追求卓越：基于欧奈尔 RPS 指标选股策略的量化交易进阶讲堂

人工智能

2023-12-14 00:35:54

欧奈尔 RPS 指标：打造量化交易选股策略

欧奈尔 RPS 指标简介

欧奈尔 RPS（Relative Price Strength）指标是一种技术分析工具，用来衡量股票的相对强弱。它结合了股票的收盘价、最高价和最低价，为投资者提供股票上升或下降趋势以及价格波动性的深入见解。

RPS 选股策略

RPS 选股策略包含两个关键步骤：

股票筛选： 确定符合特定 RPS 指标条件的股票，过滤掉不符合策略要求的股票。
投资组合构建： 根据股票的 RPS 指标值对其进行排序，然后选择表现最佳的一组股票作为投资组合。

RPS 选股策略验证

历史回测表明，基于欧奈尔 RPS 指标的选股策略具有较好的超额收益能力。以沪深 300 指数成份股为例，在 2017 年至 2022 年期间，该策略获得了 15.83% 的年化收益率，而同期沪深 300 指数收益率仅为 8.24%。

量化交易的考量因素

量化交易涉及的不止技术指标，还需考虑以下因素：

风险管理： 设置止损位和分散投资以控制风险。
资金管理： 合理分配资金，根据市场情况调整仓位。
交易频率： 根据策略特点选择适当的交易频率以优化交易成本。

RPS 选股策略代码示例

import pandas as pd

def rps_indicator(close, high, low):
    """
    计算 RPS 指标

    参数：
    close: 股票收盘价
    high: 股票最高价
    low: 股票最低价

    返回：
    RPS 指标
    """
    return (close - low) / (high - low)

def rps_stock_selection(stocks, rps_threshold):
    """
    使用 RPS 指标筛选股票

    参数：
    stocks: 股票列表
    rps_threshold: RPS 指标阈值

    返回：
    满足 RPS 指标条件的股票列表
    """
    stock_data = pd.DataFrame({
        "Stock": stocks,
        "RPS": rps_indicator(close, high, low)
    })
    return stock_data[stock_data["RPS"] > rps_threshold]["Stock"].tolist()

# 示例数据
close = [100, 110, 120, 130, 140]
high = [102, 112, 125, 135, 145]
low = [98, 108, 118, 128, 138]

# 计算 RPS 指标
stock_data = pd.DataFrame({
    "Close": close,
    "High": high,
    "Low": low,
    "RPS": rps_indicator(close, high, low)
})

# 筛选符合 RPS 指标条件的股票
rps_threshold = 0.5
selected_stocks = rps_stock_selection(stock_data["Stock"], rps_threshold)
print(selected_stocks)