滚动分位数quantile

指标解读｜滚动分位数指标：洞察价格分布结构的关键工具

在金融数据分析与量化交易中，除了常见的移动平均线、波动率指标外，“分位数”这个统计学概念正在被越来越多专业投资者所关注。而在时间序列中引入分位数计算，就诞生了一个更强大、更灵活的工具 —— 滚动分位数指标（Rolling Quantile）。

一、什么是滚动分位数指标？

滚动分位数（Rolling Quantile）是对金融时间序列进行窗口式分位数运算的指标。它可用于识别在过去 N 天内，价格在哪个分布位置上，如是否处于高位（上分位）、中位（中值）或低位（下分位）。

📘 数学定义：

$$ Qt^{(q)} = \text{Quantile}\left(P{t - n + 1}, ..., P_t; q\right) $$

• $Q_t^{(q)}$：第 $t$ 天，第 $q$ 分位数的值
• $n$：窗口长度
• $q$：分位数水平（例如 0.25 表示下四分位，0.5 是中位数）

二、pandas_ta 中的 quantile() 函数使用方法

pandas_ta 是一个功能强大的 Python 技术分析库，其 quantile() 函数可以非常高效地计算滚动分位数指标。

📌 函数调用示例：

import pandas_ta as ta

# 计算过去30日的0.25分位线
df["Q25"] = ta.quantile(df["close"], length=30, q=0.25)

🛠️ 参数说明：

三、可视化分析：滚动分位线揭示价格结构

通过绘制不同水平的滚动分位数曲线（如 Q25、Q50、Q75），我们可以获得市场的价格分布结构，从而辅助判断价格的“极端”程度或趋势强度。

📈 示例代码：

df["Q25"] = ta.quantile(df["close"], length=30, q=0.25)
df["Q50"] = ta.quantile(df["close"], length=30, q=0.5)
df["Q75"] = ta.quantile(df["close"], length=30, q=0.75)

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(df["close"], label="收盘价", color="gray")
plt.plot(df["Q25"], label="Q25", linestyle="--", color="blue")
plt.plot(df["Q50"], label="Q50 中位线", color="green")
plt.plot(df["Q75"], label="Q75", linestyle="--", color="red")
plt.fill_between(df.index, df["Q25"], df["Q75"], alpha=0.1, color="orange", label="中间50%价格区间")
plt.title("滚动分位数指标：30日窗口")
plt.legend()
plt.show()

✅ 通过这样的图表，你可以直观地看到：

• 当前价格是否处于相对高位（> Q75）或低位（< Q25）；
• 中间50%价格波动区间，作为支撑/阻力带参考；
• 分位区间变化是否收窄（趋势减弱）或扩张（波动增强）。

四、实战应用：滚动分位数在量化策略中的用法

1️⃣ 均值回归策略（基于分位带）

• 当价格低于 Q25 且 RSI 超卖 → 买入机会；
• 当价格高于 Q75 且 RSI 超买 → 卖出机会。

2️⃣ 趋势过滤器

• 当价格长期运行于 Q75 上方，可能为强趋势行情；
• 价格穿越 Q50（中位线）方向可用于趋势反转识别。

3️⃣ 分布视角辅助风险控制

• 高波动期，Q25 与 Q75 的间距扩大；
• 稳定震荡期，该间距收窄。

五、滚动分位数 VS 滚动中位数 VS 滚动平均

📌 补充说明：滚动分位数更强调“分布统计特征”，比均值类指标在结构识别上更敏感，也更适合构建多指标并联系统。

六、结语：在分布中寻找交易节奏

金融市场的波动不是随机的，而是具有一定结构的概率分布。滚动分位数指标正是理解这种结构的钥匙之一。它让我们得以在价格的时间窗口中，衡量当前位置是“高位”还是“低位”，是“常态”还是“极端”。

无论你是构建策略、回测系统，还是做实时交易信号过滤，使用 pandas_ta 的 quantile() 函数计算滚动分位线，都是非常可靠和高效的方式。