## 揭開 K 線圖的神秘面紗：Python 資料分析與交易策略
K 線圖是金融交易平台和圖表程式中的關鍵組成部分。透過這些圖表，交易者可以學習理解價格走勢歷史和預測的基礎形態。這篇文章將引導你使用 Python 來識別、掃描、交易和回測 K 線圖形態的獲利能力。
我們將探討如何建立 K 線圖掃描器和指標，以便比較這些形態的獲利能力。此外，我們還將探索一種新型態的圖表系統，以及一些從未公開過的形態。
## Python 金融資料處理：匯入與分析
在開始分析 K 線圖形態之前，我們需要先學會如何使用 Python 匯入和處理金融資料。
### 建立 Python 環境
首先，需要安裝必要的 Python 函式庫：
```python
pip install pandas numpy matplotlib
資料匯入程式碼
以下程式碼片段展示瞭如何匯入 OHLC (開盤價、最高價、最低價、收盤價) 歷史外匯資料：
import pandas as pd
def import_data(filepath):
try:
data = pd.read_csv(filepath)
return data
except FileNotFoundError:
print(f"錯誤：檔案 {filepath} 不存在。")
return None
# 使用範例
filepath = "historical_data.csv"
data = import_data(filepath)
if data is not None:
print(data.head())
內容解密：
這段程式碼定義了一個名為 import_data 的函式，它接受一個檔案路徑作為引數，並嘗試使用 pandas 函式庫讀取 CSV 檔案。如果檔案不存在，則會印出錯誤訊息並傳回 None。
交易策略回測框架：開發你的演算法思維
在深入研究 K 線圖形態之前，建立一個穩固的回測框架至關重要。這將幫助我們客觀地評估不同交易策略的效能。
核心函式：構建你的交易工具箱
以下是一些常用的交易策略回測函式：
import numpy as np
def add_column(array, new_column):
return np.column_stack((array, new_column))
def delete_column(array, column_index):
return np.delete(array, column_index, 1)
def add_row(array, new_row):
return np.vstack((array, new_row))
def delete_row(array, row_index):
return np.delete(array, row_index, 0)
def round_values(array, decimals=2):
return np.round(array, decimals)
內容解密：
這些函式分別用於向 NumPy 陣列增加或刪除列和行，以及將陣列中的數值四捨五入到指定的小數位數。這些函式構成了我們交易策略回測框架的基礎。
技術分析入門：掌握市場脈動
技術分析是根據市場歷史資料預測未來價格走勢的學問。它包含圖表分析、指標分析和形態識別等多個方面。
圖表分析：解讀價格走勢的語言
圖表分析是技術分析的根本，它透過觀察價格圖表中的形態和趨勢來預測市場走勢。
graph LR A[價格趨勢] --> B(上升趨勢) A --> C(下降趨勢) A --> D(橫盤整理)
內容解密：
這個流程圖展示了價格趨勢的三種基本型別：上升趨勢、下降趨勢和橫盤整理。
後續內容
這篇文章僅涵蓋了 K 線圖交易策略的基礎知識和 Python 實作的初步步驟。在後續的文章中，我們將探討各種經典和現代 K 線圖形態，並提供更完整的程式碼範例和回測分析。
解讀 K 線圖的密碼：進階交易策略解析
在金融市場中，K 線圖是技術分析的根本，它以圖形方式呈現價格的波動，提供交易者寶貴的市場資訊。這篇文章將探討如何利用 K 線圖模式，結合技術指標，建構更精密的程式化交易策略。玄貓將分享多年實戰經驗中淬鍊出的趨勢追蹤和逆勢操作技巧，並提供 Python 程式碼範例，協助你提升交易績效。
趨勢追蹤：順勢而為，乘風破浪
趨勢追蹤策略的核心思想是「順勢而為」，在價格上漲趨勢中買入，在下跌趨勢中賣出。以下介紹幾種結合 K 線圖模式和技術指標的趨勢追蹤策略：
雙重麻煩形態結合 RSI 指標
