KDJ策略–量化实战(附Python代码)

在量化交易的世界中，技术指标是投资者用来判断市场趋势和寻找交易机会的重要工具。KDJ指标，作为一种动量指标，因其对市场反应的敏感性而受到许多交易者的青睐。本文将详细介绍如何使用KDJ指标生成交易信号，并进行策略回测，以评估其在历史数据上的表现。

一、KDJ指标简介

KDJ指标，由乔治·莱恩（George Lane）在20世纪50年代发明，是一种衡量市场超买或超卖状态的技术分析工具。它由三条线组成：%K线、%D线和%J线。KDJ指标的交叉和位置变化可以提供交易信号。

二、KDJ指标交易策略

交易信号生成

买入信号：当%K线从下方穿越%D线，且两者都位于20以下，视为超卖区域的买入信号。
卖出信号：当%K线从上方穿越%D线，且两者都位于80以上，视为超买区域的卖出信号。

策略逻辑

使用KDJ指标的交叉点作为交易信号。
设置止损和止盈规则，以控制风险。

三、KDJ策略量化实战

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
def calculate_kdj(df, n=9):    df['H_n'] = df['High'].rolling(window=n).max()    df['L_n'] = df['Low'].rolling(window=n).min()    df['%K'] = (df['Close'] - df['L_n']) / (df['H_n'] - df['L_n']) * 100    df['%D'] = df['%K'].rolling(window=3).mean()    df['%J'] = 3 * df['%K'] - 2 * df['%D']    return df[['Close', '%K', '%D', '%J']]
def generate_signals(df, threshold_buy=20, threshold_sell=80):    signals = pd.DataFrame(index=df.index)    signals['signal'] = 0.0  # 0 for no trade, 1 for buy, -1 for sell    signals['signal'][df['%K'] < threshold_buy] = 1    signals['signal'][df['%K'] > threshold_sell] = -1    signals.fillna(method='ffill', inplace=True)  # Forward fill to handle NaNs    return signals