双均线策略–量化交易经典之作(附Python完整代码)

引言

随着金融市场的发展，量化交易以其独特的优势逐渐崭露头角。其中，双均线策略因其简单性、直观性和实用性在量化交易领域占有一席之地。本文将详细探讨双均线策略的原理、实现方式以及在期货市场中的应用。

一、双均线策略原理

1. 均线的起源与发展

均线，即移动平均线，最早由Joseph E. Granville提出，作为技术分析中的一项基本工具，用于描述资产价格在一定时间内的平均走势。

2. 均线理论的有效性

均线理论的有效性在于其反映了市场的平均成本和趋势。当价格高于均线时，市场呈现多头趋势；当价格低于均线时，市场呈现空头趋势。此外，均线还具有一定的支撑和阻力作用。

3. 均线理论的缺陷与改进

虽然均线理论在实践中得到广泛应用，但其滞后性是一大缺陷。为了克服这一缺陷，投资者可以采用加权移动平均线、指数移动平均线等方法来更敏感地捕捉市场变化。

4. 双均线策略逻辑

双均线策略利用两条不同周期的均线（如短期均线和长期均线）来捕捉市场趋势。当短期均线上穿长期均线时，视为买入信号；当短期均线下穿长期均线时，视为卖出信号。

二、策略实现步骤

1. 数据获取与均线计算

首先，获取历史价格数据，并计算长短期均线。例如，可以选择20日和60日作为短期和长期的均线周期。

2. 交易信号设置

根据均线的交叉情况设置交易信号。当短期均线上穿长期均线时，发出买入信号；当短期均线下穿长期均线时，发出卖出信号。

3. 回测与优化

在历史数据上进行回测，评估策略的有效性。根据回测结果调整策略参数，如均线周期、交易阈值等。

三、双均线策略代码实现

# 导入必要的库from gm.api import *import talib
# 初始化函数，设置策略参数def init(context):    context.short_window = 20  # 短周期均线    context.long_window = 60   # 长周期均线    context.symbol = 'SHFE.rb2101'  # 交易标的    subscribe(context.symbol, '60s')  # 订阅行情数据
# 主策略逻辑函数def on_bar(context, bars):    # 计算长短周期均线    prices = context.data(context.symbol, '60s', context.long_window, fields='close')    short_avg = talib.SMA(prices['close'], context.short_window)    long_avg = talib.SMA(prices['close'], context.long_window)
    # 交易逻辑    if short_avg[-1] > long_avg[-1] and short_avg[-2] <= long_avg[-2]:        # 金叉，买入        order_volume(context.symbol, 1, OrderType_Market, PositionSide_Long)    elif short_avg[-1] < long_avg[-1] and short_avg[-2] >= long_avg[-2]:        # 死叉，卖出        order_volume(context.symbol, 1, OrderType_Market, PositionSide_Short)
# 运行策略if __name__ == '__main__':    # 设置回测参数    run(strategy_id='strategy_id',        filename='main.py',        mode=MODE_BACKTEST,        token='token_id',        backtest_start_time='2020-04-01',        backtest_end_time='2020-05-31',        # 其他配置...    )