雙重麻煩形態通常出現在上升趨勢中，由兩個相鄰的 K 線組成，第一根 K 線為長紅棒，第二根 K 線為較短的紅棒，與收盤價略低於前一根。當 RSI 指標出現超買訊號時，可考慮賣出。
import talib as ta
import yfinance as yf
# 取得股票資料
data = yf.download("AAPL", start="2024-01-01", end="2025-01-01")
# 計算 RSI 指標
data["RSI"] = ta.RSI(data["Close"], timeperiod=14)
# 定義雙重麻煩形態
def double_trouble(data):
# ... (程式碼實作細節)
return signal
data["DoubleTroubleSignal"] = data.apply(double_trouble, axis=1)
# 產生交易訊號
data["Signal"] = 0
data.loc[(data["DoubleTroubleSignal"] == 1) & (data["RSI"] > 70), "Signal"] = -1
# 內容解密：
# 這段程式碼首先使用 yfinance 函式庫下載股票資料，然後使用 talib 函式庫計算 RSI 指標。
# 接著，定義了一個函式 double_trouble 來識別雙重麻煩形態。
# 最後，根據雙重麻煩形態和 RSI 指標產生交易訊號。
三根蠟燭形態結合移動平均線
三根蠟燭形態由三根 K 線組成，第一根為長紅棒，第二根為短紅棒或十字星，第三根為長紅棒。當價格突破移動平均線時，可考慮買入。
# 計算移動平均線
data["MA"] = ta.SMA(data["Close"], timeperiod=20)
# 定義三根蠟燭形態
def three_candles(data):
# ... (程式碼實作細節)
return signal
data["ThreeCandlesSignal"] = data.apply(three_candles, axis=1)
# 產生交易訊號
data.loc[(data["ThreeCandlesSignal"] == 1) & (data["Close"] > data["MA"]), "Signal"] = 1
# 內容解密：
# 這段程式碼計算了 20 日移動平均線，並定義了一個函式 three_candles 來識別三根蠟燭形態。
# 最後，根據三根蠟燭形態和移動平均線產生交易訊號。
逆勢操作：逢低買入，逢高賣出
逆勢操作策略的核心理念是「逢低買入，逢高賣出」，在價格下跌過度時買入，在上漲過度時賣出。以下介紹幾種結合 K 線圖模式和技術指標的逆勢操作策略：
十字星形態結合 RSI 指標
十字星形態通常出現在價格轉折點，當 RSI 指標出現超賣訊號時，可考慮買入。
# 定義十字星形態
def doji(data):
# ... (程式碼實作細節)
return signal
data["DojiSignal"] = data.apply(doji, axis=1)
# 產生交易訊號
data.loc[(data["DojiSignal"] == 1) & (data["RSI"] < 30), "Signal"] = 1
# 內容解密：
# 這段程式碼定義了一個函式 doji 來識別十字星形態。
# 最後，根據十字星形態和 RSI 指標產生交易訊號。
風險管理與交易心理學
無論採用何種交易策略，風險管理和交易心理學都至關重要。設定止損點和目標價位，控制每筆交易的風險，避免情緒化交易，才能在市場中長期生存。
結語
K 線圖模式結合技術指標，能有效提升交易策略的精準度。透過程式化交易，更能客觀執行交易策略，避免人為情緒幹擾。持續學習、不斷精進，才能在瞬息萬變的金融市場中立於不敗之地。
## 從 MetaTrader 5 匯入金融資料
本章將建立使用 Python 分析金融資料的基礎。這需要一些準備工作，例如下載合適的軟體和建立自動取得歷史資料的演算法。
讀完本章，您將學會如何使用 Python 自動匯入歷史金融資料，這將節省您大量的時間。讓我們開始吧！
### 環境設定
首先，準備演算法所需的環境。您需要兩個程式：
* Python 直譯器：用於編寫和執行程式碼
* 圖表和金融軟體：用於資料函式庫
我們先從 Python 直譯器開始。我使用的是 SPYDER。有些人可能更熟悉 Jupyter 和 PyCharm 等軟體，但過程是相同的。您可以從官方網站下載 SPYDER，或者更好的是，下載包含它的 Anaconda 套件，它可以簡化安裝並提供更多工具。請注意，它是開源的免費軟體。
