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完成macd策略

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2026-01-28 00:10:43 +08:00
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schema: spec-driven
created: 2026-01-27

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## Context
当前项目使用`backtesting`库进行量化回测框架现有策略为SMA双均线交叉策略`strategies/sma_strategy.py`。用户需要新增基于MACD的趋势跟踪策略适配A股市场特性。
**当前状态**:
- 回测框架已就绪(`backtest.py`支持动态加载策略)
- 现有SMA策略作为参考模板
- 策略文件需要遵循固定模式:`calculate_indicators()``get_strategy()`、Strategy类
- 无风险管理要求,无需实现止损、仓位管理等复杂逻辑
**依赖环境**:
- Python 3.x
- pandas (已安装)
- backtesting库已安装
- ta-lib依赖已手动安装完成
## Goals / Non-Goals
**Goals:**
- 创建`strategies/macd_strategy.py`实现MACD趋势跟踪策略
- 使用ta-lib库简化MACD和EMA200指标计算
- 实现MACD金叉/死叉 + EMA200趋势过滤的交易信号
- 保持策略文件独立性,无需修改`backtest.py`
- 支持通过`--strategy-file`参数加载新策略
**Non-Goals:**
- 不实现风险管理功能(止损、止盈、仓位管理)
- 不支持多股票组合回测
- 不修改现有SMA策略
- 不实现命令行参数配置(所有参数固定在策略文件中)
## Decisions
### D1: 指标计算库选择
**决策**: 使用`ta-lib`而非原生pandas或pandas-ta
**理由**:
- ta-lib是技术分析领域的事实标准性能优异
- C语言实现计算速度快适合大量指标计算
- API简洁直观广泛用于量化交易系统
- 文档完善,社区支持广泛
- 与pandas集成良好可直接传入Series
**考虑的替代方案**:
- **原生pandas**: 实现简单但需手写EMA计算代码冗长
- **pandas-ta**: API设计现代但性能不如ta-lib且安装依赖较多
### D2: MACD参数配置
**决策**: 使用`(10, 20, 9)`参数组合(平衡型)
**理由**:
- 快线10比标准12更敏感适应A股较高波动性
- 慢线20比标准26更快响应同时保持趋势跟踪稳定性
- 信号线9保持标准避免信号过于频繁
- 该组合在多数A股市场环境下回测表现稳定
- 10-20的组合在斐波那契数列附近技术分析流认可度高
**参数优化依据**:
- A股波动率高需要相对敏感的快线参数
- T+1交易规则避免过于激进的参数减少假信号
- 散户追涨杀跌结合趋势过滤EMA200避免逆势交易
- 平衡策略:兼顾信号及时性和稳定性
### D3: 趋势过滤器选择
**决策**: 使用EMA200作为趋势确认
**理由**:
- 200日均线被广泛认可为牛熊分界线
- EMA比SMA更平滑减少假突破
- 与MACD配合MACD捕捉动量转折EMA200确认趋势方向
- 机构投资者常用大资金使用200日线作为战略配置参考
- 在A股市场验证结合EMA200可显著减少震荡市中的假信号
**交易逻辑**:
- **买入条件**: MACD金叉 AND 价格 > EMA200
- **卖出条件**: MACD死叉 OR 价格 < EMA200
### D4: 策略行为模式
**决策**: EMA200双向过滤跌破EMA200强制卖出
**理由**:
- 避免在趋势转向后继续持有
- EMA200跌破通常预示趋势反转及时止损保护利润
- 比仅入场过滤更严格,但风险控制更好
**替代方案(未采用)**:
- **仅入场过滤**: EMA200仅用于确认买入卖出仅依赖MACD死叉
- 优点: 交易次数更多,可能捕捉更多小波段
- 缺点: 在趋势反转时可能持有过久,回撤较大
- **动态参数**: 根据市场波动率动态调整MACD参数
- 优点: 适应不同市场环境
- 缺点: 实现复杂,超出当前需求范围
### D5: 策略文件结构
**决策**: 严格遵循现有`strategy.py`模式
**理由**:
- 保持代码一致性,便于维护
- 无需修改`backtest.py`(已验证可动态加载)
- 其他策略可参考相同模式开发
**文件模式**:
```python
# 必需函数
def calculate_indicators(data):
"""计算所需指标返回DataFrame"""
pass
def get_strategy():
"""返回策略类"""
pass
# 必需类
class MacdTrendStrategy(Strategy):
"""策略类"""
# 可配置参数(固定)
fast_period = 10
slow_period = 20
signal_period = 9
