DolphinDB追涨杀跌：动量交易策略详解

2023-12-05 06:00:11

导读

动量交易策略是一种流行的量化交易策略，可以用来捕捉股票和商品期货市场的短期价格趋势。动量交易策略的基本原理是，当一种资产的价格在一段时间内持续上涨或下跌时，这种趋势通常会继续下去。因此，动量交易策略会买入那些价格正在上涨的资产，并卖出那些价格正在下跌的资产。

在DolphinDB中，我们可以使用各种内置函数来实现动量交易策略。例如，我们可以使用shift()函数来计算资产价格的移动平均线，并使用cross()函数来检测价格是否突破了移动平均线。我们还可以使用rank()函数来计算资产的相对强弱，并使用quantile()函数来计算资产价格的分位数。

实现

以下是一个在DolphinDB中实现的简单动量交易策略：

// 定义交易信号函数
def tradeSignal(data) {
    // 计算5日移动平均线
    ma5 = shift(data.close, 5)

    // 计算价格突破移动平均线的信号
    signal = cross(data.close, ma5)

    // 返回交易信号
    return signal
}

// 定义交易策略函数
def tradeStrategy(data, signal) {
    // 买入股票
    buy = signal == 1

    // 卖出股票
    sell = signal == -1

    // 返回交易策略
    return buy, sell
}

// 定义回测函数
def backtest(data, tradeSignal, tradeStrategy) {
    // 计算交易信号
    signal = tradeSignal(data)

    // 计算交易策略
    buy, sell = tradeStrategy(data, signal)

    // 计算交易收益
    returns = (data.close[1:] - data.close[:-1]) * buy[1:] / data.close[:-1]

    // 计算总收益率
    totalReturns = (1 + returns).prod() - 1

    // 返回回测结果
    return totalReturns
}

// 加载数据
data = loadCSV("data.csv")

// 计算交易信号
signal = tradeSignal(data)

// 计算交易策略
buy, sell = tradeStrategy(data, signal)

// 计算交易收益
returns = (data.close[1:] - data.close[:-1]) * buy[1:] / data.close[:-1]

// 计算总收益率
totalReturns = (1 + returns).prod() - 1

// 输出回测结果
print("总收益率：", totalReturns)