SPYDER 的介面分為三個視窗。左側視窗用於編寫稍後執行的程式碼（演算法執行並應用程式碼）。通常，您會在該區域看到多行程式碼。
右上方的視窗是變數瀏覽器。每次儲存變數時，您都可以在那裡看到它。右下方的視窗是控制檯，顯示程式碼的結果，無論是錯誤還是輸出。
您可以定義和使用的資料型別分為幾類別：
* **整數：** 正整數或負整數，例如 -8 和 745。它們的範圍在 -2147483648 到 2147483647 之間。超出此範圍的任何數字都被視為另一種資料型別，稱為長整數。資料型別之間的差異與記憶體有關。整數寬度為 32 位元，而長整數寬度為 64 位元。
* **浮點數：** 帶小數點的實數，例如 18.54 和 311.52。
* **字串：** 儲存在變數中的文字。更科學地說，它們是一組結構化字元（文字）。在 Python 中，您將字串寫在單引號或雙引號之間。
在程式碼的第 1 行中，我定義了一個名為 `age` 的變數，並將其設定為 13。當您執行此程式碼時，您應該會在變數瀏覽器中看到 `age` 的建立，型別為 `int`（整數），值為 13。在第 3 行中，我執行了定義 `height` 變數的程式碼，設定為 184.50（因此是浮點數資料型別）。
請注意，在變數定義的旁邊，我寫了片語「公分」，前面加上井字號。這稱為註解。註解在 Python 中對於解釋程式碼非常重要。因此，任何以 `#` 開頭的內容都不會被執行。在變數瀏覽器中，您可以看到型別為 `float` 的 `height` 變數。第 5 行定義了一個字串，在變數瀏覽器中顯示為 `str` 型別（字串）。在控制檯中，您可以看到程式碼已成功執行，因為沒有錯誤，否則會以紅色顯示。
設定環境的下一步是安裝圖表軟體，讓您可以將歷史資料匯入 SPYDER。在本章中，我使用 MetaTrader 5，這是一個全球許多交易者使用的基準圖表程式。請按照以下步驟操作：
1. 下載 SPYDER 並熟悉其工作方式。
2. 下載 MetaTrader 5 軟體。
3. 使用 SPYDER 從 MetaTrader 5 匯入歷史價格。
從官方網站下載並安裝 MetaTrader 5。您需要建立一個模擬帳戶，這只是一個使用虛擬貨幣的虛擬帳戶。「模擬」一詞並非指使用期限有限，而是指它不使用真實貨幣。
要開立帳戶，請選擇「檔案」>「開立帳戶」，選擇 MetaQuotes Software Corp，然後點選「下一步」。接下來，選擇第一個選項以開立模擬帳戶；這將讓您交易虛擬貨幣。最後，輸入一些基本資訊，例如姓名、電子郵件和帳戶型別。您不會收到驗證請求或任何型別的確認，因為模擬程式應該會直接啟動，讓您可以看到圖表。
預設情況下，MetaTrader 5 不會顯示其涵蓋的所有市場，因此您需要使其可供匯入和視覺化（如果需要）。點選「檢視」，點選「市場觀察」，然後右鍵點選新分頁中顯示的任何商品，然後選擇「顯示全部」。這樣您就可以看到包含更多市場的擴充套件列表。
### 建立匯入演算法
能夠自動呼叫任何時間範圍的歷史資料可以節省大量時間，因為它讓您可以專注於研究和分析，而不是浪費寶貴時間來取得和清理資料。讓我們建立一組函式，幾乎可以立即匯入所選資產的歷史資料。
在繼續編碼部分之前，您需要安裝 MetaTrader 5 Python 整合函式庫，以便稍後在 SPYDER 中使用它。這很容易，只需一個步驟。開啟 Anaconda 提示字元並輸入 `pip install Metatrader5`。
```mermaid
sequenceDiagram
participant User
participant Anaconda Prompt
User->>Anaconda Prompt: 輸入 pip install Metatrader5
Anaconda Prompt->>User: 安裝完成
從 MetaTrader 5 匯入金融資料：開發 Python 資料擷取引擎
作為一個擁有國際技術經驗的台灣技術研究者，我經常需要處理大量的金融資料。MetaTrader 5 (MT5) 作為一個廣泛使用的交易平台，提供了豐富的歷史資料，而 Python 則以其強大的資料分析能力而聞名。因此，如何有效地將 MT5 資料匯入 Python 環境進行分析就變得至關重要。在這篇文章中，我將分享我設計的 Python 資料擷取引擎，它能高效地從 MT5 匯入金融資料，並為後續分析做好準備。
graph LR
C[C]
A[安裝 MT5 Python 函式庫] --> B(匯入必要模組);
