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您想找期货Python量化策略大全，说明您已经意识到手动交易的局限性了。很多朋友刚开始做期货时都会遇到这些问题：信号判断不准、情绪干扰下单、止盈止损执行不到位。其实用Python写量化策略能很好解决这些痛点。
我常用的几个经典策略类型可以分享给您：
1. 均线交叉策略（适合趋势行情）
```python
# 简单双均线策略示例
def initialize(context):
context.fast_period = 5
context.slow_period = 20
def handle_data(context, data):
fast_ma = data.history(bar_count=context.fast_period, frequency='1d', field='close').mean()
slow_ma = data.history(bar_count=context.slow_period, frequency='1d', field='close').mean()
if fast_ma > slow_ma and not context.portfolio.positions:
order_target_percent(symbol, 1.0)
elif fast_ma < slow_ma and context.portfolio.positions:
order_target_percent(symbol, 0)
```
2. 突破策略（适合震荡行情）
3. 网格交易策略（适合区间波动）
这些策略我都用文华财经WH6和TB开拓者做过实盘验证。建议新手先从均线策略开始，用同花顺期货通做回测，等熟悉了再尝试更复杂的策略。
现在，我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，我这边可以教你免费实现量化，手把手3天内实现量化交易。也可以微信搜索"量化刘百万"公众号，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
我常用的几个经典策略类型可以分享给您：
1. 均线交叉策略（适合趋势行情）
```python
# 简单双均线策略示例
def initialize(context):
context.fast_period = 5
context.slow_period = 20
def handle_data(context, data):
fast_ma = data.history(bar_count=context.fast_period, frequency='1d', field='close').mean()
slow_ma = data.history(bar_count=context.slow_period, frequency='1d', field='close').mean()
if fast_ma > slow_ma and not context.portfolio.positions:
order_target_percent(symbol, 1.0)
elif fast_ma < slow_ma and context.portfolio.positions:
order_target_percent(symbol, 0)
```
2. 突破策略（适合震荡行情）
3. 网格交易策略（适合区间波动）
这些策略我都用文华财经WH6和TB开拓者做过实盘验证。建议新手先从均线策略开始，用同花顺期货通做回测，等熟悉了再尝试更复杂的策略。
现在，我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，我这边可以教你免费实现量化，手把手3天内实现量化交易。也可以微信搜索"量化刘百万"公众号，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
发布于2025-9-30 13:04 北京
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