说明
动量交易策略,动量是物体质量和速度的乘积,动量一方面描述了物体的运动状态,另一方面也描述了惯性的大小。
在证券市场上,我们也可以把证券的价格比作一个运动的物体,当价格上涨时,可以说价格有上涨的动力,当价格下跌时,它有下跌的动力。这种动量可能会继续保持上升或下降,动量可能会越来越小,直到运动状态发生变化。
1、股票资产组合的中期收益存在持续性,即中期价格具有向某个方向持续波动的动量效应。
2、python作差法求动量,即用今天的价格减去一段时间间隔(m期)以前的价格。
实例
# 导入相关模块 import numpy as np import tushare as ts import pandas as pd import mplfinance as mpf import matplotlib.pyplot as plt token = 'Your token' # 输入你的接口密匙,获取方式及相关权限见Tushare官网。 pro = ts.pro_api(token) df = pro.daily(ts_code='000001.SZ') # daily为tushare的股票数据接口。 # 将获取到的DataFrame数据进行标准化处理,转换为方便自己使用的一种规范格式。 df = df.loc[:, ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']] df.rename( columns={ 'trade_date': 'Date', 'open': 'Open', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'close': 'Close', 'vol': 'Volume'}, inplace=True) # 重定义列名,方便统一规范操作。 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 转换日期列的格式,便于作图 df.set_index(['Date'], inplace=True) # 将日期列作为行索引 df = df.sort_index() # 倒序,因为Tushare的数据是最近的交易日数据显示在DataFrame上方,倒序后方能保证作图时X轴从左到右时间序列递增。
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