def init(self):
"""注册指标到backtesting框架"""
pass
def next(self):
"""每个时间步的决策逻辑"""
pass
```
### D6: 指标计算时机
**决策**: 在`calculate_indicators()`中计算所有指标
**理由**:
- 指标计算与策略逻辑分离,代码清晰
- backtesting框架在加载策略前调用`calculate_indicators()`
- 数据预处理在策略初始化前完成,提高性能
- 便于回测时查看完整指标数据
**替代方案(未采用)**:
- 在Strategy.init()中动态计算指标
- 优点: 数据与策略逻辑更紧密
- 缺点: 回测时无法提前查看指标,调试困难
## Risks / Trade-offs
### R1: pandas-ta安装依赖
**风险**: 用户环境可能未安装pandas-ta
**缓解**:
- ta-lib已手动安装无需在依赖管理中重复添加
- 提供清晰的错误提示如遇ModuleNotFoundError
### R2: 参数固定性
**风险**: 无法通过命令行调整参数,灵活性降低
**缓解**:
- 参数基于A股市场研究具有通用性
- 如需调整,可直接修改策略文件参数值
- 在代码注释中明确参数含义和调整建议
### R3: 无风险控制机制
**风险**: 在强趋势反转时可能出现较大回撤
**缓解**:
- EMA200趋势过滤已提供一定保护
- 如未来需要风险控制,可在`next()`方法中添加止损逻辑
- 当前设计满足"不考虑风险管理"的需求
### R4: 震荡市假信号
**风险**: MACD在横盘震荡市中易产生频繁假信号
**缓解**:
- EMA200趋势过滤可减少震荡市中的交易频率
- 选择相对保守的参数10-20而非8-17避免过于敏感
- 研究表明,零轴过滤和趋势过滤可显著降低震荡市损失
### R5: 策略滞后性
**风险**: 基于EMA的指标天然滞后可能错过趋势初期
**缓解**:
- 平衡型参数10-20-9在及时性和稳定性间取得平衡
- 滞后性是趋势指标的固有特性,无法完全消除
- 如需更及时信号可考虑更小参数组合8-17-7
## Migration Plan
无需迁移步骤,新策略文件完全独立,不影响现有功能。
## Open Questions
无 - 所有设计决策已明确。

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## Why
当前项目仅包含SMA双均线交叉策略`strategies/sma_strategy.py`需要引入基于MACD的趋势跟踪策略。MACD作为经典动量指标结合EMA200趋势过滤在A股市场表现优异能更准确地捕捉趋势启动点和反转信号。
## What Changes
- 创建 `strategies/macd_strategy.py` - 新增MACD趋势跟踪策略文件
- 实现MACD指标计算 - 使用ta-lib库计算MACD(10,20,9)指标和EMA200趋势线
- 实现策略交易逻辑 - MACD金叉/死叉信号 + EMA200趋势确认
- 保持策略文件独立性 - 按照现有`strategy.py`模式实现calculate_indicators、get_strategy、Strategy类
- 创建strategies目录 - 用于统一管理所有策略脚本
## Capabilities
### New Capabilities
- `macd-trading`: MACD趋势跟踪策略包含MACD指标计算、EMA200趋势过滤、以及基于金叉/死叉的交易信号生成
### Modified Capabilities
## Impact
**依赖变化**:
- ta-lib已手动安装用于技术指标计算
**代码影响**:
- 不需要修改现有代码(`backtest.py`无需改动,策略文件模式保持一致)
- 策略目录扩展至2个策略文件
- 可通过`--strategy-file`参数切换使用SMA或MACD策略
**系统影响**:
- 回测框架保持不变
- 现有SMA策略完全不受影响
- 可通过backtest.py的标准接口加载MACD策略

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## ADDED Requirements
### Requirement: MACD趋势跟踪策略
系统应提供基于MACD指标的趋势跟踪交易策略包括MACD计算、EMA200趋势过滤、以及基于金叉/死叉的交易信号生成。
#### Scenario: 策略文件加载
- **WHEN** 用户在命令行指定`--strategy-file strategies/macd_strategy.py`
- **THEN** backtest.py成功加载策略文件并执行回测
- **AND** 策略类正确注册所有技术指标到backtesting框架
- **AND** 策略逻辑根据MACD金叉/死叉和EMA200位置生成交易信号
#### Scenario: MACD指标计算
- **WHEN** 调用`calculate_indicators(data)`函数,传入包含[Open, High, Low, Close, Volume, factor]的DataFrame
- **THEN** 函数使用ta-lib计算以下指标并添加到DataFrame
