4.8 EMV • EMV 技术指标的构建及应用
简易波动指标（EMV），是为数不多的考虑价量关系的技术指标。它刻画了股价在下跌的过程当中，由于买气不断的萎靡退缩，致使成交量逐渐的减少，EMV 数值也因而尾随下降，直到股价下跌至某一个合理支撑区，捡便宜货的买单促使成交量再度活跃，EMV 数值于是作相对反应向上攀升，当EMV 数值由负值向上趋近于零时，表示部分信心坚定的资金，成功的扭转了股价的跌势，行情不断反转上扬，并且形成另一次的买进讯号。
计算方法：
第一步
这里TH 为当天最高价，TL 为当天最低价，YH为前日最高价，YL 为前日最低价。MID > 0意味着今天的平均价高于昨天的平均价。
第二步
其中VOL代表交易量，H、L代表同一天的最高价与最低价
第三步
第四步
EMV = EM的N日简单移动平均
第五步
MAEMV = EMV的M日简单移动平均
def emv(stk_list,current_date,N=14):
cal = Calendar('China.SSE')
period = '-' + str(N+1) + 'B'
begin_date = cal.advanceDate(current_date,period,BizDayConvention.Unadjusted)
end_date = cal.advanceDate(current_date,'-1B',BizDayConvention.Unadjusted)
eq_emv = {}
eq_mid = {}
eq_bro = {}
eq_Market = DataAPI.MktEqudAdjGet(secID=stk_list,beginDate=begin_date.strftime('%Y%m%d'),endDate=end_date.strftime('%Y%m%d'),field=['secID','highestPrice','lowestPrice','turnoverVol'],pandas="1")
avaiable_list = eq_Market['secID'].drop_duplicates().tolist()
eq_Market.set_index('secID',inplace=True)
for stk in avaiable_list:
if len(eq_Market.ix[stk]) == (N+1):
eq_mid[stk] = (np.array(eq_Market.ix[stk]['highestPrice'][1:] + eq_Market.ix[stk]['lowestPrice'][1:]) - np.array(eq_Market.ix[stk]['highestPrice'][:-1] + eq_Market.ix[stk]['lowestPrice'][:-1]))/2
eq_bro[stk] = np.array(eq_Market.ix[stk]['turnoverVol'][1:])/np.array(eq_Market.ix[stk]['highestPrice'][1:] + eq_Market.ix[stk]['lowestPrice'][1:])
eq_emv[stk] = np.mean(eq_mid[stk]/eq_bro[stk])
return eq_emv
def maemv(stk_list,current_date,N=14):
cal = Calendar('China.SSE')
period = '-' + str(N+1) + 'B'
end_date = cal.advanceDate(current_date,'-1B',BizDayConvention.Unadjusted)
start_date = cal.advanceDate(current_date,period,BizDayConvention.Unadjusted)
timeSeries = cal.bizDatesList(start_date, end_date)
eq_maemv = {}
#初始化eq_maemv字典
eq_emv = emv(stk_list,end_date,N)
for stk in eq_emv:
eq_maemv[stk] = 0
#仅调用N次emv函数
for i in xrange(len(timeSeries)):
eq_emv = emv(stk_list,timeSeries[i],N)
for stk in eq_emv:
eq_maemv[stk] = eq_maemv[stk] + eq_emv[stk]
for stk in eq_maemv:
eq_maemv[stk] = eq_maemv[stk]/N
return eq_maemv
EMV指标基本用法
EMV 在0 以下表示弱势，在0 以上表示强势；EMV 由负转正应买进，由正转负应卖出。
import numpy as np
import pandas as pd
from CAL.PyCAL import *
start = '2012-08-01' # 回测起始时间
end = '2015-08-01' # 回测结束时间
benchmark = 'HS300' # 策略参考标准
universe = set_universe('HS300') # 证券池，支持股票和基金
capital_base = 1000000 # 起始资金
freq = 'd' # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 10 # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟
cal = Calendar('China.SSE')
def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态
pass
def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令
eq_emv = emv(account.universe,account.current_date,N=14)
buylist = []
for stk in eq_emv:
if eq_emv[stk] > 0:
buylist.append(stk)
for stk in account.valid_secpos:
if stk not in eq_emv or eq_emv[stk] <= 0:
order_to(stk,0)
else:
if stk not in buylist[:]:
buylist.append(stk)
for stk in buylist:
order_to(stk,account.referencePortfolioValue/account.referencePrice[stk]/len(buylist))
EMV结合MAEMV使用
EMV上穿MAEMV 则买入，EMV 下穿MAEMV 则卖出。
import numpy as np
import pandas as pd
from CAL.PyCAL import *
start = '2012-08-01' # 回测起始时间
end = '2015-08-01' # 回测结束时间
benchmark = 'HS300' # 策略参考标准
universe = set_universe('HS300') # 证券池，支持股票和基金
capital_base = 1000000 # 起始资金
freq = 'd' # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 10 # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟
cal = Calendar('China.SSE')
def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态
pass
def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令
eq_emv = emv(account.universe,account.current_date,14)
eq_maemv = maemv(account.universe,account.current_date,14)
buylist = []
for stk in eq_emv:
try:
if eq_emv[stk] > eq_maemv[stk]:
buylist.append(stk)
except:
pass
for stk in account.valid_secpos:
if stk not in eq_emv or stk not in eq_maemv or eq_emv[stk] <= eq_maemv[stk]:
order_to(stk,0)
else:
if stk not in buylist[:]:
buylist.append(stk)
for stk in buylist:
order_to(stk,account.referencePortfolioValue/account.referencePrice[stk]/len(buylist))
