ETF月线级别均线分析工具

概述

基于 deep_itm_bull_spread_strategy.py 的ETF获取逻辑，创建了一个专门的ETF价格与移动平均线距离分析工具。该工具用于分析ETF月收盘价与移动平均线的距离关系。

功能特性

1. ETF数据获取

支持的ETF：
- 50ETF (510050.XSHG) - 上证50ETF
- 300ETF (510300.XSHG) - 沪深300ETF
- 创业板ETF (159915.XSHE) - 创业板ETF

2. 技术分析

移动平均线计算：5日、10日、20日均线
月线级别分析：将日线数据转换为月线数据
距离计算：计算月收盘价与各均线的绝对距离和百分比距离

3. 数据可视化

生成距离趋势图表
显示每个ETF的距离变化曲线
包含统计信息标注

4. 数据导出

导出详细的CSV分析结果
包含价格、均线、距离等完整数据

文件说明

主要文件

etf_monthly_ma_analysis.py - 完整的分析工具（包含分析功能和直接运行代码）
README_ETF_MA_Analysis.md - 本说明文档

生成文件

运行后会生成以下文件：

ETF月线距离分析_开始日期_结束日期.png - 分析图表
ETF_月线分析_ETF名称_开始日期_结束日期.csv - 每个ETF的详细数据

使用方法

直接运行（推荐）

# 在聚宽环境中直接运行
python etf_monthly_ma_analysis.py

文件中已经预设了分析参数，直接运行即可开始分析。如需修改时间范围，编辑文件底部的参数：

# 修改这里的参数来自定义分析
analyzer = ETFMonthlyMAAnalysis(
    start_date='2024-01-01',  # 修改开始日期
    end_date='2024-10-31'     # 修改结束日期
)

自定义使用

如果需要在其他脚本中使用，可以导入并自定义：

from etf_monthly_ma_analysis import ETFMonthlyMAAnalysis

# 创建分析器
analyzer = ETFMonthlyMAAnalysis(
    start_date='2024-06-01', 
    end_date='2024-12-31'
)

# 运行完整分析
analyzer.run_complete_analysis(
    save_chart=True,  # 保存图表
    export_csv=True   # 导出CSV
)

输出示例

控制台输出

==========================================
详细分析结果
==========================================

50ETF 分析结果:
------------------------------
MA5:
  平均距离: 0.0234 元
  距离标准差: 0.0456 元
  平均百分比距离: 1.23%
  高于均线次数: 6
  低于均线次数: 4
  高于均线比例: 60.0%

MA10:
  平均距离: 0.0156 元
  ...

图表输出

多子图显示每个ETF的距离趋势
包含统计信息文本框
支持保存为PNG文件

CSV数据格式

年月	close	MA5	MA10	MA20	Distance_MA5	Distance_MA5_Pct	...
2024-01	2.845	2.834	2.821	2.808	0.011	0.39%	...
2024-02	2.892	2.856	2.843	2.835	0.036	1.26%	...

配置参数

时间范围

analyzer = ETFMonthlyMAAnalysis(
    start_date='2024-01-01',  # 开始日期
    end_date='2024-12-31'     # 结束日期
)

移动平均线周期

可在类初始化时修改 self.ma_periods = [5, 10, 20]

ETF符号

可在类初始化时修改 self.etf_symbols 字典

技术原理

数据获取

使用聚宽的 get_price() 函数获取ETF日线数据
包含开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量

月线转换

使用 pandas 的 resample('M') 方法
月开盘价：取月内第一个交易日开盘价
月收盘价：取月内最后一个交易日收盘价
月最高/最低价：取月内极值

距离计算

绝对距离：距离 = 月收盘价 - 移动平均线
百分比距离：百分比距离 = (月收盘价 - 移动平均线) / 移动平均线 × 100%

统计分析

计算距离的均值、标准差、最大值、最小值
统计正向/负向距离的次数
计算高于均线的比例

注意事项

环境要求：需要在聚宽（JoinQuant）环境中运行
数据依赖：依赖聚宽的 jqdata 包和 get_price() 函数
时间范围：建议选择至少6个月以上的时间范围以获得有意义的分析结果
市场假期：工具会自动处理交易日历，跳过市场假期

应用场景

趋势分析：观察ETF价格相对于均线的长期趋势
买卖时机：通过距离分析判断潜在的买卖机会
风险评估：通过距离的波动性评估风险
策略回测：为期权策略提供基础的技术分析数据

扩展功能

可以基于此工具进一步开发：

添加更多技术指标（RSI、MACD等）
增加更多均线周期
添加自动化交易信号生成
集成到现有的期权策略中

版本历史

v1.0 - 初始版本，基于深度实值牛差策略的ETF获取逻辑

README_ETF_MA_Analysis.md 4.8 KB Permalink Verlauf Originalformat