MACD从均线指标EMA衍化而来，对把握趋势性行情有着很好的应用效果，它的顶底背离是一种经过检验的“抄底逃顶”方法，是不少中长期投资者在实战中都会考虑的指标。本文就以SPL来实现MACD背离策略，并进行回测。

在实现代码之前还是要介绍下MACD是怎么计算的：

1. 短线EMA：短线的指数移动平均，移动窗口通常取12；

EMA=q*收盘价+(1-q)* EMA[-1]

其中q是平滑系数，q=2/(移动窗口+1)，这里的收盘价是后复权的收盘价。

后续的EMA都是这样计算，只是移动窗口取值不同。

2. 长线EMA：长线的指数移动平均，移动窗口通常取26；

3. 长短线的离差DIFF：短线EMA-长线EMA。

4. 离差平均值DEA：DIFF的指数移动平均，移动窗口通常取9；

5. MACD：2 *(DIFF - DEA)

下面介绍MACD背离买卖策略：

金叉：DIFF上穿DEA

死叉：DIFF下穿DEA

底背离：股价创新低但DIFF没有新低。把最近一次死叉到金叉的区间称为区间1，把再前一次死叉到金叉的区间称为区间2。区间1的最低股价小于区间2的最低股价，区间1的最低DIFF大于区间2的最低DIFF，此时的金叉作为买入信号。

顶背离：股价创新高但DIFF没有新高。把最近一次金叉到死叉的区间称为区间3，把再前一次金叉到死叉的区间称为区间4。区间3的最高股价大于区间4的最高股价，区间3的最高DIFF小于区间4的最高DIFF，此时的死叉作为卖出信号。

SPL代码

A4：对收盘价后复权。

A5：计算MACD各项指标，长短线EMA，DIFF，DEA，MACD柱。

A6：计算金叉和死叉，金叉时，gcross_or_dcross=1，死叉时，gcross_or_dcross=-1，其余时间为0，同时增加一个买卖信号标志signal，先令signal都为0。

A7：找到金叉或死叉的位置。

A8：把他们分成金叉到死叉或者死叉到金叉的区间。

A9：如果金叉到死叉区间是单数位置，则死叉到金叉区间是偶数位置，反之则反。

A10：如果第一组是金叉到死叉区间，则把两组位置颠倒，否则不变，这样做保证第一组是死叉到金叉区间。

A11：根据底背离规则确定买卖信号，如果底背离出现，相应的金叉位置signal=1。

A12：同理，确定顶背离信号，signal=-1。修改signal信号后的数据如下：

之前A6中，我们只增加了signal列，令其为0，A11、A12是在经过一系列操作后，用索引获取A6的数据后对A6中的signal修改，这是因为SPL中数据有离散型，记录可以游离于序表之外，对着游离记录修改后，原数据同样会修改，思路简单，代码可以按这种正常思路实现。而在Python中DataFrame通常会被复制，对着复制后的DataFrame修改没有用，想要修改原数据只能获取要修改数据的索引后，再对着原数据修改字段值，这样写出的代码就不是正常思路了，需要绕一下。

A13：如果没仓位且出现买入信号，买入100股，否则不买；如果有仓位且出现卖出信号，卖出100股，否则不卖。

根据以上数据画出MACD图（为了展示清楚，这里只展示了部分数据）：

图中上半部分是股价和长短线的EMA，下半部分是MACD的DIFF、DEA和MACD红绿柱。红色圆点是金叉，绿色方点是死叉。

同样的数据还能画出买卖信号图：

红色圆点是买入点，绿色方点是卖出点。

和《海龟策略》一样，计算出flag后就可以回测了，过滤出A13数据中flag不为0的行，调用回测接口即可。

回测收益率图如下：

回测指标见下表：