KDJ指标在数字货币的量化交易中有效么？

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前言：KDJ又称随机指标，属于短期波动性技术指标。D低于20时，属于超卖，D大于80时，属于超买。当K指标在超买区间上穿D指标时，意味着短期出现上涨的概率高，买入标的；当K指标在超卖区间下穿D指标时，意味着出现下跌的概率高，卖出标的。

KDJ指标怎么计算？

KDJ指标的计算比较复杂，首先需要计算周期的RSV值，然后计算K、D、J值等。以周期为n的KDJ指标计算为例：

其中，Closen表示第n日收盘价，min(Lown)表示n日内的最低价，max(Highn)表示n日内的最高价。

然后，计算K和D值，

当日K值=2/3*前一日K值+1/3*当日RSV

当日D值=2/3*前一日D值+1/3*当日K值

J值=3*当日K值-2*当日K值

我去~~~，是不是看着很复杂，告诉你一个计算KDJ方便的python库--talib。

下图时数字资产BINANCE.BTCUSDT KD图，没有画出J指标(因为一般之判断K和D即可)，可以看出指标在0-100之间不断波动，不断的出现金叉和死叉。不要问在哪里找数字资产的行情数据，去币宽哦(币宽-数字货币量化)。

KDJ真的有效吗？

下面进行第一个KDJ策略（超买区K、D金叉买入，超买区K、D死叉时卖出）。回测交易币对BTC/USDT，回测平台是币宽，不了解怎么使用币宽的朋友可以访问“”进行学习。以下默认您已经初步学会如何使用币宽(www.nextfintech.io)平台了。

策略相关说明：

• 回测时间：2018-01-01至2018-07-01
• K线频率：60s
• 初始资金：10000 USDT
• 交易手续费率：0.2%
• KDJ参数：9，3，3
• 回测交易所和币对：BINANCE的BTC/USDT
  

策略代码如下：

1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import
   
3. from nf.api import *
   
4. import talib as ta
   
5. import pandas as pd
   
6. def init():
   
7.     global exchange #交易所
   
8.     global front #交易币对前项币
   
9.     global base #交易币对后项币
   
10.     global symbol #交易标的
    
11.     global freq #频率
    
12.     global count
    
13.     global fastk
    
14.     global slowk
    
15.     global slowd
    
16.     global trade
    
17.     exchange='BINANCE'
    
18.     front='btc'
    
19.     base='usdt'
    
20.     symbol=get_symbol(market=exchange,front=front,rear=base)
    
21.     freq='60s'
    
22.     fastk=9
    
23.     slowk=3
    
24.     slowd=3
    
25.     count=fastk+slowd+2
    
26.     trade=False
    
27.     #订阅函数
    
28.     print(symbol)
    
29.     print('----------------------------------------------------------')
    
30.     subscribe(symbols=symbol,frequency=freq,count=count,wait_group=True)
    
31. 
    
32. def on_bar(bars):
    
33.     global exchange #交易所
    
34.     global front #交易币对前项币
    
35.     global base #交易币对后项币
    
36.     global symbol #交易标的
    
37.     global freq #频率
    
38.     global count
    
39.     global fastk
    
40.     global slowk
    
41.     global slowd
    
42.     global trade
    
43. 
    
44.     records=context.data(symbol,freq,count)
    
45.     k,d=ta.STOCH(records['high'],records['low'],records['close'],fastk_period=fastk,slowk_period=slowk,slowd_period=slowd)
    
46.     if len(records)==count:
    
47.         if trade==False and k.iloc[-2] <d.iloc[-2] and k.iloc[-1] >d.iloc[-1] and d.iloc[-2]<=20:
    
48.             if get_positions(exchange,base)[0]['available'] > records['close'].iloc[-1]:
    
49.                 vol_buy=get_positions(exchange,base)[0]['available']/records['close'].iloc[-1]*0.7
    
50.                 print(bars[0]['eob'],'买入%.4f个'%vol_buy,front)
    
51.                 order_buy=order_volume(symbol,vol_buy,side=1,order_type=2)
    
52.                 trade=True
    
53. 
    
54.         if trade==True and k.iloc[-1]>=80 and k.iloc[-2]>d.iloc[-2] and k.iloc[-1]<d.iloc[-1] :
    
55.             if len(get_positions(exchange,front))!=0:
    
56.                 print(bars[0]['eob'],'清仓',front)
    
57.                 order_buy=order_volume(symbol,get_positions(exchange,front)[0]['available'],side=2,order_type=2)
    
58.                 trade=False
    
59. 
    
60. def on_execution_report(execrpt):
    
61.     print('打印交易回执：',execrpt)
    
62. 
    
63. def on_error(code,info):
    
64.     print('错误代码：',code,'错误代码说明:',info)
    
65. 
    
66. def on_backtest_finished(indicator):
    
67.     print('回测结果显示：',indicator)
    
68. 
    
69. if __name__ == '__main__':
    
70.     run(strategy_id='f35bf0f6-a69e-11e8-8643-00ffa9185dbb',
    
71.     filename='main.py',
    
72.     mode=MODE_LIVE,
    
73.     token='6778ebc60a3b004bcc7286a5566a28df')

复制代码

回测结果如下(所有结果按每日公允汇率币/USD结算)：

累计收益率：-55.05%

年化收益率：-66.85%

基准收益率：-79.03%

最大回撤：49.90%

Alpha：-0.60

Beta：0.12

从回测结果可以看出，相对于基准BTC/USD来说，KDJ策略实现了超额收益，但是绝对收益不佳。这是因为价格短期波动太剧烈时，KD值容易出现高位或者低位钝化，也就是说快速上涨时，K值在超卖区出现钝化，但是上涨趋势并没有结束，这是会出现“卖的早”现象。价格下跌时，K值在超买区出现钝化，但是下跌趋势并没有结束，这是会出现“卖的早”现象。

思考优化：由于数字资产价格波动剧烈，能否通过频率较慢的价格进行KDJ策略？基于此，在3600s频率的行情中进行回测。回测结果如下(所有结果按每日公允汇率币/USD结算)：

累计收益率：-29.63%

年化收益率：-44.80%

基准收益率：-79.03%

最大回撤：33.49%

Alpha：-0.31

Beta：0.20

从回测结果可以看出，策略的超额收益有了明显的提高，最大回撤也明显降低，虽然绝对收益有所回升，但是仍然取得了比较差的收益。

小结：KDJ策略容易收到短期价格剧烈波动的影响，同时存在“钝化”现象，因此单纯使用KDJ指标进行交易风险时很大的，需要结合其他方法减少误信号和钝化的影响。读者有兴趣可以自己回测以下其他的频率下KDJ策略结果。

声明：本文主要用于共同探讨和学习，请勿直接用于实盘交易。

后续将推出更多系列的量化策略，欢迎大家关注，共同交流。

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关键词：操作策略

KDJ做高频交易回测请不要用传统的J<20做开多依据。