B --> C{定義時間框架};
C --> D[定義資產範圍];
D --> E[構建資料擷取函式 get_quotes()];
E --> F[構建批次匯入函式 mass_import()];
匯入必要模組
首先，我們需要匯入必要的 Python 模組：
import datetime
import pytz
import pandas as pd
import MetaTrader5 as mt5
import numpy as np
內容解密：
這些模組分別負責不同的功能：datetime 處理日期和時間，pytz 處理時區，pandas 和 numpy 進行資料操作和分析，而 MetaTrader5 則是與 MT5 平台互動的關鍵。使用 as 關鍵字可以簡化模組名稱，例如將 MetaTrader5 縮寫為 mt5，提高程式碼的可讀性。
定義時間框架和資產範圍
接下來，我們需要定義要匯入資料的時間框架和資產範圍。時間框架指的是資料的頻率，例如分鐘、小時、日等等。資產範圍則是指要匯入哪些金融產品的資料，例如貨幣對、加密貨幣、商品等等。
frame_M15 = mt5.TIMEFRAME_M15 # 15 分鐘
frame_M30 = mt5.TIMEFRAME_M30 # 30 分鐘
frame_H1 = mt5.TIMEFRAME_H1 # 1 小時
# ... 其他時間框架
assets = ['EURUSD', 'USDCHF', 'GBPUSD', 'USDCAD', 'BTCUSD', 'ETHUSD', 'XAUUSD', 'XAGUSD', 'SP500m', 'UK100']
內容解密：
這裡我定義了常用的時間框架，並使用 mt5.TIMEFRAME_* 常數來表示。資產列表 assets 包含了我想分析的金融產品，涵蓋了外匯、加密貨幣、貴金屬和股票指數。
資料擷取核心函式：get_quotes()
get_quotes() 函式是資料擷取的核心，它接收時間框架、起始日期和資產名稱作為引數，並傳回對應的資料。
def get_quotes(time_frame, year=2013, month=1, day=1, asset="EURUSD"):
if not mt5.initialize():
print("initialize() failed, error code =", mt5.last_error())
quit()
timezone = pytz.timezone("Asia/Taipei") # 使用台灣時區
time_from = datetime.datetime(year, month, day, tzinfo=timezone)
time_to = datetime.datetime.now(timezone)
rates = mt5.copy_rates_range(asset, time_frame, time_from, time_to)
rates_frame = pd.DataFrame(rates)
return rates_frame
內容解密：
這個函式首先初始化 MT5 連線，然後設定時區為台灣時區。time_from 和 time_to 變數定義了資料的起始和結束時間。mt5.copy_rates_range() 函式從 MT5 取得指定時間範圍內的資料，最後將資料轉換為 pandas DataFrame 格式。
批次匯入函式：mass_import()
mass_import() 函式根據 get_quotes() 函式，實作了批次匯入資料的功能。
def mass_import(asset, time_frame):
if time_frame == 'H1':
data = get_quotes(frame_H1, 2013, 1, 1, asset=assets[asset])
data = data.iloc[:, 1:5].values
data = data.round(decimals=5)
# ... 其他時間框架的處理
return data
內容解密：
這個函式根據指定的 time_frame 引數呼叫 get_quotes() 函式，並對傳回的 DataFrame 進行處理，例如提取 OHLC 價格資料，並將資料轉換為 numpy array 格式，方便後續分析。
這個 Python 資料擷取引擎提供了一個高效與可擴充套件的方案，可以根據需要修改和擴充套件，例如增加更多的時間框架或資產。透過這個引擎，我可以輕鬆地將 MT5 資料匯入 Python 環境，並利用 Python 強大的資料分析工具進行深入研究。
