成交量相对强弱指标VRSI策略–量化交易实战(附Python完整代码)

成交量相对强弱指标VRSI策略–量化交易实战(附Python完整代码)

在量化交易中，成交量相对强弱指数（Volume Relative Strength Index，简称VRSI）是一种结合了价格和成交量信息的技术分析工具。VRSI指标通过比较一定周期内成交量的上涨和下跌幅度来评估市场的超买和超卖状态。本篇文章将介绍如何识别VRSI指标，并使用Python代码生成交易信息，以及回测策略的效果。

一、VRSI指标的计算
VRSI指标的计算基于以下步骤：
1.计算成交量的上涨和下跌部分：
上涨部分（Up Volume）：当日收盘价高于前一日收盘价时的成交量。
下跌部分（Down Volume）：当日收盘价低于前一日收盘价时的成交量。
2.计算上涨和下跌部分的平均值：
计算一定周期内上涨部分的平均值（Up Average）。
计算一定周期内下跌部分的平均值（Down Average）。
3.计算VRSI值：
VRSI = 100 – (100 / (1 + Up Average / Down Average))
VRSI值的范围在0到100之间。当VRSI值高于70时，市场可能处于超买状态；当VRSI值低于30时，市场可能处于超卖状态。
二、生成交易信息
在使用VRSI指标生成交易信号时，我们通常会设置一个超买和超卖的阈值。例如，当VRSI值从低于30的区域上升超过30时，可以视为买入信号；当VRSI值从高于70的区域下降超过70时，可以视为卖出信号。
三、成交量相对强弱指标VRSI策略量化实战
获取成交量相对强弱指标VRSI策略完整Python代码

import pandas as pd
import numpy as np
import pandas_datareader as pdr
from datetime import datetime

#计算VRSI指标

def calculate_vrsi(data, period=14):
data[‘Up Volume’] = np.where(data[‘Close’] > data[‘Close’].shift(1), data[‘Volume’], 0)
data[‘Down Volume’] = np.where(data[‘Close’] < data[‘Close’].shift(1), data[‘Volume’], 0)
data[‘Up Average’] = data[‘Up Volume’].rolling(window=period).mean()
data[‘Down Average’] = data[‘Down Volume’].rolling(window=period).mean()
data[‘VRSI’] = 100 – (100 / (1 + data[‘Up Average’] / data[‘Down Average’]))
return data

#设置VRSI阈值

buy_threshold = 30
sell_threshold = 70

#生成交易信号

data = calculate_vrsi(data)
data[‘Signal’] = 0
data[‘Position’] = 0

#当VRSI值从低于30上升超过30时买入

data.loc[(data[‘VRSI’] > buy_threshold) & (data[‘VRSI’].shift(1) < buy_threshold), ‘Signal’] = 1

#当VRSI值从高于70下降超过70时卖出

data.loc[(data[‘VRSI’] < sell_threshold) & (data[‘VRSI’].shift(1) > sell_threshold), ‘Signal’] = -1
四、结论
VRSI指标是一种结合了价格和成交量信息的技术分析工具，它通过比较一定周期内成交量的上涨和下跌幅度来评估市场的超买和超卖状态。通过Python实现VRSI指标策略并进行回测，我们可以评估策略的有效性，并根据回测结果对策略进行优化。然而，需要注意的是，任何单一指标都有其局限性，因此在实际应用中，建议结合其他技术指标和基本面分析来提高交易的成功率。此外，回测结果仅能反映历史表现，未来市场表现可能会有所不同。因此，投资者在使用VRSI策略时应谨慎，并结合自己的风险承受能力进行决策。