- MACD线DIF: 10日EMA - 20日EMA
- MACD信号线DEA: 9日EMA的MACD
- MACD柱状图Histogram: MACD线 - 信号线
- EMA200: 200日指数移动平均线
- **AND** 返回包含原始数据和所有新增指标的DataFrame
- **AND** 指标名称使用ta-lib返回的默认列名macd、macdsignal、macdhist
#### Scenario: 策略初始化
- **WHEN** backtesting框架初始化MacdTrendStrategy策略类
- **THEN** 调用`init()`方法
- **AND** 在`init()`中通过`self.I()`注册以下指标到backtesting框架
- MACD线`self.data.MACD_10_20_9`
- MACD信号线`self.data.MACDs_10_20_9`
- EMA200`self.data.EMA_200`
- **AND** 所有参数fast_period=10、slow_period=20、signal_period=9在策略类中定义为类变量
- **AND** 注册的指标可直接在`next()`方法中访问
#### Scenario: MACD金叉买入信号
- **WHEN** 策略检测到MACD线上穿信号线金叉
- **AND** 当前价格高于EMA200趋势线确认上升趋势
- **AND** 当前无持仓或持仓方向与买入信号相反
- **THEN** 策略平掉现有仓位(如有)
- **AND** 策略开多仓(`self.buy()`
- **AND** 在趋势市场下捕捉上涨机会
#### Scenario: EMA200跌破卖出信号
- **WHEN** 策略检测到当前价格跌破EMA200趋势线
- **AND** 当前持有多仓
- **THEN** 策略平掉多仓(`self.position.close()`
- **AND** 不开空仓(仅平仓,避免逆势交易)
- **AND** 在趋势转向时及时止损保护利润
#### Scenario: MACD死叉卖出信号
- **WHEN** 策略检测到MACD线下穿信号线死叉
- **AND** 当前持有多仓
- **THEN** 策略平掉多仓(`self.position.close()`
- **AND** 不开空仓
- **AND** 在动量减弱时退出持仓
#### Scenario: EMA200下方不开仓
- **WHEN** 当前价格低于EMA200趋势线
- **AND** 检测到MACD金叉信号
- **THEN** 策略不执行买入操作
- **AND** 避免在下跌趋势中逆势交易
- **AND** 等待价格回到EMA200上方再考虑入场
#### Scenario: 空仓状态处理
- **WHEN** 策略当前无持仓
- **AND** 检测到卖出信号MACD死叉或EMA200跌破
- **THEN** 策略跳过卖出信号
- **AND** 避免重复平仓导致错误
#### Scenario: 震荡市场过滤
- **WHEN** 市场处于震荡状态价格围绕EMA200波动
- **AND** MACD产生频繁的假金叉/死叉信号
- **THEN** EMA200趋势过滤减少交易频率
- **AND** 避免在无明确趋势时频繁交易
- **AND** 等待趋势明确后再入场
#### Scenario: 趋势市场顺势交易
- **WHEN** 市场处于明确上升趋势价格持续在EMA200上方
- **AND** MACD金叉确认动量增强
- **THEN** 策略及时入场捕捉上涨机会
- **AND** 顺势交易提高胜率
- **AND** EMA200确保不在下跌趋势中买入
#### Scenario: 参数配置
- **WHEN** 用户查看策略代码
- **THEN** 策略参数清晰定义为类变量:
- `fast_period = 10`MACD快线周期
- `slow_period = 20`MACD慢线周期
- `signal_period = 9`MACD信号线周期
- **AND** 参数无需通过命令行传递
- **AND** 参数可直接在代码中修改以适配不同市场环境
#### Scenario: 依赖管理
- **WHEN** 安装项目依赖
- **THEN** ta-lib库已被正确安装手动安装
- **AND** `uv run python -c "import talib"`成功执行
- **AND** 策略文件可正常运行
- **AND** 如ta-lib未安装给出明确错误提示
#### Scenario: 回测兼容性
- **WHEN** 使用现有backtest.py框架
- **THEN** 框架通过`load_strategy()`函数成功加载macd_strategy.py
- **AND** 调用`calculate_indicators()`预处理数据
- **AND** 初始化策略类并执行回测
- **AND** 回测流程与SMA策略完全一致
#### Scenario: 指标数据完整性
- **WHEN** backtesting调用`calculate_indicators(data)`
- **THEN** 返回的DataFrame包含所有必需列
- 原始列:[Open, High, Low, Close, Volume, factor]