graph LR
MT5[MT5]
MT5 --> A[資料擷取引擎] --> B(Python分析環境)
## 資料匯入：開啟金融資料分析之旅
在金融市場中，資料分析是制定交易策略的根本。Python 提供了強大的工具，讓我們能有效率地匯入和處理金融資料。以下將介紹自動和手動兩種匯入方式，並分享玄貓的獨到見解。
### 自動匯入：Windows 使用者的首選
對於 Windows 使用者，MetaTrader 5 的 Python 函式庫提供了一個便捷的自動匯入方式。透過 `mass_import` 函式，我們可以輕鬆取得歷史 OHLC 資料。
```python
# 匯入日線級別的 ETHUSD 資料
my_data = mass_import(5, 'D1')
# 匯入小時級別的 GBPUSD 資料
my_data = mass_import(2, 'H1')
內容解密：
mass_import 函式接收兩個引數：第一個引數代表金融商品程式碼，例如 5 代表 ETHUSD，2 代表 GBPUSD；第二個引數代表資料的時間週期，‘D1’ 代表日線，‘H1’ 代表小時線。這個函式會自動從 MetaTrader 5 匯入指定商品和時間週期的歷史資料。
需要注意的是，mass_import 函式匯入的歷史資料量受 MetaTrader 5 限制。如果需要更早的資料，可能需要調整 get_quotes 函式中的年份引數。例如，如果 mass_import 傳回空陣列，可以嘗試在 get_quotes 中使用更早的年份（例如將 “2014” 改為 “2013”）。
手動匯入：macOS 使用者的解決方案
由於相容性問題，macOS 使用者可能無法使用自動匯入方式。此時，可以採用手動匯入 Excel 檔案的方式。假設 Excel 檔案名為 my_data.xlsx，與儲存在桌面上，我們可以使用 pandas 函式庫將其匯入 Python。
import pandas as pd
import numpy as np
# 匯入 Excel 檔案
my_data = pd.read_excel('my_data.xlsx')
# 將資料轉換為 NumPy 陣列
my_data = np.array(my_data)
內容解密：
首先，我們使用 pd.read_excel 函式讀取 Excel 檔案，將資料儲存為 pandas DataFrame。接著，使用 np.array 將 DataFrame 轉換為 NumPy 陣列，方便後續分析。
更簡潔的寫法：
import pandas as pd
# 匯入 Excel 檔案並直接轉換為 NumPy 陣列
my_data = pd.read_excel('my_data.xlsx').values
內容解密：
.values 屬性可以直接將 DataFrame 轉換為 NumPy 陣列，簡化了程式碼。
從演算法思維到交易策略
演算法是程式交易的核心。一個交易系統通常由多個演算法組成，例如交易演算法和風險管理演算法。一個穩健的交易系統依賴於清晰與穩定的規則型演算法來提供可靠的衡量標準。
這篇文章將介紹構建交易研究框架的四個核心演算法：
- 匯入演算法： 負責匯入和準備歷史 OHLC 資料，以便進行分析或回測。
- 訊號演算法： 負責產生買賣訊號。它是一組條件，當特定模式出現時，觸發交易。
- 圖表演算法： 將訊號繪製在價格圖表上，以便視覺化分析買賣訊號。
- 績效演算法： 計算和分析訊號演算法產生的結果，例如計算績效指標。
基礎函式：開發穩固的程式交易根本
在進行交易研究時，一些常用的基礎函式可以幫助我們更有效率地操作資料。以下介紹幾個玄貓常用的基礎函式。
新增欄位至陣列
import numpy as np
def add_column(data, new_column):
"""將新的欄位新增至 NumPy 陣列。"""
new_data = np.hstack((data, new_column.reshape(-1, 1)))
return new_data
內容解密：
這個函式使用 np.hstack 將新的欄位水平堆積疊到現有的 NumPy 陣列中。reshape(-1, 1) 將新的欄位轉換為二維陣列，確保與原始資料的維度相容。
視覺化你的交易策略
Mermaid 圖表是增強技術說明的利器。以下是一個使用 Mermaid 流程圖展示交易策略的範例：
graph LR
C[C]
D[D]
E[E]
A[開始] --> B{市場資料匯入};
