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股票分析（二）：金叉到底灵不灵

金叉和死叉是股票分析中十分常见的技术名词。

金叉是指短期线上穿长期线，且这两根线方向均朝上，则此线组合为『金叉』，反之为『死叉』。

股票分析（二）：金叉到底灵不灵

股票交易中，金叉通常为买进信号：短期线带节奏拽着长期线往上，说明短期强势，可以考虑买进。那『金叉买进』之后到底涨的概率为多少呢？涨幅又如何？不妨通过 Python 来算算看。

寻找金叉

我们取出过去两年的所有数据，用来计算 MA 的值。然后再取出 2015 年的数据，用于寻找金叉：

%matplotlib inline
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.dates as dates
import matplotlib.finance as f  
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

all_df = ts.get_h_data('601233',start='2014-01-01',end='2016-03-01')
all_df = all_df.sort_index(ascending=True)
params = [5, 10, 20, 60]
for p in params:
    all_df['ma'+str(p)] = pd.rolling_mean(all_df['close'], window=p)
df = all_df[all_df.index.year == 2015]

预处理后的数据大概是这样的：

open	high	close	low	volume	amount	ma5	ma10	ma20	ma60	date
2015-01-05	10.64	11.10	10.98	10.34	19559160	210219728	10.916	10.405	9.3165	8.095000
2015-01-06	10.97	11.59	10.67	10.49	39208700	431741216	10.942	10.570	9.4515	8.153833
2015-01-07	10.58	10.71	10.42	10.26	17181430	179871040	10.708	10.636	9.5755	8.211667
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
2015-12-30	13.37	13.54	13.42	13.31	8711024	116829360	13.816	13.699	13.8625	13.012667
2015-12-31	13.42	13.47	13.15	13.04	16588625	218821303	13.588	13.640	13.7710	13.066167

我们先用 MA5(5日滑动平均) 和 MA10(10日滑动平均) 来寻找金叉。

金叉需要满足一下两个条件：

昨日的 MA5 小于昨天的 MA10
今天的 MA5 大于今日的 MA10
今天的 MA5 大于昨天的 MA5
今天的 MA10 大于昨日的 MA10

我们用 pre 临时存储昨日的数据，用 golden_cross 存储金叉的具体数据，方便后面标记，则寻找金叉的代码如下：

pre = None
golden_cross = pd.DataFrame()
for index, row in df.iterrows():
    if not pre is None:
        if pre['ma5'] < pre['ma10'] and row['ma5'] > row['ma10'] /
        and pre['ma5'] < row['ma5'] and pre['ma10'] < row['ma10']:
            golden_cross = golden_cross.append(row)
            print index
            print '昨日MA5 = %s ，昨日MA10 = %s' % (pre['ma5'], pre['ma10'],)
            print '今日MA5 = %s ，今日MA10 = %s' % (row['ma5'], row['ma10'])
            print '----------'
    pre = row

运行结果：

2015-01-28 00:00:00 昨日MA5 = 10.258 ，昨日MA10 = 10.264 今日MA5 = 10.386 ，今日MA10 = 10.316 ---------- 2015-02-17 00:00:00 昨日MA5 = 11.564 ，昨日MA10 = 11.671 今日MA5 = 11.692 ，今日MA10 = 11.677 ---------- ... ---------- 2015-11-25 00:00:00 昨日MA5 = 12.97 ，昨日MA10 = 12.999 今日MA5 = 13.434 ，今日MA10 = 13.206 ----------

如果希望更直观的表现出金叉，可以用 Pandas 的绘图工具绘制均线，并且将找到的金叉标记出来：

%matplotlib inline  fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1]) param_colors = ['y', 'b'] params = [5, 10] for (i,p) in enumerate(params):     ax.plot(df.index, df[['ma'+str(p)]], param_colors[i]) ax.plot(golden_cross.index, golden_cross[['ma5']], 'rD') fig.autofmt_xdate()

绘图结果如下：

股票分析（二）：金叉到底灵不灵

乍一看似乎确实是几个不错的买入时机。我们不妨试一下，如果都在金叉后的一天以开盘价买入，然后在第二天按照开盘价卖出，看看收益如何。

模拟交易

『在金叉后的一天以开盘价买入然后在第二天按照开盘价卖出』其实已经是一种量化交易了，我们可以借助一些已有的平台更轻松的完成这个任务。这里我选择的是 RiceQuant ，国内同类型的还用 UQER 和 JoinQuant 可供选择。

现在我们将量化策略设定为：『金叉买入，第二天卖出』。是不是简单粗暴！来看看如果我们按照这个策略在股市中摸爬滚打数年到底是亏了还是赚了。编写代码如下：

import talib
import numpy as np
import math
import pandas

# 初始化数据，将初始化变量存储在 context 中
def init(context):
    context.s1 = "601233.XSHG"

    context.SHORT_PERIOD = 5
    context.LONG_PERIOD = 10
    context.fired = False

# 该函数每天调用一次
def handle_bar(context, bar_dict):
    # 获取关注股票的历史价格
    prices = history(context.LONG_PERIOD+1,'1d','close')[context.s1].values
    # 计算短期均线和长期均线
    short_ma = talib.SMA(prices,context.SHORT_PERIOD)
    long_ma = talib.SMA(prices,context.LONG_PERIOD)
    # 绘制均线
    plot("short ma",short_ma[-1])
    plot("long ma",long_ma[-1])

    # 如果已经买入，则全部卖出
    if context.fired == True:
        logger.info('卖出！')
        order_target_percent(context.s1, 0)
        context.fired = False

    # 金叉则满仓买入
    if short_ma[-1]>long_ma[-1] and short_ma[-2]<long_ma[-2] /
    and short_ma[-1]>short_ma[-2] and long_ma[-1]>long_ma[-2]:
        logger.info('买入！')
        order_percent(context.s1,1)
        context.fired = True