mp = 1 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即有多單
# 開空單
if mp == 0 and dif[len(dif) - 1] < 0:
exchange.SetDirection("sell") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Sell(last_close - 1, 1) # 開空單
mp = -1 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即有空單
# 平多單
if mp == 1 and is_down_cross(dif, dea):
exchange.SetDirection("closebuy") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Sell(last_close - 1, 1) # 平多單
mp = 0 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即空倉(cāng)
# 平空單
if mp == -1 and is_up_cross(dif, dea):
exchange.SetDirection("closesell") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Buy(last_close, 1) # 平空單
mp = 0 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即空倉(cāng)
def main():
while True:
onTick()
Sleep(1000)根據(jù)上面更改的策略邏輯，我們可以直接在原始策略的基礎(chǔ)之上把ADX濾網(wǎng)加入進(jìn)去，雖然ADX的計(jì)算方法比較復(fù)雜，但可以借助talib庫(kù)只需要幾行代碼就可以把ADX的值計(jì)算出來(lái)。因?yàn)橛?jì)算ADX需要用帶talib，而計(jì)算talib庫(kù)又需要用到numpy.array數(shù)據(jù)類型，所以我們需要在代碼開頭導(dǎo)入talib庫(kù)和numpy庫(kù)。
import talib import numpy as np
在使用talib庫(kù)計(jì)算ADX的時(shí)候，一共需要4個(gè)參數(shù)：最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)、周期參數(shù)。所以我們還需要寫一個(gè)get_data函數(shù)，這個(gè)函數(shù)的目的是從K線數(shù)組中提取出最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)。
# 把K線數(shù)組轉(zhuǎn)換成最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)數(shù)組，用于轉(zhuǎn)換為numpy.array類型數(shù)據(jù) def get_data(bars): arr = [[], [], []] for i in bars: arr[0].append(i['High']) arr[1].append(i['Low']) arr[2].append(i['Close']) return arr
然后我們使用numpy庫(kù)把普通的數(shù)組轉(zhuǎn)換為numpy.array類型數(shù)據(jù)，最后使用talib庫(kù)就可以計(jì)算出ADX的值，具體的寫法可以看下面代碼中的注釋：
np_arr = np.array(get_data(bar_arr)) # 把列表轉(zhuǎn)換為numpy.array類型數(shù)據(jù)，用于計(jì)算ADX的值 adx = talib.ADX(np_arr[0], np_arr[1], np_arr[2], 20); # 計(jì)算ADX的值
在策略邏輯中，需要判斷ADX的大小和是否上升下降。判斷大小很簡(jiǎn)單，只需要把ADX具體某一天的值提取出來(lái)就可以了，跟判斷MACD一樣，我們只取倒數(shù)第二根K線的ADX值；但判斷時(shí)候上升下降則需要只取倒數(shù)第二根和第三根K線的ADX值。
adx1 = adx_arr[len(adx_arr) - 2] # 倒數(shù)第二根K線的ADX值 adx2 = adx_arr[len(adx_arr) - 3] # 倒數(shù)第三根K線的ADX值
最后修改下單邏輯：
# 開多單
if mp == 0 and dif[len(dif) - 1] > 0 and adx1 > 40:
exchange.SetDirection("buy") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Buy(last_close, 1) # 開多單
mp = 1 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即有多單
# 開空單
if mp == 0 and dif[len(dif) - 1] < 0 and adx1 > 40:
exchange.SetDirection("sell") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Sell(last_close - 1, 1) # 開空單
mp = -1 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即有空單
# 平多單
if mp == 1 and (is_down_cross(dif, dea) or adx1 < adx2):
exchange.SetDirection("closebuy") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Sell(last_close - 1, 1) # 平多單
mp = 0 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即空倉(cāng)
# 平空單
if mp == -1 and (is_up_cross(dif, dea) or adx1 < adx2):
exchange.SetDirection("closesell") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Buy(last_close, 1) # 平空單
