# 策略的思考

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**Published on:** 2024-01-05
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BWB3可以做过滤，可以做纯多头，也可以纯空头。那么是不是可以设计一个因子，这个因子既包含趋势方向又包含趋势强度，然后做多趋势为1且强度最高的那些币，然后做空趋势为-1，且强度最高的那些币呢。 问了GPT，给了下面一个因子 df['short_ma'] = df['close'].rolling(window=10).mean() df['long_ma'] = df['close'].rolling(window=20).mean() df['trend_direction'] = (df['short_ma'] - df['long_ma']) / df['short_ma'] df['rsi'] = ta.momentum.RSIIndicator(df['close'], window=n).rsi() df['trend_confidence'] = df['rsi'] df[factor_name] = df['trend_confidence'] * df['trend_direction'] 总体的思路是用长短均线判断趋势，然后用RSI指标判断趋势的强度。 那如果我在过滤那块，比如对long的币过滤，我加上df['trend_direction']>0的条件，那如果整个市场是熊市的话，就不做多了。 试试看 1， 多空同时选币， ('RsiPlusQuShi', False, 7, 1) 过滤如下 df_long = df_long[(df_long['TrendDirection_7'] > 0)] df_short = df_short[(df_short['TrendDirection_7'] < 0)] 累积净值 1.06 年化收益 2.02% 最大回撤 -75.25% 这个是动量因子，动量因子还是对市场的状态要求比较高，比如是牛市动量因子就NB，熊市和震荡市就不行。不管怎么过滤回测都不好。 那么跨越牛熊的因子只能是普适性的因子，比如市值（流动性）。 2，纯多头动量 ('RsiPlusQuShi', False, 7, 1) 过滤 df_long = df_long[(df_long['TrendDirection_7'] > 0)] 累积净值 0.27 年化收益 -38.26% 最大回撤 -98.75% 3，纯多头动量 ('RsiPlusQuShi', False, 7, 1) 过滤 df_long = df_long[(df_long['TrendDirection_7'] > 0)] df_long = df_long[(df_long['Rsi_7'] > 70)] 看着让RSI特别大，那么熊市和牛市就选不到币了。 累积净值 2.81 年化收益 46.78% 最大回撤 -99.19% 这个牛市的时候还可以，达到了40多倍的收益。

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