在量化交易中，使用代码实现KDJ和CCI组合交易策略可以借助于一些专业的量化交易平台或编程语言库。以下是使用Python示例代码实现KDJ和cci指标的简单组合交易策略：
import pandas as pd
import talib
# 假设已经获取到了价格数据，存储在DataFrame对象中，包含日期和价格两列
# 假设K线周期为日线，存储在df中，日期列为'date'，收盘价列为'close'
# 例如：df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', ...], 'close': [100.0, 105.0, ...]})
# 计算KDJ指标
def calculate_kdj(df, n=9, m1=3, m2=3):
highs = df['high'].values
lows = df['low'].values
closes = df['close'].values
k, d = talib.STOCH(highs, lows, closes, fastk_period=n, slowk_period=m1, slowd_period=m2)
j = 3 * d - 2 * k
return k, d, j
# 计算CCI指标
def calculate_cci(df, n=14):
highs = df['high'].values
lows = df['low'].values
closes = df['close'].values
cci = talib.CCI(highs, lows, closes, timeperiod=n)
return cci
# 根据KDJ和CCI指标生成交易信号
def generate_signals(df):
k, d, j = calculate_kdj(df)
cci = calculate_cci(df)
signals = pd.DataFrame(index=df.index)
signals['k'] = k
signals['d'] = d
signals['j'] = j
signals['cci'] = cci
# 生成买入和卖出信号
signals['buy_signal'] = ((signals['k'] < 20) & (signals['d'] < 20) & (signals['cci'] < -100)).astype(int)
signals['sell_signal'] = ((signals['k'] > 80) & (signals['d'] > 80) & (signals['cci'] > 100)).astype(int)
return signals
# 使用示例
# 假设已经获取到了价格数据，并存储在df中
# 计算交易信号
signals = generate_signals(df)
# 输出交易信号
print(signals)
以上代码使用了pandas库和TA-Lib库来计算KDJ和CCI指标，并根据指标生成买入和卖出信号。实际运行时，你需要先安装pandas和TA-Lib库，并将价格数据存储在df对象中。在generate_signals函数中，根据具体的KDJ和CCI指标阈值设定生成了买入和卖出信号。你可以根据自己的需要调整阈值和信号生成逻辑。最后，输出的signals对象中包含了KDJ和CCI指标以及生成的买入和卖出信号。
