本文將介紹一種基于龍系短線(xiàn)SHT指標(biāo)的交易策略，并使用Python編寫(xiě)代碼。該策略的思想是在每個(gè)股票交易日中，通過(guò)計(jì)算SHT指標(biāo)的值來(lái)判斷市場(chǎng)趨勢(shì)，并在趨勢(shì)發(fā)生變化時(shí)開(kāi)倉(cāng)或平倉(cāng)。接下來(lái)，我們將按照以下順序進(jìn)行講解：

1. 什么是龍系短線(xiàn)SHT指標(biāo)？
2. 編寫(xiě)計(jì)算SHT指標(biāo)的Python函數(shù)。
3. 定義交易策略。
4. 編寫(xiě)實(shí)現(xiàn)交易策略的Python函數(shù)。

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• pandas
• numpy
• talib
• yfinance
• matplotlib

1. 什么是龍系短線(xiàn)SHT指標(biāo)？

龍系短線(xiàn)SHT指標(biāo)是一種趨勢(shì)指標(biāo)，由兩條線(xiàn)組成：短期趨勢(shì)線(xiàn)（SHT）和長(zhǎng)期趨勢(shì)線(xiàn)（LHT）。通過(guò)比較這兩條線(xiàn)的位置和交叉情況，可以評(píng)估市場(chǎng)的短期和長(zhǎng)期趨勢(shì)。

具體而言，當(dāng)SHT線(xiàn)位于LHT線(xiàn)之上時(shí)，市場(chǎng)處于上漲趨勢(shì)；當(dāng)SHT線(xiàn)位于LHT線(xiàn)之下時(shí)，市場(chǎng)處于下跌趨勢(shì)。當(dāng)SHT線(xiàn)向上穿過(guò)LHT線(xiàn)時(shí)，市場(chǎng)趨勢(shì)可能發(fā)生轉(zhuǎn)變，建議買(mǎi)入；反之，當(dāng)SHT線(xiàn)向下穿過(guò)LHT線(xiàn)時(shí)，市場(chǎng)趨勢(shì)可能發(fā)生轉(zhuǎn)變，建議賣(mài)出。

2. 編寫(xiě)計(jì)算SHT指標(biāo)的Python函數(shù)。

我們可以使用TALib庫(kù)計(jì)算龍系短線(xiàn)SHT指標(biāo)的值。下面是一個(gè)計(jì)算函數(shù)的示例代碼：

該函數(shù)接受一個(gè)數(shù)據(jù)序列（例如股票價(jià)格）和可選的短期和長(zhǎng)期滑動(dòng)窗口大小，并返回兩個(gè)序列：SHT指標(biāo)和LHT指標(biāo)的值。

3. 定義交易策略。

基于龍系短線(xiàn)SHT指標(biāo)，我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的交易策略：當(dāng)SHT線(xiàn)向上穿過(guò)LHT線(xiàn)時(shí)，買(mǎi)入；當(dāng)SHT線(xiàn)向下穿過(guò)LHT線(xiàn)時(shí)，賣(mài)出。具體而言，我們可以定義以下變量：

• sht: SHT指標(biāo)的序列。
• lht: LHT指標(biāo)的序列。
• position: 當(dāng)前倉(cāng)位，即持有的股票數(shù)量。
• cash: 當(dāng)前現(xiàn)金余額。
• buy_price: 上次買(mǎi)入時(shí)的價(jià)格。
• sell_price: 上次賣(mài)出時(shí)的價(jià)格。

算法的流程如下：

1. 計(jì)算SHT和LHT指標(biāo)的值。
2. 若SHT線(xiàn)向上穿過(guò)LHT線(xiàn)且當(dāng)前倉(cāng)位為0，則在開(kāi)盤(pán)價(jià)以當(dāng)前現(xiàn)金余額的全部金額買(mǎi)入，同時(shí)記錄買(mǎi)入價(jià)格。
3. 若SHT線(xiàn)向下穿過(guò)LHT線(xiàn)且當(dāng)前倉(cāng)位大于0，則在收盤(pán)價(jià)以當(dāng)前持有的股票數(shù)量全部賣(mài)出，同時(shí)記錄賣(mài)出價(jià)格。
4. 更新當(dāng)前現(xiàn)金余額和倉(cāng)位。

4. 編寫(xiě)實(shí)現(xiàn)交易策略的Python函數(shù)。

現(xiàn)在我們可以利用以上算法編寫(xiě)實(shí)現(xiàn)交易策略的Python函數(shù)了。示例代碼如下：

import yfinance as yfimport matplotlib.pyplot as pltdef backtest(symbol, start_date, end_date, short_period=5, long_period=20, initial_cash=100000):    # 下載股票數(shù)據(jù)    data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date, thread=0)# 計(jì)算SHT和LHTclose_price = data['Adj Close'].valuessht, lht = calculate_sht(close_price, short_period, long_period)# 初始化變量cash = initial_cashposition = 0buy_price = 0sell_price = 0# 遍歷每個(gè)交易日for i in range(long_period, len(close_price)):    # 如果當(dāng)前倉(cāng)位為0    if position == 0:        # 如果SHT向上穿過(guò)LHT        if sht[i] > lht[i] and sht[i-1] <= lht[i-1]:            # 計(jì)算可買(mǎi)入的股票數(shù)量            buy_count = int(cash / close_price[i])            # 更新倉(cāng)位和現(xiàn)金余額            position = buy_count            cash -= buy_count * close_price[i]            # 記錄買(mǎi)入價(jià)格            buy_price = close_price[i]            print('買(mǎi)入 %d 股，價(jià)格為 %.2f，余額為 %.2f' % (buy_count, buy_price, cash))    # 如果當(dāng)前倉(cāng)位不為0    else:        # 如果SHT向下穿過(guò)LHT        if sht[i] < lht[i] and sht[i-1] >= lht[i-1]:            # 更新倉(cāng)位和現(xiàn)金余額            cash += position * close_price[i]            # 記錄賣(mài)出價(jià)格            sell_price = close_price[i]            print('賣(mài)出 %d 股，價(jià)格為 %.2f，余額為 %.2f' % (position, sell_price, cash))            position = 0      # 計(jì)算收益率和資產(chǎn)價(jià)值      returns = (cash + position * close_price[-1] - initial_cash) / initial_cash      asset_value = cash + position * close_price[-1]      # 輸出回測(cè)結(jié)果      print('收益率： %.2f%%' % (returns * 100))      print('資產(chǎn)價(jià)值： %.2f' % asset_value)      # 畫(huà)出股票價(jià)格和SHT/LHT指標(biāo)的圖像      fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))      ax.plot(data.index, close_price)      ax.plot(data.index, sht)      ax.plot(data.index, lht)      plt.legend(['Close', 'SHT', 'LHT'])      plt.title(symbol)      plt.show()