量化投资系列文章:

Backtrader 教程 — Python 量化投资原来这么简单(1)

Python 量化投资原来这么简单(2) —MACD策略(+26.9%)

Python 量化投资原来这么简单(3) —A股回测MACD策略

Github仓库:https://github.com/Ckend/pythondict-quant


上一回,我们基于简单的MACD策略回测了华正新材这只股票的收益率,发现效果非常好,收益达到了26.9%,但这个策略放到其他股票上会不会有这么高的收益呢?我们今天就来试试看这个策略在不考虑基本面,只考虑技术面的情况下,在A股上的平均表现。

为了回测该策略在A股上的平均表现,我们从A股随机选取了1000只股票,使用MACD策略回测其2010年1月1日至今,使用MACD策略进行投资的表现。其中,以一万元作为本金,佣金为万分之五,每次交易100股。

最终发现,使用该策略最终亏损的股票有626只,盈利的有372只,有2只股票数据不足被去除。最高盈利有84%,最差亏损也达-34%。盈利超过10%的股票有30只,亏损超过30%的有29只。并总结了这30只盈利超过10%的股票的特点。

下面是用Python和backtrader分析这些股票的详细教程。在公众号后台回复:量化投资3 可获得本文全部代码及数据。本系列文章github仓库:
https://github.com/Ckend/pythondict-quant

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.改造策略

最方便的回测股票数据的形式是将股票数据存储在MySQL数据库中,每次回测从数据库中拉取数据即可。但为了能够方便地让大家复现实验,我们将这些股票的数据以文件的形式存储下来。

策略上,我们不需要做改变,但是需要将运行策略的这一部分封装起来,用于批量执行策略:

然后遍历所有股票,运行策略,结果保存在result变量中:

最后,我们使用pickle将变量结果保存为文件,以方便后续分析:

随后,我们就可以随意分析这个结果,而不用重新跑一遍策略了。

3.结果分析

接下来,使用最简单的方法分析结果:

随机抽取的1000千股票,回测结果如下:

显然,在不考虑基本面的情况下,该策略的收益并不高,因此不建议用该策略进行A股整体回测并作交易。但是我们可以观察一下收益10%以上的股票的基本面特点。

你会发现大部分使用MACD策略收益10%以上的股票,其同比年利润增长都是大于0的,只有2只股票例外。此外,大部分股票平均年利润同比增长都在20%到30%左右,而且不会有太大的波动。

所以,MACD策略只有在股票的基本面优秀的情况下,才能发挥最大的价值。而在股票基本面比较差的情况下,这个策略的表现非常差,因此对于投机者而言,它并不是一个好的策略,但是对于价值投资者而言,其具备一定的参考价值。

好了,我们关于MACD策略的分析就到这里,如果大家有进一步的兴趣的话,记得关注Python实用宝典哦,我们将每周更新一期量化投资相关的推送,希望大家喜欢,本文的代码及数据,请在公众号后台回复:量化投资3 下载。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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