Boll量化交易入门指南：从策略构建到回测实战

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Bollinger Bands（布林带）由三条线组成：中轨（N 日移动平均线）、上轨（中轨 + K 倍标准差）、下轨（中轨 – K 倍标准差）。其数学表达式为：

 中轨 = SMA(close, N)
上轨 = SMA(close, N) + K * std(close, N)
下轨 = SMA(close, N) - K * std(close, N)

经典参数 N =20（周期），K=2（标准差倍数）。该指标通过动态通道反映价格波动范围，当价格触及通道边界时，往往预示反转机会。

import pandas as pd

# 示例数据加载（以沪深 300 为例）data = pd.read_csv('hs300.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Bollinger Bands 计算函数
def bollinger_bands(df, window=20, k=2):
    df['MA'] = df['close'].rolling(window).mean()
    df['STD'] = df['close'].rolling(window).std()
    df['Upper'] = df['MA'] + k * df['STD']
    df['Lower'] = df['MA'] - k * df['STD']
    return df

# 调用示例
bb_data = bollinger_bands(data)

关键点说明：
– rolling(window) 实现滑动窗口计算
– std() 计算标准差反映波动率
– 参数 window 和 k 需根据标的特性调整

基础规则：
1. 当价格触及下轨且 RSI<30 时买入
2. 当价格触及上轨且 RSI>70 时卖出
3. 中轨作为止损参考位

# 策略信号生成
def generate_signals(df):
    df['Buy'] = (df['close'] <= df['Lower']) & (df['RSI'] < 30)
    df['Sell'] = (df['close'] >= df['Upper']) & (df['RSI'] > 70)
    return df

import backtrader as bt

class BollStrategy(bt.Strategy):
    params = (('window', 20), ('k', 2))

    def __init__(self):
        self.bb = bt.indicators.BollingerBands(
            self.data.close, 
            period=self.p.window,
            devfactor=self.p.k
        )
        self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.data.close[0] <= self.bb.lines.bot[0] and self.rsi[0] < 30:
                self.buy()
        elif self.data.close[0] >= self.bb.lines.top[0] and self.rsi[0] > 70:
            self.close()

# 回测设置
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname=bb_data)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(BollStrategy)
results = cerebro.run()