mp = 0 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即空倉(cāng)完整策略代碼
# 回測(cè)配置
'''backtest
start: 2015-02-22 00:00:00
end: 2019-10-17 00:00:00
period: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
'''
# 導(dǎo)入庫(kù)
import talib
import numpy as np
mp = 0 # 定義一個(gè)全局變量，用于控制虛擬持倉(cāng)
# 把K線數(shù)組轉(zhuǎn)換成最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)數(shù)組，用于轉(zhuǎn)換為numpy.array類型數(shù)據(jù)
def get_data(bars):
arr = [[], [], []]
for i in bars:
arr[0].append(i['High'])
arr[1].append(i['Low'])
arr[2].append(i['Close'])
return arr
# 判斷兩根兩個(gè)數(shù)組是否金叉
def is_up_cross(arr1, arr2):
if arr1[len(arr1) - 2] < arr2[len(arr2) - 2] and arr1[len(arr1) - 1] > arr2[len(arr2) - 1]:
return True
# 判斷兩根兩個(gè)數(shù)組是否死叉
def is_down_cross(arr1, arr2):
if arr1[len(arr1) - 2] > arr2[len(arr2) - 2] and arr1[len(arr1) - 1] < arr2[len(arr2) - 1]:
return True
# 程序主函數(shù)
def onTick():
exchange.SetContractType("rb000") # 訂閱期貨品種
bar_arr = exchange.GetRecords() # 獲取K線數(shù)組
if len(bar_arr) < long + m + 1: # 如果K線數(shù)組長(zhǎng)度太小，就不能計(jì)算MACD，所以直接返回跳過
return
all_macd = TA.MACD(bar_arr, short, long, m) # 計(jì)算MACD值，返回的是一個(gè)二維數(shù)組
dif = all_macd[0] # 獲取DIF的值，返回一個(gè)數(shù)組
dif.pop() # 刪除DIF數(shù)組最后一個(gè)元素
dea = all_macd[1] # 獲取DEA的值，返回一個(gè)數(shù)組
dea.pop() # 刪除DEA數(shù)組最后一個(gè)元素
np_arr = np.array(get_data(bar_arr)) # 把列表轉(zhuǎn)換為numpy.array類型數(shù)據(jù)，用于計(jì)算ADX的值
adx_arr = talib.ADX(np_arr[0], np_arr[1], np_arr[2], 20); # 計(jì)算ADX的值
adx1 = adx_arr[len(adx_arr) - 2] # 倒數(shù)第二根K線的ADX值
adx2 = adx_arr[len(adx_arr) - 3] # 倒數(shù)第三根K線的ADX值
last_close = bar_arr[len(bar_arr) - 1]['Close'] # 獲取最新價(jià)格（賣價(jià)），用于開平倉(cāng)
global mp # 全局變量，用于控制虛擬持倉(cāng)
# 開多單
if mp == 0 and dif[len(dif) - 1] > 0 and adx1 > 40:
exchange.SetDirection("buy") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Buy(last_close, 1) # 開多單
mp = 1 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即有多單
# 開空單
if mp == 0 and dif[len(dif) - 1] < 0 and adx1 > 40:
exchange.SetDirection("sell") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Sell(last_close - 1, 1) # 開空單
mp = -1 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即有空單
# 平多單
if mp == 1 and (is_down_cross(dif, dea) or adx1 < adx2):
exchange.SetDirection("closebuy") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Sell(last_close - 1, 1) # 平多單
mp = 0 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即空倉(cāng)
# 平空單
if mp == -1 and (is_up_cross(dif, dea) or adx1 < adx2):
exchange.SetDirection("closesell") # 設(shè)置交易方向和類型
exchange.Buy(last_close, 1) # 平空單
mp = 0 # 設(shè)置虛擬持倉(cāng)的值，即空倉(cāng)
def main():
while True:
onTick()
Sleep(1000)以上貼出本節(jié)已經(jīng)改進(jìn)過的策略完整源代碼，或者你也可以到 https://www.fmz.com/strategy/174672 發(fā)明者量化官網(wǎng)的策略中復(fù)制下載，無(wú)需配置直接在線回測(cè)。
看完上述內(nèi)容，你們掌握如何利用平均趨向指數(shù)輔助MACD策略的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
當(dāng)前題目：如何利用平均趨向指數(shù)輔助MACD策略
標(biāo)題路徑：http://muchs.cn/article40/picoho.html
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