【邢不行|量化小講堂系列43-實戰(zhàn)篇】：在量化投資中，K線還能這么畫(附畫K線代碼)(下)

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引言:

邢不行的系列帖子“量化小講堂”，通過實際案例教初學(xué)者使用python進(jìn)行量化投資，了解行業(yè)研究方向，希望能對大家有幫助。

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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）

接上篇

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(qiáng)行設(shè)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(xì)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(jī)器學(xué)習(xí)選股的時候，新的K線是否可以讓機(jī)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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原來K線還能這么畫.zip (695.21 KB)

2019-4-25 19:33:23 上傳

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不管去哪里 只要在路上

學(xué)習(xí)了，辛苦

學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。

貼圖怎么看不見？

貼圖怎么看不見？

貼圖都看不到啊 啥情況

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