您提到的多品种交易确实是量化策略中的难点，很多朋友都卡在如何让策略同时适应不同品种的特性上。我结合自己5年实盘经验，给您分享几个实用方法：

1. 核心思路要明确
多品种不是简单复制粘贴策略，关键在于建立统一框架。我常用TB开拓者做多品种回测，它的Portfolio Tracker功能能直观比较各品种表现。比如下面这个简单的多品种均线策略框架（麦语言）：
```
Params
Numeric FastLength(5);
Numeric SlowLength(20);
Vars
NumericSeries FastMA;
NumericSeries SlowMA;
Begin
FastMA = Average(Close,FastLength);
SlowMA = Average(Close,SlowLength);

If(MarketPosition ==0)
{
If(FastMA > SlowMA) Buy;
If(FastMA < SlowMA) SellShort;
}
End
```

2. 关键要处理品种差异
不同品种的波动率和交易单位天差地别。我在文华T8上做参数优化时，会单独设置：
- 螺纹钢用5/20日均线
- 原油用10/40日均线
- 黄金用7/30日均线
通过Python批量回测可以快速找到各品种最优参数：
```python
import backtrader as bt

class MultiStrategy(bt.Strategy):
params = (
('fast', 5),
('slow', 20),
)

def __init__(self):
self.sma_fast = bt.indicators.SMA(period=self.p.fast)
self.sma_slow = bt.indicators.SMA(period=self.p.slow)

def next(self):
if not self.position:
if self.sma_fast > self.sma_slow:
self.buy()
elif self.sma_fast < self.sma_slow:
self.sell()
```

3. 资金管理是生命线
建议用VNPY的RiskManager模块，对不同品种设置：
- 螺纹钢单笔2%风险
- 沪铜单笔1%风险
- 股指期货单笔0.5%风险

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发布于2025-10-1 12:37 北京