《量化投资:以Python为工具》第五部分笔记
先来画k线图，要注意finance模块已经从matplotlib库中去除，现在要用mpl_finance库，单独安装 。
其中有candlestick_ohlc函数，用来画k线图或者叫蜡烛图 。函数接受的日期格式是浮点类型，接受的数据格式是列表型，要进行相应的转换，详见github库里本章的代码 。
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下面尝试几个跟指标有关的交易策略 。
1.动量交易策略
即股价上涨或下跌的惯性 。
计算方法有作差法，即今天的价格减去一段时间间隔以前的价格 。
动量m = Pt - Pt-m
计算万科的5日动量，作图
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动量交易策略:动量大于0，买入，动量小于0，卖出 。
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计算策略的胜率，画出直方图 。
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胜率大于0.5，但也没有大太多 。
2.RSI指标
用来衡量股票买卖力量的相对强弱 。
RSI = 100×(UP/(UP+DOWN))
UP表示周期内股价上涨幅度的平均值，DOWN表示周期内股价下跌幅度的平均值 。
RSI取值范围为0~100，大于50越多，表明股价上涨力量超过下跌力量越多 。
用交通银行股票做例子，先按上述公式计算RSI值，时间周期取6天 。
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最下面一个是RSI值 。
再计算RSI24的值 。
当短期rsi线穿过长期rsi线，为黄金交叉，买入信号，反之为死亡交叉，为卖出信号 。
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接着进行具体的策略回测 。
策略为:当RSI6>80或RSI6向下穿过RSI24为卖出信号 。当RSI6<20或RSI向上穿过RSI24为买入信号 。
策略的收益时序图
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策略的胜率计算
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58%
再画图看一下累积收益率
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上面是股票本身的累积收益率，下面是策略的累积收益 。可以看到策略还不如直接买入然后持有呢 。
本文代码:
https://github.com/zwdnet/MyQuant/tree/master/13
【python量化交易：各种指标的绘图、计算及交易策略】
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