在本系列前兩篇中，我們介紹了量化雙均線策略及其升級版。雙均線策略是非?；A和常用的趨勢策略，但是由于其過于簡單，有時候可能效果不大好。
量化學習 | GTquant量化回測框架之雙均線策略升級版(中)
因此在雙均線思想的基礎上，又衍生了許許多多其他的策略，今天我們要介紹其中一種比較高級的量化擇時策略——MACD策略。
MACD (Moving Average Convergence and Divergence) 稱為異向移動平均線。由 Geral Appel 于1979年提出，利用收盤價的短期指數移動平均線與長期指數移動平均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機做出研判。
當MACD由負轉正，發(fā)出買入信號;反之發(fā)出賣出信號。這么講可能比較抽象，我們可以分解一下MACD指標的算法，就一目了然啦～
指標計算分步詳解：
首先，計算短線和長線的距離：
DIF = 短線(EMA12)- 長線(EMA26)
DIF值大于零，表示短線位于長線之上。在上一篇雙均線優(yōu)化中我們已經用到了這個指標，不記得可以翻回上一篇找找哦～
接著，計算離差值的加權移動均線：
DEA = DIF的9日加權移動均線
這其實是在計算過去一段時間短線和長線距離的平均值(加權平均)。
最后，計算MACD指標：
MACD = 2 × (DIF - DEA)
如果MACD由負轉正，說明 (DIF - DEA) 的值由負轉正(這不是廢話嘛)，但是其中隱含了兩種情況：
如果12日EMA在26日EMA之上(DIF>0)，且其間的正離差值會越來越大(MACD由負轉正)，表示漲勢持續(xù)且強勁，是強勁的買入信號;
如果MACD由正轉負，即使DIF>0，短線位于長線之上，也說明短線與長線的距離在縮減，上漲趨勢并不強勁，有可能出現轉為下跌的情況，為賣出信號。
可能大家覺得MACD指標算起來比較麻煩，好消息是，使用 Python 的 talib.MACD 可以非常方便地計算MACD指標，媽媽再也不用擔心我的手指頭不夠用啦!
為了保持一貫性，我們依然選取了同樣的股票和回測區(qū)間，MACD策略回測如下：
注：本文使用20天移動平均計算DEA指標
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對MACD策略有興趣想要深入研究的同學也可以參考以下的研報哦：
《國泰君安-數量化專題之二十九：發(fā)現價格走勢規(guī)律之基于MACD分段研究》
《國泰君安-數量化專題之三十：基于MACD價格分段應用舉例》
《國泰君安-數量化專題之七十：基于MACD的價格分段研究2.0》
《國泰君安-數量化專題之八十：基于MACD的價格分段研究3.0》
《國泰君安-數量化專題之八十三：基于MACD價格分段的阻力與支撐研究》
《國泰君安-數量化專題之一百零一：纏論中的筆在MACD價格分段中的應用》
《東北證券-金融工程：偏度調整的收益率MACD擇時信號》
《東北證券-金融工程：偏度調整的收益率MACD擇時信號(二)》
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