展示如何使用BOLL和CII指标结合的组合交易策略

以下用于展示如何使用BOLL和CII指标结合的组合交易策略：

import numpy as np
import pandas as pd
import talib

# 读取历史价格数据
data = pd.read_csv('historical_data.csv')  # 假设价格数据存储在historical_data.csv文件中

# 计算BOLL指标
data['upper_band'], data['middle_band'], data['lower_band'] = talib.BBANDS(data['close'], timeperiod=20)

# 计算CII指标
cii = talib.CMO(data['close'], timeperiod=14)

# 初始化交易信号
data['signal'] = 0

# 制定交易策略
for i in range(1, len(data)):
    # 判断CII指标，确认交易方向
    if cii[i] > 0:
        trend = 'up'
    else:
        trend = 'down'

    # 在上涨趋势中，当股价触及布林带下轨时，买入
    if trend == 'up' and data['close'][i] < data['lower_band'][i]:
        data['signal'][i] = 1  # 买入信号为1
    
    # 在下跌趋势中，当股价触及布林带上轨时，卖出
    elif trend == 'down' and data['close'][i] > data['upper_band'][i]:
        data['signal'][i] = -1  # 卖出信号为-1

# 根据交易信号计算持仓和收益
data['position'] = data['signal'].diff()
data['returns'] = np.log(data['close']/data['close'].shift(1))
data['strategy_returns'] = data['position'].shift(1) * data['returns']

# 统计收益
total_returns = data['strategy_returns'].cumsum()
annualized_returns = total_returns[-1] * 252 / len(data)
sharpe_ratio = np.sqrt(252) * (data['strategy_returns'].mean() / data['strategy_returns'].std())

print("年化收益率:", annualized_returns)
print("夏普比率:", sharpe_ratio)

# 可以进一步进行结果的可视化和参数的优化等操作

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的数据和策略进行参数的优化和调整。另外，需要安装TA-Lib库来计算BOLL和CII指标，可以使用pip install TA-Lib进行安装。