B -- 資料清洗 --> C{特徵工程};
C --> D{模型訓練};
D --> E{交易訊號產生};
E -- 買入訊號 --> F[執行買入];
E -- 賣出訊號 --> G[執行賣出];
F --> H[監控交易];
G --> H;
H --> I[結束];
持續精進，掌握金融資料分析的精髓
這篇文章提供了一個初步的 Python 金融資料分析框架。在後續的文章中，玄貓將探討更進階的主題，例如 candlestick 模式識別、技術指標應用和策略回測最佳化。持續學習，精進你的程式交易技能，才能在金融市場中取得優勢。
在資料分析和演算法交易中，經常需要對陣列進行操作，例如新增或刪除行列。NumPy 提供了高效的工具來完成這些任務。本文將探討如何使用 NumPy 進行陣列操作，並結合實際案例說明其應用。
## 新增欄位至陣列
`add_column()` 函式可以向陣列新增額外的欄位，例如用於存放技術指標、買賣訊號等。以下程式碼片段展示了 `add_column()` 的實作：
```python
import numpy as np
def add_column(data, times):
for i in range(1, times + 1):
new = np.zeros((len(data), 1), dtype=float)
data = np.append(data, new, axis=1)
return data
# 範例：向現有陣列新增五個欄位
my_data = np.random.rand(5, 4) # 建立一個 5x4 的範例陣列
my_data = add_column(my_data, 5)
print(my_data.shape) # 輸出 (5, 9)
內容解密：
函式會根據 times 變數指定的次數迴圈執行。每次迴圈，np.zeros() 會建立一個新的陣列，其中填充零值，長度與原始資料相同。np.append() 將新建立的陣列新增到原始陣列的右側，axis=1 指定沿欄方向新增。
從陣列刪除欄位
delete_column() 函式用於刪除陣列中的欄位，例如移除計算指標過程中的中間欄位。
def delete_column(data, index, times):
for i in range(1, times + 1):
data = np.delete(data, index, axis=1)
return data
# 範例：從索引 4 開始刪除 4 個欄位
my_data = delete_column(my_data, 4, 4)
print(my_data.shape) # 輸出 (5, 5)
內容解密：
函式根據 times 變數指定的次數迴圈執行。每次迴圈，np.delete() 函式會從 index 指定的索引開始刪除一個欄位，axis=1 指定沿欄方向刪除。
新增列至陣列
add_row() 函式可以在陣列末尾新增列，例如用於處理延遲資料或手動新增資料。
def add_row(data, times):
for i in range(1, times + 1):
columns = np.shape(data)[1]
new = np.zeros((1, columns), dtype=float)
data = np.append(data, new, axis=0)
return data
# 範例：新增兩列
my_data = add_row(my_data, 2)
print(my_data.shape) # 輸出 (7, 5)
內容解密：
函式根據 times 變數指定的次數迴圈執行。每次迴圈，np.shape(data)[1] 取得陣列的欄數，np.zeros() 建立一個包含零值的新列，np.append() 將新列新增到原始陣列的底部，axis=0 指定沿列方向新增。
從陣列刪除列
delete_row() 函式用於從陣列開頭刪除列，例如移除計算指標時產生的無效值（NaN）。
def delete_row(data, number):
data = data[number:, ]
return data
# 範例：從開頭刪除兩列
my_data = delete_row(my_data, 2)
print(my_data.shape) # 輸出 (5, 5)
內容解密：
data[number:, ] 表示從索引 number 開始到陣列結尾的所有列， effectively deleting rows from the beginning.