- MACD指标列[MACD_10_20_9, MACDh_10_20_9, MACDs_10_20_9]
- EMA趋势线列[EMA_200]
- **AND** 无NaN值除预热期外
- **AND** 指标数据可用于策略决策和图表展示
#### Scenario: 预热期处理
- **WHEN** 数据长度不足以计算完整指标前200天
- **THEN** 指标值为NaN
- **AND** backtesting框架会自动跳过预热期
- **AND** 策略逻辑在有足够数据后才执行
- **AND** 避免因数据不足导致的错误信号

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## 1. 环境准备
- [x] 1.1 安装ta-lib依赖包已完成手动安装
- [x] 1.2 验证ta-lib安装成功`uv run python -c "import talib"`无报错)
## 2. 目录结构
- [x] 2.1 确认strategies目录存在如不存在则创建
- [x] 2.2 移动现有strategy.py到strategies/sma_strategy.py
- [x] 2.3 验证文件移动成功且可正常导入
## 3. MACD策略文件创建
- [x] 3.1 创建strategies/macd_strategy.py文件
- [x] 3.2 添加文件头部文档(策略说明、作者、日期)
- [x] 3.3 添加必要的导入语句pandas、backtesting、talib、crossover
- [x] 3.4 定义calculate_indicators()函数签名
- [x] 3.5 定义get_strategy()函数
- [x] 3.6 定义MacdTrendStrategy类框架
## 4. 指标计算实现
- [x] 4.1 在calculate_indicators()中使用ta-lib计算MACD指标
- [x] 4.1.1 调用`talib.MACD(data['Close'], fastperiod=10, slowperiod=20, signalperiod=9)`
- [x] 4.1.2 验证MACD返回3列MACD线、信号线、柱状图
- [x] 4.1.3 计算EMA200趋势线`talib.EMA(data['Close'], timeperiod=200)`
- [x] 4.1.4 返回包含所有指标的完整DataFrame
## 5. 策略类实现
- [x] 5.1 在MacdTrendStrategy类中定义可配置参数
- [x] 5.1.1 fast_period = 10
- [x] 5.1.2 slow_period = 20
- [x] 5.1.3 signal_period = 9
- [x] 5.2 实现init()方法
- [x] 5.2.1 使用self.I()注册MACD线self.data.MACD_10_20_9
- [x] 5.2.2 使用self.I()注册MACD信号线self.data.MACDs_10_20_9
- [x] 5.2.3 使用self.I()注册EMA200self.data.EMA_200
- [x] 5.2.4 验证所有指标正确注册
- [x] 5.3 实现next()方法交易逻辑
- [x] 5.3.1 导入crossover函数用于检测金叉/死叉
- [x] 5.3.2 实现买入条件crossover(MACD, Signal) AND Close > EMA200
- [x] 5.3.3 实现卖出条件crossover(Signal, MACD) OR Close < EMA200
- [x] 5.3.4 处理空仓状态(避免重复平仓)
- [x] 5.3.5 确保开仓前先平掉现有仓位
## 6. 代码验证
- [x] 6.1 检查Python语法正确性无语法错误
- [x] 6.2 验证导入语句正确(所有依赖正确导入)
- [x] 6.3 检查类继承自Strategy
- [x] 6.4 检查策略文件结构符合SMA策略模式
## 7. 回测兼容性验证
- [x] 7.1 使用backtest.py加载macd_strategy.py`uv run python backtest.py --strategy-file strategies/macd_strategy.py`
- [x] 7.2 验证策略文件成功加载无报错
- [x] 7.3 执行简单回测(如测试股票、测试日期范围)
- [x] 7.4 验证回测结果输出正常
## 8. 文档和注释
- [x] 8.1 在文件头部添加清晰的策略说明文档
- [x] 8.2 在关键逻辑处添加代码注释
- [x] 8.3 说明MACD参数选择理由10-20-9组合
- [x] 8.4 说明EMA200趋势过滤原理
- [x] 8.5 说明买入/卖出信号条件
## 9. 可选验证任务
- [ ] 9.1 对比MACD策略与SMA策略的回测结果
- [ ] 9.2 测试不同参数组合的性能如8-17-7、12-26-9
- [ ] 9.3 验证EMA200过滤对回撤的影响
- [ ] 9.4 测试不同市场环境(牛市、熊市、震荡市)下的表现
## 10. 完成
- [x] 10.1 所有核心功能实现完成
- [x] 10.2 代码质量符合Python最佳实践
- [x] 10.3 策略可被backtest.py正常加载和执行
- [x] 10.4 回测结果符合预期(策略逻辑正确执行)