听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色

??经常有朋友问我一些MACD这个技术指标相关的问题:?本文就全面的讲解一下MACD指标,用Python和全量的历史数据,看看它的表现到底如何。01什么是MACD不管你是交易A股、美股、期货还是数字货币,大部分的行情软件都会将MACD指标默认显示在指标的

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色

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  经常有朋友问我一些MACD这个技术指标相关的问题:

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色

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  本文就全面的讲解一下MACD指标,用Python和全量的历史数据,看看它的表现到底如何。

  01

  什么是MACD

  不管你是交易A股、美股、期货还是数字货币,大部分的行情软件都会将MACD指标默认显示在指标的前几位。

  例如下图,在常见的K线图下方有两条曲线和一些红或绿色的柱子,这个组合就是MACD指标。

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色MACD指标?

  根据MACD指标的定义,它主要由DIFF、DEA和MACD三部分组成:

  DIFF是下图中的橙线,它是对K线收盘价进行一系列的计算后得到:

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  DEA是下图中的蓝线,它是在DIFF的基础上进一步计算得出:

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  用橙线(DIFF)减去蓝线(DEA)后,再乘以2就能得到MACD指标了,也就是下图中红色和绿色的柱子。

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  柱子的长度就是MACD绝对值的大小,如果MACD大于0,则为红色,如果MACD小于0,则为绿色。

  我们做量化交易的,不仅要在图上看到指标,还要将其计算出来,这样才方便之后得到相应的买点、卖点。

  知道定义后要计算MACD并不复杂,几行Python代码就能搞定:

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  其中计算MACD仅用了最后5行代码,前面3行主要是导入数据及计算复权价。人生苦短,我用Python。

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色当然,头发苦短,也用Python?

  有了这个代码,我们读取某股票的K线数据,就能得到其每根K线对应的MACD指标:

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色数据输入?听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色数据输出?

  想要以上的代码和数据亲自尝试,可以加我xbx3642获取。

  02

  如何使用MACD

  计算出MACD指标之后,我们应该如何使用呢?

  介绍一个MACD最常见的用法–“金叉和死叉”。

  仔细观察MACD的图形,我们会发现,橙线(DIFF)和蓝线(DEA)纠缠在一起,互相不断交叉,这些交叉点就可以作为买入和卖出的信号。

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  橙线(DIFF)和蓝线(DEA)相互交叉

  当橙线(DIFF)向上穿过蓝线(DEA)时,被称为“黄金交叉”,简称“金叉”,这是一个买入信号。

  例如下图发生金叉后,确实一路上涨。

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  当橙线(DIFF)向下穿过蓝线(DEA)时,被称为“死亡交叉”,简称“死叉”,这是一个卖出信号。

  例如下图发生死叉后,股价也开始下跌。

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  金叉和死叉必定是相邻交替出现,最常见基于MACD的择时策略就是选择在金叉时买入、死叉时卖出。

  ?听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色沪深300MACD择时表现

  上图是沪深300某段时间的K线图,红色部分表示金叉买入,持有指数的阶段,绿色部分表示死叉卖出,空仓的阶段。

  从图中看,红色部分确实主要在上涨,绿色部分也确实在下跌。

  这样看来,MACD的择时能力,让人不禁打出666。

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  看到这是不是有点心动了,甚至准备试着操作,从此走向人生巅峰?

  先别着急。

  新华书店正面显眼处,摆放着”炒股大师”的书,通常也会告诉你某个神奇的指标。

  然后再精挑细选出几张行情图片,展示这个指标的买点、卖点是多么的神奇,让你对这个指标深信不疑。

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  但是对于做量化投资的我们,几张图并不能让人信服。万一这并不是大概率事件,只是巧合呢?

