量化分析篇如何用Python计算策略仓位

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

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本文详细介绍了如何使用Python在量化投资中计算仓位和资金曲线，通过pandas处理信号数据，设置开仓和平仓的日期，并展示了整个过程。后续章节将探讨资金曲线的计算和可视化。

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书接上回，我们上一章已经成功的拿到了策略的信号，并且对信号进行数据的处理，下面我们要计算仓位和资金曲线了，接下来的几章是量化的关键的关键，也是慢慢到了量化的精华的地方了，大家要仔细看。

下面非常详细的计算仓位的步骤：

上面我们已经生成了信号的数据表，我们看一下：

也就是1-10 当天收盘之后，我们的程序就发出了1 也就是买入的信号，那么我们的仓位会在第二天满上，所以我们增加一个列叫pos列。

pos列正好跟signal列错位1行，我们用pandas非常容易搞定:

data['pos'] = data['Signal'].shift()

print(data[['股票名字','交易日期','收盘价','ma_fast','ma_slow','Signal','pos']])

同时我们发现pos的第一行是一个NaN值，非常不利后面的计算，我们也要处理一下，把NaN填充为0。

data['pos'].fillna(value=0, inplace=True)

看一下效果:

2).找出开仓和平仓的交易日期

有了pos这一列之后，下面就好办很多，我们需要计算开仓和平仓的条件,找到开仓的条件

解释一下，其实就是0-1的情况，第一个条件是当天不为0（即为1），第二天条件是当天要和前一天持仓不一样，满足这两个条件就是我们开仓的日期，我们看一下效果:

同样我们对start_pos_time 进行前向填充

好，经过这几步，我成功的设置了开仓的时间，为我们下一步计算资金曲线做了准备。同理平仓的日期，我们也能很容易的找到

可以看到平仓的日期是2月22号，我们最后看一下前面的章节画的可视化图，就一目了然了。

从图上可以看到，发出买入信号是在1月11号，卖出时2月22号，非常清晰！好，经过这几步，我成功的设置了开仓的时间，为我们下一篇计算资金曲线做了准备。

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