循序渐进：用python做金融量化分析（五）MACD策略系统

在这一节，我们引入库import talib，因为这个库里有很多的技术指标，可以直接引用，不用自己再编指标函数，非常的方便，只要一个语句macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(ma, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) 就可以直接返回MACD数据，其它的方面，只要把均线系统的程序稍微修改一下就能适用了，程序如下：有问题请加QQ群768592746，所有的数据都放在群文件中了

import pandas as pd
import xlrd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import talib
xls = xlrd.open_workbook('hs300.xls')#打开文件
sheet = xls.sheets()[0]#打开表1
col = sheet.col_values(0)#打开第一列
nrows = sheet.nrows #行数
ma_re = pd.DataFrame(columns=['ret','max_re','min_re','win_rate','winloss_rate'])
ma=np.array(col)
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(ma, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) #利用talib库直接计算出MACD结果
buy=[]
sell=[]
ret=0
a=0  #用于判断是否持仓，0代表空仓
s=0  #用于胜率的计算
win=0 #总盈利
loss=0  #总亏损  
row=0  
for k in range(31,nrows):  
    if macdhist[k]>0 and a==0:  #出现红柱，空仓的时候买入
#    if macdhist[k]>0 and a==0:
        buy.append(col[k])
        a=1
    elif macdhist[k]<0 and a==1:  #出现绿柱，持仓的时候卖出   
        sell.append(col[k])
        a=0
for l in range(0,len(sell)): #用卖出数列减去买入数列得到收益点数，然后对所有收益求和
    ret += sell[l]-buy[l]
    sb=sell[l]-buy[l]
    if sb>0:
        s+=1
        win+=sb
    else:
        loss+=sb
re=[sell[i]-buy[i] for i in range(len(sell))] #列表每次交易的收益
max_re=max(re)
min_re=min(re)
if s==len(sell):
    winloss_rate=win
elif (s==0.0):
    winloss_rate=0
else:
    winloss_rate=(win/s)/(abs(loss)/(len(sell)-s))
win_rate=s/len(sell)
ma_re.loc[row] = [ret,max_re,min_re,win_rate,winloss_rate] #把收益点数和相应的均线参数存到表格中
row+=1
print(ma_re)