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您问量化软件自动炒期货靠不靠谱，这确实是很多朋友刚开始接触量化交易时最关心的问题。作为有多年实盘经验的量化交易者，我可以负责任地告诉您：靠谱，但需要正确使用。
量化软件最大的优势就是能帮您克服人性弱点。比如这个简单的双均线策略，用Python代码实现就几行：
```python
# 双均线策略示例
def dual_moving_average(data, short_window=5, long_window=20):
signals = pd.DataFrame(index=data.index)
signals['signal'] = 0.0
signals['short_ma'] = data['close'].rolling(short_window).mean()
signals['long_ma'] = data['close'].rolling(long_window).mean()
signals['signal'][short_window:] = np.where(
signals['short_ma'][short_window:] > signals['long_ma'][short_window:], 1.0, 0.0)
return signals
```
不过要注意三个关键点：
1. 策略要经过充分回测，我建议至少测试3年历史数据
2. 选择稳定可靠的软件，比如TB开拓者或文华T8都不错
3. 要定期优化参数，市场风格变了策略也要跟着调整
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的"量化专栏"，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
现在，我会针对新手小白定期免费分享低成本落地方案，如果您对量化交易感兴趣，或者想通过免费低门槛的方法实现全自动量化交易，可以点赞扫码加我微信，我这边可以教您免费实现量化，手把手3天内实现量化交易。也可以微信搜索关注"量化刘百万"公众号，里面有专业量化入门资料和优质策略，免费好用。
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```python
# 双均线策略示例
def dual_moving_average(data, short_window=5, long_window=20):
signals = pd.DataFrame(index=data.index)
signals['signal'] = 0.0
signals['short_ma'] = data['close'].rolling(short_window).mean()
signals['long_ma'] = data['close'].rolling(long_window).mean()
signals['signal'][short_window:] = np.where(
signals['short_ma'][short_window:] > signals['long_ma'][short_window:], 1.0, 0.0)
return signals
```
不过要注意三个关键点：
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2. 选择稳定可靠的软件，比如TB开拓者或文华T8都不错
3. 要定期优化参数，市场风格变了策略也要跟着调整
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发布于2025-10-12 12:37 北京
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