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量化策略干货:CCI指标策略模型

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量化策略干货:CCI指标策略模型

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期货刘经理

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您好， CCI（Commodity Channel Index，商品通道指数）是一种常用的技术分析工具，旨在帮助投资者识别价格趋势的变化。它通过计算价格与一段时间内平均价格的偏离度来评估市场的超买或超卖状态。可以及时联系我了解。下面我来给你做个简单介绍。以下是一个基于CCI指标的基本量化策略模型：

1. CCI指标的基本应用：
当CCI值大于+100时，表示股价已进入超买区间，需要关注股价的异动现象；当CCI值小于-100时，表示股价已进入超卖区间，投资者可以逢低吸纳股票；当CCI值介于+100—-100之间时，表示股价处于窄幅振荡整理的区间——常态区间，投资者应以观望为主。
2. CCI策略模型：
选取CCI处于100—150之间，处于上涨趋势的股票。具体策略如下：计算CCI指标，当CCI指标的值低于-100并且在上一根K线上低于下限时，生成买入信号；当CCI指标的值高于+100并且在上一根K线上高于上限时，生成卖出信号。
3. CCI策略的Python实现和回测
基于CCI指标使用历史数据进行回测，以下是完整的代码实现：
```python
def calculate_cci(df, n=20):
typical_price = (df['High'] + df['Low'] + df['Close']) / 3
df['SMA_TP'] = typical_price.rolling(n).mean()
df['Mean_Deviation'] = typical_price.rolling(n).apply(
lambda x: np.mean(x ** 2) - np.mean(x) ** 2, raw=True
) ** 0.5
df['CCI'] = (typical_price - df['SMA_TP']) / (0.015 * df['Mean_Deviation'])
return df['CCI']

示例数据
df = pd.DataFrame({
'High': [...], # 填充股票的最高价数据
Low': [...], # 填充股票的最低价数据
'Close': [...], # 填充股票的收盘价数据
})

计算CCI指标
df['CCI'] = calculate_cci(df)

生成交易信号
df['Signal'] = np.where(df['CCI'] > 100, -1, 0) # 卖出信号
df['Signal'] = np.where(df['CCI'] < -100, 1, df['Signal']) # 买入信号
```
- 绘制CCI指标和交易信号的代码：
```python
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(df['CCI'], label='CCI')
plt.plot(df['Signal'], label='Signals', color='red')
plt.axhline(y=100, color='grey', linestyle='--')
plt.axhline(y=-100, color='grey', linestyle='--')
plt.title('CCI Indicator with Trading Signals')
plt.legend()
plt.show()
```
这些策略模型提供了CCI指标在量化交易中的应用方法，希望对您有所帮助。