Python搞量化：常见的外汇交易策略

外汇交易市场因其高流动性和24小时交易特点，吸引了大量交易者。量化交易策略在外汇市场上同样非常受欢迎。以下是三个经典的外汇交易策略，这些策略可以运用在量化交易中。我们将结合Alltick提供的实时行情接口，给出策略的Python代码示例。

1. 动量交易策略

动量交易策略基于这样的假设：市场价格在某一方向上持续移动的趋势可能会继续一段时间。动量交易者通过买入近期表现强劲的货币对并卖出表现较弱的货币对来获利。

实现步骤：

选择一个时间窗口（如20天、50天或200天）来计算动量。 计算该时间窗口内的价格变化百分比。 设定动量阈值，如在价格变化百分比超过一定数值时进行买入或卖出操作。 定期重新计算动量并调整持仓。

量化实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 从Alltick的接口处获取实时和历史价格数据 (https://alltick.co/)
data = pd.read_csv('forex_data.csv')

# 计算动量
data['momentum'] = data['close'].pct_change(periods=20)

# 设定动量阈值
buy_threshold = 0.05
sell_threshold = -0.05

# 生成交易信号
data['signal'] = np.where(data['momentum'] > buy_threshold, 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['momentum'] < sell_threshold, -1, data['signal'])

# 计算收益
data['return'] = data['close'].pct_change()
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']

# 计算移动均值和标准差
data['mean'] = data['close'].rolling(window=20).mean()
data['std'] = data['close'].rolling(window=20).std()

# 设定买入和卖出阈值
buy_threshold = data['mean'] - 2 * data['std']
sell_threshold = data['mean'] + 2 * data['std']

# 生成交易信号
data['signal'] = np.where(data['close'] < buy_threshold, 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['close'] > sell_threshold, -1, data['signal'])

# 计算收益
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']

# 计算移动均线
data['short_mavg'] = data['close'].rolling(window=50).mean()
data['long_mavg'] = data['close'].rolling(window=200).mean()

# 生成交易信号
data['signal'] = np.where(data['short_mavg'] > data['long_mavg'], 1, 0)
data['signal'] = np.where(data['short_mavg'] < data['long_mavg'], -1, data['signal'])

# 计算收益
data['strategy_return'] = data['signal'].shift(1) * data['return']