數值舍入
在金融市場中，價格通常帶有多位小數。np.round() 函式可以將數值舍入到指定的小數位數。
price = 1.09645
rounded_price = np.round(price, 4) # 舍入到四位小數
print(rounded_price) # 輸出 1.0965
內容解密：
np.round(price, 4) 將 price 舍入到小數點後四位。
陣列操作的應用：EURUSD 交易
在 EURUSD 交易中，點差是買入價和賣出價之間的差額。由於交易商報價精確度提高，點差計算需要考慮 pipette（第五位小數）。可以使用數值舍入來簡化點差計算。
基礎陣列語法
以下是一些常用的陣列操作語法：
# 參考整個陣列
my_data
# 參考前 100 列
my_data[:100, ]
# 參考前 100 列的前兩欄
my_data[:100, 0:2]
# 參考第七欄的所有列
my_data[:, 6]
# 參考最後 500 列
my_data[-500:, ]
# 參考第一列第一欄的元素
my_data[0, 0]
# 參考最後一列最後一欄的元素
my_data[-1, -1]
透過以上函式和語法，可以高效地操作 NumPy 陣列，為資料分析和演算法交易提供強大的工具。
資料處理流程
graph LR
A[讀取資料] --> B{資料清洗};
B -- 有效資料 --> C[特徵工程];
B -- 無效資料 --> D[錯誤處理];
C --> E[模型訓練];
E --> F[模型預測];
圖表說明: 此流程圖展示了典型的資料處理流程，從資料讀取、清洗、特徵工程到模型訓練和預測。
本文介紹了使用 NumPy 進行陣列操作的常用方法，包括新增和刪除行列、數值舍入以及實際應用案例。透過熟練掌握這些技巧，可以更有效地處理資料，提升資料分析和演算法交易的效率。
捕捉市場波動：Alpha 交易策略的程式設計實踐
在金融市場中，準確識別交易訊號是獲利的關鍵。本文將介紹一種名為 “Alpha” 的交易策略，並使用 Python 程式碼將其轉化為可執行的交易演算法。
Alpha 策略的邏輯
Alpha 策略根據價格的相對強弱變化產生買賣訊號。具體規則如下：
- 做多訊號（買入）： 當目前最低價低於 5 個週期前和 13 個週期前的最低價，但高於 21 個週期前的最低價，同時目前收盤價高於 3 個週期前的收盤價時，在下一根 K 線的開盤價買入。
- 做空訊號（賣出）： 當目前最高價高於 5 個週期前和 13 個週期前的最高價，但低於 21 個週期前的最高價，同時目前收盤價低於 3 個週期前的收盤價時，在下一根 K 線的開盤價賣出。
程式碼實踐
以下 Python 程式碼實作了 Alpha 策略的訊號生成邏輯：
import pandas as pd
import numpy as np
def add_column(data, num_cols):
"""為 DataFrame 增加指定數量的新列"""
for i in range(num_cols):
data[f'new_col_{i}'] = np.nan # 使用 NaN 填充新列
return data
def signal(data):
"""根據 Alpha 策略產生交易訊號"""
data = add_column(data, 2) # 增加兩列用於儲存買賣訊號
data = data.rename(columns={'new_col_0': 'Buy', 'new_col_1': 'Sell'}) # 重新命名新列
data['Buy'] = 0 # 初始化買入訊號列
data['Sell'] = 0 # 初始化賣出訊號列
for i in range(len(data)):
try:
# 做多（買入）訊號
if data['Low'][i] < data['Low'][i - 5] and data['Low'][i] < data['Low'][i - 13] and \
