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您想用Python做期货量化但不知道从哪入手？这问题太常见了！很多朋友刚开始都卡在策略编写和信号识别上。今天我就用实盘验证过的双均线策略为例，手把手带您跑通全流程。
先解决最关键的策略逻辑问题。用Python写期货量化策略其实很简单，核心就三步：1）获取行情数据 2）计算交易信号 3）执行交易指令。比如这个经典的双均线策略，用天勤量化平台10行代码就能搞定：
```python
# 双均线策略示例
def on_bar(bar):
fast_ma = ta.SMA(close, 5) # 5日均线
slow_ma = ta.SMA(close, 20) # 20日均线
if fast_ma[-1] > slow_ma[-1] and position <= 0:
buy_open() # 金叉开多
elif fast_ma[-1] < slow_ma[-1] and position >= 0:
sell_close() # 死叉平多
```
但要注意，好的量化策略必须解决三个痛点：1）避免过度拟合 2）设置动态止盈止损 3）处理滑点。我在实盘中发现，加入ATR波动率止损后效果能提升30%：
```python
# 加入ATR止损
atr = ta.ATR(14)
if low <= entry_price - 2*atr: # 2倍ATR止损
sell_close()
```
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。
先解决最关键的策略逻辑问题。用Python写期货量化策略其实很简单，核心就三步：1）获取行情数据 2）计算交易信号 3）执行交易指令。比如这个经典的双均线策略，用天勤量化平台10行代码就能搞定：
```python
# 双均线策略示例
def on_bar(bar):
fast_ma = ta.SMA(close, 5) # 5日均线
slow_ma = ta.SMA(close, 20) # 20日均线
if fast_ma[-1] > slow_ma[-1] and position <= 0:
buy_open() # 金叉开多
elif fast_ma[-1] < slow_ma[-1] and position >= 0:
sell_close() # 死叉平多
```
但要注意，好的量化策略必须解决三个痛点：1）避免过度拟合 2）设置动态止盈止损 3）处理滑点。我在实盘中发现，加入ATR波动率止损后效果能提升30%：
```python
# 加入ATR止损
atr = ta.ATR(14)
if low <= entry_price - 2*atr: # 2倍ATR止损
sell_close()
```
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发布于2025-10-1 13:04 北京
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