GitHub：https://github.com/enigmampc/catalyst
官方文档：https://enigma.co/catalyst/index.html
系统环境：macOS High Sierra 10.13.6

官方没有布林带策略的示例文件，不过我们很容易自己实现。
首先安装开源技术指标库TA-Lib，在Catalyst环境下

pip install TA-Lib

一. 布林带

布林带由三条线构成，分别是上轨（Upper），中轨（Middle，即均线），下轨（Lower）
布林线中轨：n天收盘价的移动平均线
布林线上轨：n天收盘价的移动平均线 + （m x n天收盘价的标准差）
布林线下轨：n天收盘价的移动平均线 - （m x n天收盘价的标准差）
其中m称为标准差，是整数，因此布林带的参数是[n, m]。

用TA-Lib很容易得到这三条线：

upper, middle, lower = talib.BBANDS(history_data, timeperiod=BOLL_N, nbdevdn=BOLL_M, nbdevup=BOLL_M)

其中history_data是历史收盘价dataframe，timeperiod是统计周期n天，nbdevdn和nbdevup就是上下轨要乘的标准差m。

二. 策略逻辑

布林带的策略逻辑有很多，为了简单起见，这里仅做如下示例：

1. K线上穿下轨，买入
2. K线下穿上轨，卖出

你也可以尝试其它做法比如：

1. 当收盘价由下向上穿过上轨的时候，做多；然后由上向下穿过中轨的时候，平仓。
2. 当收盘价由上向下穿过下轨的时候，做空；然后由下向上穿过中轨的时候，平仓。

三. 代码实现

1. 常数设置和程序初始化

NAMESPACE = 'bollinger_bands'
log = Logger(NAMESPACE)
SIGNAL_BUY = 'buy'  # 买入信号
SIGNAL_SELL = 'sell'  # 卖出信号
SIGNAL_INIT = ''  # 观望信号
BOLL_N = 20      # bbands参数n
BOLL_M = 2       # bbands参数m


def initialize(context):
    """
        初始化
    """
    context.i = 0  # 经历过的交易周期
    context.asset = symbol('bab_usd')  # 交易对
    context.base_price = None  # 初始价格
    context.signal = SIGNAL_INIT  # 交易信号

2. 策略实现

def handle_data(context, data):
    """
        策略
    """
    # 经历过的交易周期大于周期窗口才开始计算
    context.i += 1
    if context.i < BOLL_N + 1:
        return

    # 获取历史数据，返回dataframe
    history_data = data.history(context.asset,
                                'close',
                                bar_count=BOLL_N + 1,
                                frequency="1D",
                                )

    # 获取当前持仓数量
    pos_amount = context.portfolio.positions