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4、Python量化交易之双均线策略记录

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本文章详细记录了使用Python进行量化交易时，应用双均线策略的过程和心得。通过实际案例分析，深入探讨该策略在市场中的运用及优化方法。 Python量化交易-双均线策略笔记

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  • 4、Python量化交易之双均线策略记录
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    本文章详细记录了使用Python进行量化交易时，应用双均线策略的过程和心得。通过实际案例分析，深入探讨该策略在市场中的运用及优化方法。 Python量化交易-双均线策略笔记
     
  • Python量化交易：简易均线策略
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    《Python量化交易：简易均线策略》是一本介绍如何运用Python编程语言在金融市场上实施基于移动平均线技术分析策略的实用教程。本书适合对量化投资感兴趣的初学者阅读和实践，旨在帮助读者掌握编写自动化交易系统的技能，并通过实例演示了如何利用简单的均线交叉来识别买入卖出信号。 本代码是一个用Python编写的简单均线系统，适合想进行量化但不知从何入手的初学者使用。代码非常简洁，总共只有30来行。编写此代码的目的在于给从未做过量化的入门人员提供一个思路引导。文件包含两个部分：一个是源代码，另一个是Excel格式的数据文件，在同一目录下直接运行即可。本人使用的是Anaconda环境，并已测试过该版本（内含Python 3.6）可以正常运行。
     
  • 量化交易初学者指南：三均线策略优于双均线吗（中）？
    优质
    本文为《量化交易初学者指南》系列中的中期教程，探讨了在应用技术分析时，三均线策略是否比双均线策略更具优势。通过对比两者优劣，帮助读者理解不同均线配置的适用场景和潜在收益。 在文章《三均线策略是否好于双均线（上）》里，我提到大多数投资者常用的方法是利用60日均线来判断趋势，并通过10/30日均线确定买卖点。然而，三条均线下不止一种应用方式，在此篇文章中将继续探讨其他方法。 前一篇文章中的收益率为负数。本段落将采用另一种策略：理论上三根均线应该有三个金叉和死叉的组合，以目前使用的10、30、60天为例分别为： - 10日与30日均线之间的金叉和死叉； - 10日与60日均线间的金叉和死叉； - 30日与60日均线间的金叉和死叉。 之前我们以60日线作为趋势判断的依据，而用10/30天线来确定买卖时机。当然也可以选择将30天均线视为方向参考点，并使用10/60天线进行交易决策。
     
  • Python量化交易策略库-QuanttradingPython
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    QuanttradingPython是一款专为Python用户打造的开源量化交易平台，提供丰富的算法交易策略和金融数据接口，帮助投资者轻松实现自动化交易。 Python定量交易策略包括MACD、配对交易（Pair Trading）、Heikin-Ashi图、伦敦突破（London Breakout）、Awesome指标、双重波动（Dual Thrust）、抛物线转向点（Parabolic SAR）、布林带（Bollinger Bands）、相对强弱指数（RSI）以及形态识别。
     
  • Python量化交易学习记录（20）——保护性卖出场策略
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    本篇为Python量化交易系列教程第二十篇，主要介绍如何利用编程实现保护性卖出策略，帮助投资者在市场波动中锁定利润、控制风险。通过实例代码展示该策略的实施过程与关键参数调整方法。 本段落主要记录保护点卖出策略，为买入的股票设立一个保护点。随着股票收盘价上升，逐步提高保护点；一旦股价跌破该设定值，则立即卖出股票。示例中的买入条件是当5日线与60日线形成金叉，并且股价出现小幅回踩（较金叉日前一日收盘价格下跌1%）时触发。而卖出的依据则是股价跌穿了预先设置好的保护点。 初始设立的保护点等于买入当天股票的收盘价减去一个资金撤退值，这里将撤退率设定为5%。在后续交易中，若股票收盘价格上涨，则更新该保护点；如果股价下跌，则维持原有的保护水平不变。回测使用的起始资金量是10万元人民币，每次操作单笔买入或卖出的股数固定为1,000股，并且每笔交易需支付千分之一的佣金费用。整个策略的有效测试时间段是从2018年1月1日到2020年3月20日。 该保护点卖出策略的核心代码位于“next”方法中，通过此函数可以实现对股票买卖操作的具体执行逻辑。
     
