pythonの定量化

ボリンジャーバンドは、金融技術分析で一般的に使用されている指標の1つであり、1980年代にジョンボリンジャーによって提案されました。ボリンジャーバンドは、価格の変動範囲をカウントすることにより、市場の「過剰に買収」または「売り過ぎ」状態を反映しており、売買のタイミングを判断するのに役立つことがよくあります。このビデオでは、ボリンジャーバンドの基本原則を紹介し、Pythonコードを使用して戦略の実装プロセスを提示します。 OKB履歴データをシミュレーションデータとして使用して、視聴者が定量的トランザクションでボリンジャーバンド戦略を適用できるようにします。 2。ボリンジャーバンドボリンジャーバンドの原理の概要は、3つの線で構成されています。ミドルバンド：一般的に、20日間のSMAなどのN-Day単純移動平均（SMA）です。アッパーバンド：中央のレール + k時間の標準偏差（通常はk = 2）。下部バンド：中央のレールの標準偏差-K時間。フォーミュラは次のとおりです。中央のレール= SMA（n）アッパーレール=ミドルレール + k×標準偏差（n）低いレール=ミドルレール-k×標準偏差（n）シグナルの購入と販売の例：価格が低いレールに下がると、市場は売り切れであり、購入を検討します。価格が上部の鉄道から下がると、市場は売られすぎていると考えられており、販売を検討します。ボリンジャーバンド戦略は、シンプルで実用的な定量的テクニカル分析方法です。 Pythonおよび関連する財務データパケットを通じて、この戦略の開発、テスト、視覚化をすぐに実現できます。実際の投資では、ボリンジャーバンドと他の指標または基礎を組み合わせ、包括的な判断を下し、リスクを制御することをお勧めします。 #python Quantitative＃定量的取引＃定量的取引戦略＃ボリングバンド＃CORRESTSENCE CIRCLE INVESTMENT