一、策略开发环境搭建
建议使用Python3.7环境(兼容性最佳),安装时勾选TA-Lib库用于技术指标计算。新手可以从内置PEL语言入手,比如这个双均线交叉策略模板:
```
输入:快线周期(5),慢线周期(20);
交易条件:
CROSS(MA(C,快线周期),MA(C,慢线周期)) 开多;
CROSS(MA(C,慢线周期),MA(C,快线周期)) 开空;
```
注意设置2跳滑点补偿,避免回测与实盘偏差。
二、进阶策略优化方法
1. 加入动态止损模块:用ATR指标调整止损幅度,代码示例:
```python
atr_length = 14
stoploss = ATR(atr_length)[-1] * 2
```
2. 仓位动态管理:根据波动率调整头寸,波动越大仓位越小
3. 多周期共振过滤:用1小时线判断趋势,5分钟线找入场点
三、实盘部署要点
1. 先用模拟盘跑1个月观察稳定性
2. 设置单日最大亏损限额(建议本金的2%)
3. 定期做参数自适应优化(每季度调整一次)
我整理过《金字塔Python量化开发指南》,包含20套实盘验证的策略模板,从趋势跟踪到套利策略都有覆盖。比如其中一套日内突破策略,去年在螺纹钢上实现年化67%收益。
对了,现在点赞加我微信,可以直接领取这份指南和配套视频教程。最近还在带一个量化实战训练营,手把手教参数优化和风险控制,前20名加入的送独家波动率分析模块代码。量化交易这条路,有经验的人带着走能少踩80%的坑。
发布于2025-7-19 17:44 北京