  • EA均线交易策略系统
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    EA均线交易策略系统是一款基于移动平均线技术分析的自动化交易工具，专为寻求简化交易流程、提高市场时机把握能力的投资者设计。 这是一个简单的均线自动交易系统，可供学习参考。但请注意，该系统尚未经过实盘验证。
     
  • Python量化交易学习笔记（16）——筛选股票策略
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    本篇笔记详细记录了使用Python进行量化交易的过程，重点介绍了如何通过编程手段筛选出具有投资价值的股票策略，旨在帮助读者理解和实践基于数据驱动的投资决策方法。 完成指标计算后，我们可以编写程序遍历所有股票数据以筛选出符合条件的股票。在之前的笔记（14）中，我们观察到几组回测实验显示，选取5日线与60日线形成金叉买入、死叉卖出策略，在这些测试数据中能获得最高的资产收益。本段落将尝试选出前一天出现5日线金叉60日线的股票。实验的数据截止至2020年3月20日，即我们的策略需要选取截至该日期前两天K线图上形成5日均线与60日均线上穿交叉形态的股票。 相关代码如下所示： ```python # 判断金叉 def golden_crossover(df, fast, slow): # K线数量不足的情况（次新股） ``` 这里的函数`golden_crossover()`用于判断是否存在金叉，参数包括数据框df和两条均线的速度值fast与slow。当数据中的K线数量不足以形成有效的技术分析时，此部分代码会处理该情况。
     
  • 布林带均值回复量化交易策略.py
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    本Python程序实现了一种结合布林带与均值回归原理的量化交易策略，旨在自动识别股票市场的买卖时机。 本策略的交易逻辑是：当价格触及布林线上轨的时候进行卖出操作，在触及下轨的时候则执行买入动作。经过回测分析后发现该策略的收益率为99.77%，最大回撤值为32.04%，夏普比率为0.43。
     
  • 利用Python和Pandas库实现均线交易策略
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    本简介介绍如何运用Python编程语言结合Pandas数据处理库来开发并执行基于移动平均线的股票交易策略。通过简洁高效的代码实现技术分析，帮助投资者做出更加精准的投资决策。 用Python实现均线策略可以结合Pandas库来完成。这段文字主要是介绍如何使用Python编程语言以及Pandas数据处理库来实施一种基于移动平均线的股票交易策略。具体而言，可以通过读取历史股价数据并计算不同周期（如5日、20日等）的简单或指数加权移动平均值，然后根据这些均线之间的交叉点决定买卖时机。此方法是量化投资领域中较为基础且广泛使用的一种技术分析手段。 下面给出一个简单的示例代码框架： ```python import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv(stock_data.csv) # 计算移动平均线（例如：5日均线和20日均线） data[MA_5] = data[Close].rolling(window=5).mean() data[MA_20] = data[Close].rolling(window=20).mean() # 生成交易信号 data[Signal_Buy] = (data[MA_5] > data[MA_20]) & (data[MA_5].shift(1) <= data[MA_20].shift(1)) data[Signal_Sell] = (data[MA_5] < data[MA_20]) & (data[MA_5].shift(1) >= data[MA_20].shift(1)) # 输出结果 print(data) ``` 此代码段展示了如何用Python和Pandas库读取股票历史数据，并计算两条移动平均线，随后根据均线交叉情况生成买卖信号。
     
  • 单均线与双均线策略源码
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    本段代码提供了单均线及双均线交易策略的实现方法，适用于股票和数字货币市场分析，帮助投资者确定买入卖出时机。 单均线与双均线策略根据金叉买进、死叉卖出的原则操作。