双均线策略–量化交易经典之作(附Python完整代码)

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

双均线策略完整代码(关注公众号在后台回复：双均线，获取完整Python代码)

#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…
)
四、回测结果与稳健性分析

设定初始资金3万，手续费率为0.01%，滑点比率为0.01%，得到的回测结果如下图：

策略整体收益率5.75%，年化收益率为39.15%，同期沪深300收益率为5.22%，策略跑赢沪深300.最大回撤为10.32%。

1. 回测设置

以SHFE.rb2101合约为例，设定回测时间、初始资金、手续费率和滑点比率等参数。

2. 回测结果

根据回测结果，分析策略的整体收益率、年化收益率、最大回撤等指标，并与市场基准进行比较。

3. 稳健性分析

通过改变标的、回测期、均线周期等参数，测试策略的稳健性。观察策略在不同市场环境下的表现差异，并据此调整策略参数。

五、结论

双均线策略作为一种经典的量化交易策略，在期货市场中的应用显示出其有效性。然而，由于市场的复杂性和不确定性，投资者在使用双均线策略时需要注意以下几点：

风险管理：合理控制仓位，避免过度交易，以降低风险。

参数优化：根据市场变化不断优化策略参数，提高策略适应性。

结合其他指标：在实际应用中，可以结合其他技术指标或量化模型来提高策略的准确性和稳健性。

总之，通过严谨的回测和稳健性分析，双均线策略可以成为投资者量化交易工具箱中的有力工具。