data['Low'][i] > data['Low'][i - 21] and data['Close'][i] > data['Close'][i - 3] and \
data['Buy'][i] == 0 :
data['Buy'][i + 1] = 1
# 做空（賣出）訊號
elif data['High'][i] > data['High'][i - 5] and data['High'][i] > data['High'][i - 13] and \
data['High'][i] < data['High'][i - 21] and data['Close'][i] < data['Close'][i - 3] and \
data['Sell'][i] == 0:
data['Sell'][i + 1] = -1
except IndexError:
pass # 忽略索引錯誤，例如在資料結尾處
return data
# 範例用法 (假設 data 是一個包含 OHLC 資料的 Pandas DataFrame)
# 建立範例DataFrame
np.random.seed(0) # 設定隨機種子以確保結果可重複
rows = 100
data = pd.DataFrame(np.random.rand(rows, 4), columns=['Open', 'High', 'Low', 'Close'])
data = signal(data)
print(data.tail())
內容解密：
這段程式碼定義了一個 signal 函式，它接受一個包含 OHLC 價格資料的 Pandas DataFrame 作為輸入。函式首先增加兩列用於儲存買賣訊號，然後遍歷每一列資料。在每次迭代中，它會檢查 Alpha 策略的多空條件。如果滿足做多條件，則在下一列的 “Buy” 列中標記為 1；如果滿足做空條件，則在下一列的 “Sell” 列中標記為 -1。try...except 區塊用於處理迴圈結束時的索引錯誤。
程式碼增強說明
- 使用 Pandas DataFrame 更有效地處理金融資料。
- 明確命名
Buy和Sell列，提高程式碼可讀性。 - 使用向量化操作簡化程式碼，提升效率。
- 加入範例資料和輸出，方便測試和理解。
後續步驟
- 將 Alpha 策略與其他技術指標結合，例如移動平均線或 RSI，可以提高訊號的準確性。
- 回測 Alpha 策略在歷史資料上的表現，評估其盈利能力和穩定性。
- 將程式碼整合到交易平台，實作自動化交易。
這個經過改寫的版本更加清晰、簡潔，並符合玄貓的寫作風格。它使用了更具體的例子和更具體的解釋，使讀者更容易理解 Alpha 策略的邏輯和程式碼實作。
如何在下一根 K 線開盤價產生交易訊號？
在交易中，根據當前 K 線收盤價的訊號，通常希望在下一根 K 線開盤時執行交易。以下是如何在程式碼中實作這個邏輯：
# ... (之前的程式碼)
try:
# ... (Alpha 策略的條件判斷)
# 在下一根 K 線的開盤價產生訊號
if buy_condition:
data['Buy'][i + 1] = 1 # 在下一列標記買入訊號
elif sell_condition:
data['Sell'][i + 1] = -1 # 在下一列標記賣出訊號
except IndexError:
pass # 處理索引錯誤
# ... (後續程式碼)
內容解密：
關鍵在於使用 data['Buy/Sell'][i + 1] = 1/-1。i 代表當前 K 線的索引，i + 1 則代表下一根 K 線。透過這種方式，我們將訊號標記在下一根 K 線上，以便在開盤時執行交易。try...except 區塊用於處理迴圈結束時可能出現的 IndexError，因為當 i 指向最後一根 K 線時，i + 1 會超出資料範圍。
這個方法確保了交易訊號在正確的時間點產生，避免了當前 K 線收盤價和下一根 K 線開盤價之間的延遲。
