引言:

邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，希望能对大家有帮助。

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接上篇

2 贵州茅台MACD表现

那我们换个股票，来看看MACD在贵州茅台上的表现。

把之前的Python程序的输入数据改成贵州茅台，直接运行即可得出结论：

由图中可见，在发生金叉之后，茅台的上涨概率比浦发银行高了不少，并且涨跌幅中值也有所提升，很不错。

但死叉之后的表现就不尽如人意了。20日后下跌的概率只有43%，中位数上涨0.92%。

这...明明是个看涨信号啊。

如果对茅台严格的按照金叉买入、死叉卖出进行操作，表现又如何呢？

我们同样采用默认的MACD参数得到如下结果：

如果从2007年投入1元，到现在已经翻了8倍了，年化率高达16.33%，看起来好像很不错。

但如果我们和茅台本身的价格对比一下：

上图中的蓝线是MACD择时的表现，橙线是茅台本身的表现，这么一对比，MACD择时的表现就有点可笑了。

茅台本身的年化收益率高达28.69%，共翻了32.5倍，但是经过MACD择时的一番神操作，只翻了8倍。

这大概就是传说中的一顿操作猛如虎，一看收益2.5%吧。

MACD在茅台上的表现依旧不好，难道是MACD恰好在这两只股票上都不适用？

3 所有股票MACD表现

这次我们玩得狠一点，统计一下A股所有股票的MACD表现，看看结果到底怎么样。

将之前的Python代码稍作修改就能统计所有股票的MACD表现：

我们统计了1990年至今大约5000个交易日，A股市场上4000多只股票历史上所有的金叉和死叉，共计约80万次信号，得到如下结果：

不管是金叉后上涨的概率，还是死叉后下跌的概率，都集中在50%左右，涨跌幅中值也都趋近于0%。

金叉、死叉并不能预测未来的涨跌。

所以之后大家如果遇到所谓神器的指标，千万不要人云亦云，一定要亲自用代码和数据去验证下。

不用代码验证，就只能投入真金白银去试错了。

4 MACD的其他用法

当然有的朋友可能会说MACD还有很多其他用法。比如著名的顶背离、底背离。

顶背离指价格峰值不断创新高，但是MACD峰值却一路下跌，这是一个卖出信号。

底背离刚好相反，价格峰值一路下跌，MACD峰值却不断新高，这是一个买入信号。

背离的用法我也验证过，结论暂时保密。对此感兴趣的可以留言，多的话之后可以再单独讲讲。

MACD很多其他的用法，想测试的也可以在评论区留言，之后可能可以用程序验证一下它是否有效。

03

降维打击

那MACD指标真的已经不能用了吗？

熟悉我的朋友知道我常常会说一句话：

“与其花时间提高牌技，我更愿意花时间寻找对手更弱的牌局。”

这句话的意思是，不要去高手扎堆的地方，要主动去找一些竞争对手更弱的环境。

我给大家举一个交易上的例子。

华尔街日报统计的数据显示，在美国90%以上的主动基金都没能跑赢大盘指数。美国金融市场发达，基金经理骚操作也多，但还是败给了指数基金。

不过这只是美国的情况，中国可不太一样。

我之前发过一条朋友圈，里面有详细是数据指出，A股的基金经理是可以显著跑赢大盘指数的。

那是A股的基金经理更厉害吗？显然目前还不是。

原因是美股市场更成熟，高手如云，是一个更高端的牌局。

而很多人抱怨A股混乱、不成熟、散户多，但这其实是好事。这意味着市场上有更多低水平的投资者，是一个对手更弱的牌局。

上图是比特币的历史行情图，以比特币为代表的数字货币市场，其实是比A股更不成熟的市场，是一个对手更更弱的牌局。

在这个市场上，MACD指标就突然显得有效了起来。我们使用比特币2017年9月至今的4小时K线数据，用Python统计其金叉死叉后的表现：

出现金叉后，上涨的概率和涨跌幅的中值比在A股的表现都要好。

再来看严格按照MACD金叉、死叉进行买卖的表现，依旧使用在股市默认的参数，扣除手续费，结果如下：

橙线是比特币原始的价格，蓝色的线是MACD择时在比特币上的表现。

原始的比特币价格，从2017年9月至今年化收益率是40.07%，而MACD择时的年化收益率为57.79%，提高17个百分点。

在风险方面，原始比特币价格的最大回撤高达84.09%，而MACD择时后最大回撤显著降低为36.97%。

这意味着MACD应用在比特币上可以显著地提高收益并且降低风险，效果显著。

04

总结

数字货币还是一个相对原始的市场，股市里很多已经被无效的策略，在数字货币市场仍然有用。

我2017年刚进入数字货币市场，当时行情火热，来不及细细开发策略，就是把原来股票、期货市场的策略简单的搬过来，就有很好的收益。

再次印证了那句话：“与其提高牌技，我更愿意花时间寻找对手更弱的牌局。”

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