第五课 MACD策略和全市场测试 -- 零基础量化投资小课堂

目标：构建并回测经典MACD策略并在全市场测试效果

上节课我们留下了一个问题，一个策略在某个资产上表现好，是不是刚好是碰运气？有个简单的办法就是使用大量的数据去测试它，如果在大量的数据下都表现好，那么虽然有的时候不能用逻辑解释，但是我们认为这个收益是统计显著的，历史在之后也还会重演。

运气不错的是，对于股票来说，刚好有大量的数据，全市场有几千只股票，加上时间的维度，有大量的数据可供测试。但大饼或别的资产可能就没有那么好运了。

这节课我们冲一下最经典的策略，MACD的金叉死叉策略，并且在全市场的股票上回测该策略，看看是不是真的有一些大师们吹的那么有效。

首先对于数据的获取部分，全市场的话下载太慢了，这里偷个懒用中证500的成分股，一共五百只，还是老规矩，先下载数据。

这里我们首先获取中证500成分股的代码，之后用第一课的程序下载了500个文件，每个文件都是一只股票的价格数据。

然后就还是策略的买入和卖出信号环节，MACD的东西相信大家肯定都懂，就不在这废话了，不懂的可以去网上搜一下，这节课采用经典的（13,26,9）的MACD。

这种经典的东西我们用的python包里肯定有现成的代码使用，下面的代码分别构建了13日和26日的均线，然后计算了他们的EMA

有了MACD之后，我们就能很方便的把金叉和死叉表达出来，这里的condition1和condition2就分别是买入信号和卖出信号。

定义好了买卖信号，我们就可以在我们刚刚下载的中证500成分股上测试我们的MACD金死叉策略了。

每只股票的初始资金是一百万，总初始资金应该是五亿，我们看到对500个成分股执行完成之后资金变成了4.5亿，说明总体来看还是非常亏钱的一个策略。当然，我们可能也可以不用（13,26,9）这一组参数，而使用其他的参数，应该总能找到一个赚钱的。但这样是否有意义就需要好好考量。

我在课件中写好了常见的几个策略的代码，如boll、RSI等，都是只改个参数就能用的，需要的可以自行下载调试使用。

到这里为止，我们对于技术指标的探索就可以告一段落了，其余的技术指标都可以用这几节课讲到的方法测试，很多研究报告中也有一些看起来比较有效的技术指标的构建方法，感兴趣的可以自己搜一下测试一下。

其实这些常见的技术指标就是我们之后要讲的“因子”中的一类，叫做技术指标因子。其余的因子还有常见的价量因子，机器学习因子和另类数据因子等，下节课我们将开始对因子的学习。

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