  想要知道MACD金叉、死叉是否有效,不是只看几张图就行的。

  而是要把一只股票历史上所有的金叉死叉都找出来,看看它们之后的表现到底怎么样。这样才有说服力。

  02

  MACD金叉死叉表现

  要统计一只股票历史上所有金叉、死叉的表现,人工对着行情软件去数肯定是不行的,此时就需要使用Python。

  我们把之前计算MACD的Python代码稍作扩展:

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色统计MACD金叉死叉的代码?

  通过上面的代码,就可以找到一只股票历史上所有的金叉、死叉。并且还计算了信号发生1、5、20个交易日后股票的涨跌幅:

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色代码统计结果?

  有了这个结果就能全面的对金叉、死叉进行评估,如果你想亲自试试,可以加我xbx3642获取代码和数据。

  1 浦发银行MACD表现

  先随便挑一只股票,上交所代码序号排列第一的浦发银行(sh60000),运行下程序看看MACD在它上面的表现:

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  数据显示,浦发银行从1999年上市至今一共出现过194次金叉,在金叉之后的1天、5天、20天出现上涨的比例分别是:50.51%、48.45%、51.55%。

  这…结果有点出乎意料啊。出现金叉后,上涨的概率都在50%左右…

  和抛硬币没什么差别!

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  虽然本来也不指望金叉后100%上涨,但概率怎么说也要有60%吧?

  要不然干脆来个30%也行,这样当反指用就是70%的胜率。50%是最尴尬的概率了,反过来还是50%

  而且194次金叉之后1、5、20个交易日的涨幅中位数分别是0.08%、-0.09%、0.39%。

  只有20日的涨跌幅中值表现稍好,但算一下这个年化收益也就和余额宝差不多。

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  再来看死叉。出现死叉后,下跌的概率也基本上是50%左右,涨跌幅中值也接近0%,也是一个没有任何意义的指标。

  以上只是简单的统计,我们再看看严格的按照金叉买入、死叉卖出浦发银行,最终的资金曲线会怎么样呢?

  我们采用大部分行情软件MACD的默认参数(12,26,9),设置手续费和印花税,进行回测,结果如下:

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  橙线是浦发银行的原始表现,蓝线是MACD择时策略在浦发银行上的表现。

  采用MACD择时买卖浦发银行,年化收益率只有3.5%,历时13年资产只涨了61%,而浦发银行本身的股价都翻了1.9倍。

  可以看到使用MACD择时浦发银行的效果很差,还不如直接买入持有。

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  没想到在各大行情软件都处于C位的人气指标,表现居然这么差?

  是不是浦发银行刚好不适合MACD呢?

  2 贵州茅台MACD表现

  那我们换个股票,来看看MACD在贵州茅台上的表现。

  把之前的Python程序的输入数据改成贵州茅台,直接运行即可得出结论:

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  由图中可见,在发生金叉之后,茅台的上涨概率比浦发银行高了不少,并且涨跌幅中值也有所提升,很不错。

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  但死叉之后的表现就不尽如人意了。20日后下跌的概率只有43%,中位数上涨0.92%。

  这…明明是个看涨信号啊。

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  如果对茅台严格的按照金叉买入、死叉卖出进行操作,表现又如何呢?

  我们同样采用默认的MACD参数得到如下结果:

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  如果从2007年投入1元,到现在已经翻了8倍了,年化率高达16.33%,看起来好像很不错。

  但如果我们和茅台本身的价格对比一下:

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  上图中的蓝线是MACD择时的表现,橙线是茅台本身的表现,这么一对比,MACD择时的表现就有点可笑了。

  茅台本身的年化收益率高达28.69%,共翻了32.5倍,但是经过MACD择时的一番神操作,只翻了8倍。

  这大概就是传说中的一顿操作猛如虎,一看收益2.5%吧。

  MACD在茅台上的表现依旧不好,难道是MACD恰好在这两只股票上都不适用?

