一、CDP指标的计算方法
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CDP = (H + L + 2 * C) ÷ 4
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AH = CDP + Pt
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NH = 2 * CDP – L
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NL = 2 * CDP – H
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AL = CDP – Pt
二、CDP指标的交易策略
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当价格接近NL时，视为买入信号。
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当价格接近NH时，视为卖出信号。
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AH和AL作为突破点，如果价格突破AH，可能预示着进一步上涨；如果价格跌破AL，可能预示着进一步下跌。
三、逆势操作指标CDP策略量化实战
import pandas as pd
# 假设df是一个DataFrame，包含股票的OHLC数据（开盘价Open，最高价High，最低价Low，收盘价Close）# 计算CDP指标def calculate_cdp(df): df['CDP'] = (df['High'] + df['Low'] + 2 * df['Close']) / 4 df['AH'] = df['CDP'] + (df['High'] - df['Low']) df['NH'] = df['CDP'] * 2 - df['Low'] df['NL'] = df['CDP'] * 2 - df['High'] df['AL'] = df['CDP'] - (df['High'] - df['Low']) return df
# 生成交易信号def generate_signals(df): df['Signal'] = 0 # 买入信号：收盘价低于NL df.loc[df['Close'] < df['NL'], 'Signal'] = 'Buy' # 卖出信号：收盘价高于NH df.loc[df['Close'] > df['NH'], 'Signal'] = 'Sell' return df
# 示例数据data = { 'Date': ['2024-07-05'], 'Open': [100], 'High': [110], 'Low': [90], 'Close': [105]}df = pd.DataFrame(data)
# 计算CDP指标cdp_df = calculate_cdp(df)
# 生成交易信号signals_df = generate_signals(cdp_df)
print(signals_df)四、CDP指标的特点
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简单直观：CDP指标通过计算得出的数值直接反映市场可能的波动范围，易于理解和应用。 -
短线操作：特别适用于日内交易者，帮助他们在波动市场中寻找交易机会。 -
无曲线图表：与传统技术指标不同，CDP不依赖于图表形态，而是通过数值进行分析。 -
高抛低吸：在牛皮市（即震荡市场）中，CDP指标能够有效地指导交易者进行高抛低吸操作。
五、结语
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