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贵金属中的月相效应

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学术论文

Lunar Seasonality in Precious Metal Returns?

作者作者：Lucey; 机构：国际一体化研究中心

机构

?苏瑟兰中心和商学院，三一学院（都柏林）

论文摘要

本文首次展示了月相周期对贵金属回报率的影响。这种效应在白银中表现得尤为显著，而在黄金中相对较弱，在铂金中几乎没有证据表明存在此效应。

论文链接http://brianmlucey.files.wordpress.com/2011/05/lunargold_ael.pdf

策略概要

该策略使用月历（如来自美国海军天文台网站的月历），将一个农历月分为两个阶段：新月（14天）和满月（14天）。策略在新月前七天对黄金进行多头配置，并在满月前七天转换为现金。

策略合理性

心理学研究提供了多种理论，探讨情绪如何影响人们的认知与偏好。有证据表明，月相周期会对人类情绪和行为产生影响，这可能适度地影响资产的回报率。

回测表现

年化收益5.2%

贝塔0.019

索提诺比率-0.096

胜率51%

完整 Python 代码

from AlgorithmImports import *
from QuantConnect.Data import SubscriptionDataSource
from QuantConnect.Python import PythonData
#endregion
class LunarCycleinPreciousMetals(QCAlgorithm):
def Initialize(self):
 self.SetStartDate(2004, 1, 1)
 self.SetCash(100000)
 self.lunar_phase:Symbol = self.AddData(MoonPhase, "phase", Resolution.Daily).Symbol
 self.symbol = self.AddEquity("GLD", Resolution.Daily).Symbol
 self.settings.daily_precise_end_time = False

def OnData(self, data):
 if self.Securities[self.lunar_phase].GetLastData() and self.Time.date() > MoonPhase.get_last_update_date():
     self.Liquidate(self.symbol)
 if self.symbol in data and data[self.symbol]:
     if self.securities[self.lunar_phase].get_last_data():
         # long in emerging market index ETF 7 days before the new moon (It's the Last Quarter)
         if self.securities[self.lunar_phase].get_last_data().value == 3 and not self.Portfolio[self.symbol].IsLong:
             self.SetHoldings(self.symbol, 1)
     
         # short on emerging market index ETF 7 days before the full moon (It's the First Quarter)
         elif self.securities[self.lunar_phase].get_last_data().value == 1 and not self.Portfolio[self.symbol].IsShort:
             self.SetHoldings(self.symbol, -1)
 
class MoonPhase(PythonData):
_last_update_date:datetime.date = datetime(1,1,1).date()
@staticmethod
def get_last_update_date() -> datetime.date:
return MoonPhase._last_update_date
def GetSource(self, config, date, isLiveMode):
 return SubscriptionDataSource("data.quantpedia.com/backtesting_data/calendar/moon_phase.csv", SubscriptionTransportMedium.RemoteFile)
def Reader(self, config, line, date, isLiveMode):
 index = MoonPhase()
 index.Symbol = config.Symbol
 try:
     # Source: https://www.timeanddate.com/moon/phases/?year=2023
     # Example File Format: (Data starts from 01/07/2004)
     # date;phase
     # 2004-01-07;Full Moon
     # 2004-01-15;Last Quarter
     data = line.split(';')
     if data[0] == "date": return None
     index.Time = datetime.strptime(data[0], "%Y-%m-%d")
     if data[1] == "New Moon":
         index.Value = 0
     elif data[1] == "First Quarter":
         index.Value = 1
     elif data[1] == "Full Moon":
         index.Value = 2
     elif data[1] == "Last Quarter":
         index.Value = 3
     if index.Time.date() > MoonPhase._last_update_date:
         MoonPhase._last_update_date = index.Time.date()
 except:
     return None
     
 return index