【勘误】量化交易学习（六十三）MACD金叉死叉上涨下跌概率回测

发表于 分类于

周五发了MACD金叉死叉上涨下跌概率回测的这篇文章，当时看了结果还挺高兴，以为找到了MACD金叉死叉有用的证明😅。今天早上有朋友留言问『概率是不是很小，百分之0.几的概率』，我突然发现当时只统计了上涨和下跌的幅度，没有统计上涨下跌的概率。

然后今天就去改了下代码，统计了一下概率。然后就发现，数据不太对啊：
6fbaa1a87441d703a60ee4575af0bf66.png
图片中是近5年的数据，以零上金叉为例，可以看到从一天到三天，这三天的上涨数+下跌数+持平数是不一样的！！！也就是样本中的股票数变化了。

为什么呢，我分析了一下代码，原来代码中统计各天数数据的这段有问题：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
cnt=10
tp=''
base=0
for x in data:
  if x['信号类型'] != '-':
    cnt=0
    base=float(x['收盘价'])
    tp=x['信号类型']
  else:
    if cnt==1:
      statistic[tp]['一天'].append((float(x['收盘价'])-base)/base)
    if cnt==2:
      statistic[tp]['二天'].append((float(x['收盘价'])-base)/base)
    if cnt==3:
      statistic[tp]['三天'].append((float(x['收盘价'])-base)/base)
  cnt+=1

试想一下下面这种情况：
c94a030ce557ea78ddb59525e2b7bafa.png

2021年1月25日金叉，随后26号就死叉了，在原来的这段代码中，这个金叉对应的这三天数据就没有了，因为26号死叉了，上一个信号的数据就清零了。也就是说原来的统计代码会造成幸存者偏差，只有那些持续性好的金叉死叉数据会被统计到。

今天我改了一下代码，改成了每次读取csv文件后就统计金叉死叉后接下来三天的情况：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
def read_csv_file(file_name,statistic):
    """
    读取CSV文件，并返回包含数据的列表。
    :param file_name: 文件名
    :return: 包含数据的列表
    """
    data=[]
    # 打开一个文件对象，文件名为"input.csv"，模式为读取（'r'），并使用'utf-8'编码
    with open(file_name, mode="r", encoding="utf-8") as file:
        # 创建一个csv读取器对象
        csv_reader = csv.reader(file)
        # 获取CSV文件的表头
        header = next(csv_reader)
        # 遍历CSV文件中的每一行数据
        for row in csv_reader:
            # 将行数据转换为字典，并添加到列表中
            data.append(dict(zip(header, row)))		
        for i in range(len(data)):
          # print(data[i])
          if data[i]['信号类型'] != '-':
            cnt=0
            base=float(data[i]['收盘价'])
            tp=data[i]['信号类型']
            for j in range(3):
              if len(data)<=i+j+1:
                 break
              x=data[i+j+1]
              if cnt==0:
                statistic[tp]['一天'].append((float(x['收盘价'])-base)/base)
              if cnt==1:
                statistic[tp]['二天'].append((float(x['收盘价'])-base)/base)
              if cnt==2:
                statistic[tp]['三天'].append((float(x['收盘价'])-base)/base)  
              cnt+=1

新的结果就没有问题了，不过如果金叉死叉时间离回测结束日期不足3天的话，还是会有少许失真。
下面是新的结果：
6个月：
e6cf954331f7c804a80d50a436fe9880.png

1年：
3023582a6ab33eea5ffe939c6f77ae2f.png

2年：
4f10da6b796547b4370ba2ae3869cfb3.png

3年：
929cca69c667a02d44973ad7d2ba02f4.png

5年：
0be9b09cec454548c45dc7b6c389ea8e.png

从结果上看，金叉之后不一定涨，死叉之后不一定跌😭，金叉后上涨的概率比下跌的概率高，死叉后上涨的概率比下跌的概率低。

所以，MACD金叉死叉有一定的参考作用，它可以用来判断当前行情的好坏，如果有很多ETF在同一时间段金叉说明现在行情比较好，如果有很多死叉说明行情不好，但并不能预测接下来是否真的能上涨或下跌。

希望这篇文章能帮助到大家。如果你有任何问题或建议，欢迎留言讨论，私信。感谢你的阅读，觉得不错，点个赞哦！还没有关注我的朋友可以关注 江达小记

江达小记