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引言

你是否想过，用 Python 写一个简单的量化交易策略，就能在 25 年的回测中实现 716% 的总收益？今天我们来拆解一篇技术文章，学习如何用 QQE 指标和随机指标（Stochastic）构建一个"安静的猎人"式交易系统。

这个策略的核心理念很简单：在市场疲软时入场，在市场过热时离场。不追涨杀跌，不预测未来，只是耐心等待市场自己暴露状态。

策略核心逻辑

入场条件：QQE 指标

QQE（Quantitative Qualitative Estimation）是一个基于 RSI 的平滑动量指标。当 QQE Value1 低于 50 时，说明市场动量减弱，是潜在的入场时机。

出场条件：随机指标

随机指标（Stochastic Oscillator）用于判断价格在近期区间中的位置。当 Slow %D 高于 80 时，说明市场处于超买状态，是离场信号。

完整代码实现

第一步：下载数据

import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import vectorbt as vbt

# -------------------------
# 下载股票数据
# -------------------------
symbol = "COF"  # Capital One Financial 股票代码
start_date = "2000-01-01"  # 开始日期
end_date = "2026-01-01"  # 结束日期
interval = "1d"  # 日线数据

# 从 Yahoo Finance 下载数据
df = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date, interval=interval)
df.to_csv("COF_clean.csv", index=False)  # 保存到本地

第二步：计算 QQE 指标

# QQE 参数设置
QQE_FACTOR = 4.236  # QQE 因子
QQE_LEVEL = 50  # QQE 阈值
QQE_PERIOD = 14  # RSI 周期
QQE_SMOOTH = 5  # 平滑周期

def calculate_qqe(df, rsi_period=QQE_PERIOD, smooth=QQE_SMOOTH, factor=QQE_FACTOR):
    """
    计算 QQE 指标的两条线（Value1 和 Value2）
    基于 RSI 平滑和类 ATR 波动率模型
    """
    df = df.copy()

    # --- 计算 RSI ---
    delta = df['Close'].diff()  # 价格变化
    up = delta.clip(lower=0)  # 上涨部分
    down = -delta.clip(upper=0)  # 下跌部分
    roll_up = up.ewm(alpha=1/rsi_period, adjust=False).mean()  # 上涨均值
    roll_down = down.ewm(alpha=1/rsi_period, adjust=False).mean()  # 下跌均值
    rsi = 100 - (100 / (1 + roll_up / roll_down))  # RSI 公式

    # --- 平滑 RSI ---
    rsi_ma = rsi.rolling(window=smooth).mean().fillna(method='bfill')

    # --- RSI 变化率和类 ATR 平滑 ---
    rsi_delta = rsi_ma.diff().abs().fillna(0)
    atr_rsi = rsi_delta.ewm(alpha=1/smooth, adjust=False).mean()

    # --- QQE 计算 ---
    value1 = rsi_ma.copy()  # QQE Value1 就是平滑后的 RSI
    value2 = pd.Series(index=df.index, dtype=float)  # QQE Value2 是动态阈值
    value2.iloc[0] = value1.iloc[0]

    for i in range(1, len(df)):
        prev_trail = value2.iloc[i-1]
        prev_value1 = value1.iloc[i-1]
        atr = atr_rsi.iloc[i]
        direction = 1 if prev_value1 > prev_trail else -1
        value2.iloc[i] = prev_trail + direction * factor * atr

    df['QQE_Value1'] = value1
    df['QQE_Value2'] = value2
    return df

def qqe_value1_lower_than_level(df, level=QQE_LEVEL):
    """判断 QQE Value1 是否低于阈值（入场条件）"""
    df = calculate_qqe(df)
    return df['QQE_Value1'] < level

第三步：计算随机指标

# 随机指标参数
STOCHASTIC_D_PERIOD = 3  # %D 周期
STOCHASTIC_K_PERIOD = 14  # %K 周期
STOCHASTIC_OVERBOUGHT = 80  # 超买阈值

def calculate_stochastic(df, k_period=STOCHASTIC_K_PERIOD, d_period=STOCHASTIC_D_PERIOD):
    """计算 Fast %K 和 Slow %D"""
    low_min = df['Low'].rolling(window=k_period).min()  # 周期内最低价
    high_max = df['High'].rolling(window=k_period).max()  # 周期内最高价

    # Fast %K：当前价格在区间中的位置
    df['Fast_%K'] = 100 * (df['Close'] - low_min) / (high_max - low_min)
    # Slow %D：%K 的移动平均
    df['Slow_%D'] = df['Fast_%K'].rolling(window=d_period).mean()
    return df

def slow_d_higher_than_overbought(df, level=STOCHASTIC_OVERBOUGHT):
    """判断 Slow %D 是否高于超买阈值（出场条件）"""
    df = calculate_stochastic(df)
    return df['Slow_%D'] > level

第四步：生成交易信号并回测

# -------------------------
# 入场条件
# -------------------------
df["QQE_Value1_LowerThan_Level"] = qqe_value1_lower_than_level(df)

entry_conditions = [
    'QQE_Value1_LowerThan_Level',  # QQE Value1 < 50
]
df['entry_signal'] = df[entry_conditions].all(axis=1)

# -------------------------
# 出场条件
# -------------------------
df["Stochastic_Slow_%D_Higher_Than_Overbought"] = slow_d_higher_than_overbought(df)

exit_conditions = [
    'Stochastic_Slow_%D_Higher_Than_Overbought',  # Slow %D > 80
]
df['exit_signal'] = df[exit_conditions].all(axis=1)

# -------------------------
# 执行回测
# -------------------------
# 信号延迟一天执行，避免未来数据偏差
shift_entries = df['entry_signal'].shift(1).astype(bool).fillna(False).to_numpy()
shift_exits = df['exit_signal'].shift(1).astype(bool).fillna(False).to_numpy()

pf = vbt.Portfolio.from_signals(
    close=df['Open'],  # 使用开盘价成交
    entries=shift_entries,
    exits=shift_exits,
    init_cash=100_000,  # 初始资金 10 万
    fees=0.001,  # 手续费 0.1%
    slippage=0.002,  # 滑点 0.2%
    freq='1d'
)

# -------------------------
# 输出统计结果
# -------------------------
print(pf.stats())
pf.plot().show()

回测结果解读

经过 25 年（2000-2025）的回测，该策略表现如下：

指标	数值
总收益率	716%
最大回撤	78%
总交易次数	145 次
胜率	73%
盈亏比	1.80
夏普比率	0.49

对比买入持有策略（603% 收益，90% 最大回撤），该策略在收益略高的同时，显著降低了最大回撤。

策略的核心思想

这个策略代表了一种"状态感知型动量策略"：

1. 1. QQE 寻找疲软：当市场动量悄然减弱时入场
2. 2. 随机指标寻找过热：当市场情绪过于亢奋时离场
3. 3. 完整的情绪周期：疲软 → 恢复 → 过热 → 离场

这不是一个试图预测市场的策略，而是一个等待市场自己暴露状态的策略。

总结

通过这篇文章，我们学习了：

1. 1. 如何使用 yfinance 下载股票历史数据
2. 2. 如何用 Python 实现 QQE 和随机指标的计算
3. 3. 如何使用 vectorbt 进行快速回测
4. 4. 一个简单但有效的均值回归策略的构建思路

当然，历史回测不代表未来收益。这个策略在实盘中还需要考虑更多因素，比如交易成本、流动性、市场环境变化等。但作为学习量化交易的入门案例，它展示了如何用 Python 将一个交易思想转化为可执行的代码。

正如文章作者所说："安静的猎人不会追逐，它只是等待。"

参考文章

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