在量化交易的世界里,双均线策略以其简单、高效而著称。这种策略利用两条不同周期的移动平均线(MA)来判断市场趋势,是许多交易者入门的不二选择。本文将深入探讨双均线策略的原理,并展示如何在聚宽平台上实现这一策略。
策略原理:双均线的动态平衡
双均线策略的核心在于比较两条移动平均线的交叉点。短期均线(如5日均线)反映了近期的价格动态,而长期均线(如60日均线)则代表了较长期的价格趋势。当短期均线上穿长期均线时,被认为是买入信号;反之,短期均线下穿长期均线则被视为卖出信号。
在聚宽平台上,我们可以通过Python代码来实现双均线策略。以下是一个简化的实现过程:
初始化策略
def initialize(context):
set_benchmark('000300.XSHG') # 设定沪深300指数为基准
set_option('use_real_price', True) # 使用实时价格交易
g.short_window = 5 # 设置短期均线窗口为5天
g.long_window = 60 # 设置长期均线窗口为60天
run_daily(trade, time='every_bar') # 每天运行交易逻辑
计算移动平均线
def calculate_ma(stock):
# 获取股票的历史价格数据
prices = attribute_history(stock, g.long_window, '1d', ['close'])
# 计算短期和长期移动平均线
short_ma = prices['close'].mean()
long_ma = prices['close'].shift(g.short_window).mean()
return short_ma, long_ma
交易逻辑
def trade(context):
for stock in context.portfolio.positions:
short_ma, long_ma = calculate_ma(stock)
# 判断买入信号
if context.portfolio.positions[stock].closeable_amount == 0 and short_ma > long_ma * 1.01:
order_target_percent(stock, 1.0) # 全仓买入
# 判断卖出信号
elif context.portfolio.positions[stock].closeable_amount > 0 and short_ma < long_ma:
order_target_percent(stock, 0.0) # 全仓卖出
市场有风险,交易需谨慎。 感兴趣的朋友,可以在下方公号内回复:001,即可获取源码,共同交流!
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