【量化小讲堂-Python、Pandas系列】布林带策略在A股的实证

上一期量化小讲堂以均线策略为例，向大家介绍了如何构建一个完整策略的框架(https://bbs.pinggu.org/thread-4745852-1-1.html)，主要分为以下几步：

• 产生买卖信号的策略。
• 根据买卖信号生成资金曲线。
• 根据资金曲线计算策略评价指标。
  

本期将以布林带（Bbands）策略为例，实证检验一下布林带策略在A股的实际效果。

---策略简介---

布林带指标，即BOLL指标，其英文全称是“Bollinger Bands”，该指标由约翰布林先生创造，方法就是利用统计原理，求出股价的标准差及其信赖区间，从而确定股价的波动范围及未来走势。具体来说就是，利用股价一段时间的均值和标准差可以得到股价运行的上、中、下轨线，而由上、中、下轨线形成的股价信道的移动范围是不确定的，信道的上下限随着股价的上下波动而变化。股价涨跌幅度加大时，带状区变宽，涨跌幅度狭小盘整时，带状区则变窄。在正常情况下，股价应始终处于股价信道内运行，如果股价突破了布林带的上下限，则意味着价格处于较极端的状态，可以以此作为择时的判断依据。

本文采用的布林带策略的具体规则为：

第一步：计算股票的日平均价格TP_i=(H_i+C_i+L_i)/3,其中，H_i C_i L_i分别是第i日股票的最高价、收盘价和最低价。

第二步：计算中轨线、上轨线和下轨线。

中轨线 = N日TP的移动平均线

上轨线 = 中轨线+M倍的标准差

下轨线 =中轨线-M倍的标准差（M一般取值为2，本文中M也取2）

第三步：当股票收盘价上穿上轨线，买入，信号为1；当股票收盘价下穿下轨线，卖出，信号为-1。

---实战---

为了检验布林带策略在A股的实际效果，本文将该策略在所有A股都运行一遍。由于策略用不同的参数回测结果也不一样，因此对每只股票回测时都遍历一遍参数，选择使超额收益率最大的参数作为该股票的最优参数。具体步骤如下：

一、遍历数据文件夹中所有股票文件的文件名，得到股票代码列表

用python提取股票历史数据文件夹下每个股票对应的文件名（即股票代码）并存放到一个列表里，这样就得到了所有A股的代码列表。

接着遍历股票代码的列表，读取每只股票的历史数据。

二、计算股票的后复权价格

在读取某只股票的历史数据后，为了回测结果的可靠性，本文重新计算了复权后的开盘价、收盘价、最高价和最低价，后面计算布林带和涨跌幅都以复权后的数据为基础。有些上市不久的股票由于时间太短可能不具有代表性，因此本文在运行策略之前会先判断该股票上市至今的交易天数，剔除掉上市不到1年半的股票。

三、遍历参数进行回测

接着就是计算布林带的上中下轨线并给出每天的信号了，在计算布林带时本文用到参数范围是N取10到30，间隔为2，即遍历该范围内的所有参数，每一参数都会输出对应的每天的信号，根据买卖信号，可以得到每天的仓位，进而可以得到资金曲线及相关的回测指标（相关内容可参考上一期量化小讲堂https://bbs.pinggu.org/thread-4745852-1-1.html）。在得到所有参数的回测结果后，根据超额收益率大小进行排序，选择使超额收益最大的参数作为该股票的最优参数，并将相应数据存入csv文件。

最后，在遍历完所有A股后，我们可以得到每只股票在最优参数下使用布林带策略的回测结果，并和股票的年化收益及最大回撤做了一下对比。

本文希望通过对布林带策略的实际操作，向大家介绍pandas的以下几个功能的运用：

1. 移动标准差函数rolling_std()函数的用法

2. 时间序列超前滞后函数shift()函数的用法

3. 空值填充函数fillna()函数的用法

下面上具体的程序。

---程序---

要运行布林带策略，需要所有A股的历史交易数据，在www.yucezhe.com可以下载到所有股票历史至今的数据。如下图所示，每一行是每一天的数据：

这是最后回测结果的部分截图：

运行该策略的一共有2607只股票，其中，策略年化收益大于股票本身年化收益的有1706只个股，占比大概为65.4%，而年化收益除以最大回撤绝对值能超过股票本身的有2043只个股，大概占78.4%，总的来说布林带策略的效果应该还可以。大家有其他一些技术指标也可以尝试一下，看看效果如何，只需要将第一部分信号产生方式改成自己的策略逻辑就可以了。

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之后会讲的内容

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