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雷達卡
引言:
邢不行的系列帖子“量化小講堂”，通過實際案例教初學者使用python進行量化投資，了解行業(yè)研究方向，希望能對大家有幫助。
【必讀文章】:《10年400倍策略分享-附視頻逐行講解代碼》
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在量化投資中，原來K線還能這么畫（附畫K線代碼）（下）
實際上用1分鐘K線來畫，和用逐筆數(shù)據(jù)畫是有很大區(qū)別的。因為有的時候1分鐘里面可以發(fā)生非常多的事情，所以最好還是用逐筆數(shù)據(jù)。感興趣的話可以研究一下代碼，用逐筆數(shù)據(jù)去嘗試一下，也可以加我微信xingbuxing0807交流。
03
實際效果對比
「究竟有啥不一樣」
我們分別用1D的K線，也就是日線，以及成交額等分K線，畫出2017年年初至2019年年初的以太坊的走勢：
正常K線
成交額等分K線
第二幅圖里，每根K線的成交額是8200萬美元。為什么用這么奇怪的一個數(shù)字？因為兩年時間里，第一幅圖中的日K線剛好有730根。為了讓成交額等分的K線也畫出730根，我們強行設定了8200萬這個成交額。
雖然走勢比較接近，K線數(shù)量也相等，但這兩幅圖還是能看出明顯不同。實際上，區(qū)別在于：
它們的「信息密度」，或者說「信息分布」是不一樣的。
我們用兩個例子來解釋：
第一個例子，2017年上半年ETH的起勢。這段時間里，ETH的成交額比較少：
正常K線
2017年前半年，日線總共有180多根。這些信息息全部濃縮在了下圖30多根成交額等分的K線里。用成交額等分來畫，行情冷清的K線就合并了。
成交額等分K線
第二個例子，2017年年底到2018年年初ETH的暴漲。我們把2017年11月到2018年2月放大細節(jié)來看：
正常K線
成交額等分K線
同樣的時間里，成交額等分的K線走勢更加平緩，而且K線數(shù)量更多。
為什么會出現(xiàn)這樣的情況？就是因為這段時間ETH放量上漲。用時間等分來畫，有幾根K線的成交額就非常大；用成交額等分來畫，相當于把原來的一根日線分成了好多根，因此看起來會平緩。大額成交的K線被稀釋了。
每一筆交易都體現(xiàn)了交易者的心理活動，或者暗含著某種策略邏輯，這些都是市場的信息。
在時間等分的K線里，每根K線所包含的信息量都不一樣，信息分布是不均勻的；在成交額等分K線，每一根的信息量就比較接近，信息均勻地分布在每根K線里。
04
作用
「從數(shù)據(jù)中來，到策略中去」
說了這么多，畫成交額等分的K線到底有什么好處？
K線本身是對最原始交易數(shù)據(jù)的一種簡化，是信息的一種呈現(xiàn)形式。我們很多人的投資決策都是基于正常的K線做出的。那么當K線本身發(fā)生變化的時候，我們的決策會不會變化？
很多時候，當信息以另外一種形式呈現(xiàn)的時候，往往會產(chǎn)生很多新的啟發(fā)。
例如很多基于K線的趨勢策略或者震蕩策略，在新的成交量等分K線下會不會有更好的效果？簡單的觀測可以發(fā)現(xiàn)，新的K線下的布林線策略中，K線不會那么輕易地突破上下軌，而是更加傾向于回到中軌。
再例如，做機器學習選股的時候，新的K線是否可以讓機器更好的發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律？
還有很多場景在這樣的K線下會有不一樣的效果，就不在文章里一一列舉了，感興趣的話可以加我微信xingbuxing0807交流。
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