接上文
02 量化定义

想要实现量化顶底背离，就要把顶底背离的模糊定义转化为明确的计算机语言，这一步也是量化投资的关键。

1.量化顶背离

我们逐个看定义，股价不断创新高该如何量化？

找到相邻的三根K线作为一个组合，只要满足收盘价高于前后两个交易日即视为高点，如下图：

在下方K线图中标出所有高点。但发现被选中的点数量太多了，不符合我们的直观认知。

初步筛选

因此进一步筛选：高点需同时高于过去30日任何一天的收盘价，得到下图中4个点，这4个点就和我们主观认为的高点比较接近。

进一步筛选高点

我们再加上一个条件：选择出的高点还需大于前一高点。图中4点都符合要求。

符合定义的高点

最后的条件是：K线创新高的同时，对应的DIFF值小于前一个高点。

这样我们就成功通过量化定义找出了下图中顶背离位置，股价也确实开始下跌。

量化定义下产生的顶背离

经过上述步骤就能把顶背离的经验描述转化为精确的量化规则：

规则总结

通过这个规则任何人都可以毫不模糊地找出顶背离的点，没有半点的模棱两可、语焉不详。

2.量化底背离

底背离的定义就是完全反过来。

先量化创新低的概念，即收盘价低于前后两根K线。

低点：收盘价低于前后两个交易日

找出所有低点后从中筛选出创30日新低且小于前一低点的点，其对应的DIFF值大于前一低点，形成底背离且后续股价上升，如下图所示。

量化底背离

3.多种量化定义

以上就是本文对于MACD顶底背离的量化定义。

但要强调的是，量化定义本就是见仁见智的，不同的人会有不同的结论，没有标准答案。

比如下图是来自于某券商研报中的另一种顶底背离定义。

某券商研报：MACD顶底背离定义

你感兴趣的话可以看下这个规则，也可以加我微信xbx719，我把研报原文发你。同时如果你有更好的定义方法也欢迎与我交流或在评论区留言。

03 指数回测

有了精准的量化定义后，就可以据此找出历史上所有顶底背离情况，用大数据去证明它是否有效。

先来看顶底背离在沪深300指数上的实际效果。

1.数据获取与加工

针对指数进行回测，要先获取指数数据。

登录我们的量化小讲堂网站，找到主要指数历史日线数据。联系网站客服就可以免费获取一份。

www.quantclass.cn/data/stock

得到的数据如下图所示。每一行就是指数每天的开、高、低、收数据。

原始数据

用Python来计算MACD指标很简单，几行代码就可以搞定。这个代码你需要的话可以对着图抄，也可以加我微信xbx719获取。

计算后的结果包含了DIF、DEA及MACD每日的值：

这时就能用Python找出所有的顶底背离了。

输出结果如下图所示：

顶底背离及其后续表现

除顶底背离出现时间外，也计算了发生顶底背离后1天/5天/20天的涨跌幅。

2.指数回测

通过顶底背离位置得到相应开仓、平仓信号。

41次顶背离，24次底背离

我们在出现底背离时就全仓买入，顶背离时则全部卖出。过滤掉中间连续的重复信号。按策略从07年至今针对沪深300指数进行操作，回测结果如下：

顶底背离在沪深300上表现一般

黄色曲线是沪深300指数从07年至今的净值表现，翻了2倍不到。

蓝色曲线是顶底背离策略净值，整体下跌且大部分时间都处于空仓状态（横线部分为未持仓阶段）。

由于顶底背离信号出现条件较为严苛，如直接机械的按信号进行交易很容易错过许多大行情，所以使用类似的资金曲线方法判断指标效果并不科学。

3.指数未来表现

下面换个方法，从发生顶底背离之后N天涨跌幅角度来看MACD指标是否有效。

如上图中在发生顶背离后，我们统计其未来1天、5天、20天的涨跌幅。

沪深300指数共出现24次底背离、41次顶背离，其未来1天、5天、20天涨跌幅如下：

沪深300顶底背离未来表现

24次底背离发生5日后有62%上涨概率且收益中值显著为正。1日、20日的上涨概率和收益中值都表现较差。

41次顶背离后不仅1日、20日都只有44%的概率下跌且收益中值与预期相反，5日后也只有51%的概率下跌，并不明显。

所以顶底背离在指数上并未达到相应的预期。

之后指数上再出现顶底背离时大家一定要谨慎。概率都是五五开而已，甚至可能是反向指标。比如下图的两个反例：

顶底背离反例

04 全部个股回测

下面再对所有的个股的全部历史数据进行测试。

回测前同样要准备全部A股开、高、低、收数据。

有Python编程基础的可以去网易财经这类财经网站爬取相关数据。

网易财经：quotes.money.163.com/stock

也可以在我们量化小讲堂网站获取股票历史日线数据，包含了1990年至今全部4000多只A股的所有数据，并且每天实时更新。

www.quantclass.cn/data/stock

可以加我微信xbx719免费获取一份最新的数据。

搞定数据后，就可以用Python编程找出所有的顶底背离。

在2007年至今共4000多只股票的数据样本范围内，共出现顶背离71473次，底背离55929次。

全部A股顶底背离统计

7万多次底背离发生1天、5天、20天后的上涨概率普遍大于51%，收益中位数显著为正。

这已经是不错的概率了，特别是5日之后的54%。要知道在X场上，庄家针对你的优势就可以赚的盆满钵满了。

而5万多次顶背离后预期下跌但继续上涨的概率更大，收益中值也基本可以忽略不计。

由此可见，MACD的底背离有一定的参考价值，而顶背离的有效性就要打一个大大的问号了。

看到这大家对顶底背离是否有效也应该有了自己的看法。投资是概率游戏，以后看到顶底背离切记三思而后行。

05 尾声

相信一定会有人抬杠说本文中顶底背离的用法是不对的。

量化定义本就是见仁见智的。我更希望这篇文章抛砖引玉，对你将自身的投资经验转为量化定义有所帮助。

当然如果你有顶底背离更好的用法，你可以和我一样把它转换为明确的量化语言进行回测，也欢迎你加我微信xbx719一起交流探讨。