  3 所有股票MACD表现

  这次我们玩得狠一点,统计一下A股所有股票的MACD表现,看看结果到底怎么样。

  将之前的Python代码稍作修改就能统计所有股票的MACD表现:

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  我们统计了1990年至今大约5000个交易日,A股市场上4000多只股票历史上所有的金叉和死叉,共计约80万次信号,得到如下结果:

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  不管是金叉后上涨的概率,还是死叉后下跌的概率,都集中在50%左右,涨跌幅中值也都趋近于0%。

  金叉、死叉并不能预测未来的涨跌。

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  所以之后大家如果遇到所谓神器的指标,千万不要人云亦云,一定要亲自用代码和数据去验证下。

  不用代码验证,就只能投入真金白银去试错了。

  4 MACD的其他用法

  当然有的朋友可能会说MACD还有很多其他用法。比如著名的顶背离、底背离。

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色顶背离?听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色底背离?

  顶背离指价格峰值不断创新高,但是MACD峰值却一路下跌,这是一个卖出信号。

  底背离刚好相反,价格峰值一路下跌,MACD峰值却不断新高,这是一个买入信号。

  背离的用法我也验证过,结论暂时保密。对此感兴趣的可以留言,多的话之后可以再单独讲讲。

  MACD很多其他的用法,想测试的也可以在评论区留言,之后可能可以用程序验证一下它是否有效。

  03

  降维打击

  那MACD指标真的已经不能用了吗?

  熟悉我的朋友知道我常常会说一句话:

  “与其花时间提高牌技,我更愿意花时间寻找对手更弱的牌局。”

  这句话的意思是,不要去高手扎堆的地方,要主动去找一些竞争对手更弱的环境。

  我给大家举一个交易上的例子。

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  华尔街日报统计的数据显示,在美国90%以上的主动基金都没能跑赢大盘指数。美国金融市场发达,基金经理骚操作也多,但还是败给了指数基金。

  不过这只是美国的情况,中国可不太一样。

  我之前发过一条朋友圈,里面有详细是数据指出,A股的基金经理是可以显著跑赢大盘指数的。

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  那是A股的基金经理更厉害吗?显然目前还不是。

  原因是美股市场更成熟,高手如云,是一个更高端的牌局。

  而很多人抱怨A股混乱、不成熟、散户多,但这其实是好事。这意味着市场上有更多低水平的投资者,是一个对手更弱的牌局。

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色A股散户持仓占比?

  其实不光是交易,在平时的工作和生活中,换一个对手更弱的牌局会让你更加轻松。

  这句话放在MACD指标上也一样。

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色比特币历史行情图?

  上图是比特币的历史行情图,以比特币为代表的数字货币市场,其实是比A股更不成熟的市场,是一个对手更更弱的牌局。

  听说MACD是技术指标之王?我们用Python来验验成色你在比特币市场的对手可能是她们?

  在这个市场上,MACD指标就突然显得有效了起来。我们使用比特币2017年9月至今的4小时K线数据,用Python统计其金叉死叉后的表现:

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  出现金叉后,上涨的概率和涨跌幅的中值比在A股的表现都要好。

  再来看严格按照MACD金叉、死叉进行买卖的表现,依旧使用在股市默认的参数,扣除手续费,结果如下:

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  橙线是比特币原始的价格,蓝色的线是MACD择时在比特币上的表现。

  原始的比特币价格,从2017年9月至今年化收益率是40.07%,而MACD择时的年化收益率为57.79%,提高17个百分点。

  在风险方面,原始比特币价格的最大回撤高达84.09%,而MACD择时后最大回撤显著降低为36.97%。

  这意味着MACD应用在比特币上可以显著地提高收益并且降低风险,效果显著。

  04

  总结

  数字货币还是一个相对原始的市场,股市里很多已经被无效的策略,在数字货币市场仍然有用。

  我2017年刚进入数字货币市场,当时行情火热,来不及细细开发策略,就是把原来股票、期货市场的策略简单的搬过来,就有很好的收益。

  再次印证了那句话:“与其提高牌技,我更愿意花时间寻找对手更弱的牌局。”

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