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您想学习期货Python量化策略编写，这确实是个明智的选择。很多朋友刚开始接触量化交易时，都会遇到不知道从何下手的问题。让我来帮您梳理一下关键步骤。
首先需要明确的是，一个完整的量化策略包含数据获取、信号生成、风险控制和执行交易四个核心环节。以简单的双均线策略为例，我们可以用Python这样实现：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from tqsdk import TqApi
# 获取数据
api = TqApi()
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2105", 86400)
# 计算指标
klines['ma5'] = klines.close.rolling(5).mean()
klines['ma20'] = klines.close.rolling(20).mean()
# 生成信号
klines['signal'] = np.where(klines.ma5 > klines.ma20, 1, -1)
# 执行交易
position = 0
for i in range(1, len(klines)):
if klines.signal[i] != klines.signal[i-1]:
if klines.signal[i] == 1:
print("做多信号")
# 这里添加下单代码
else:
print("做空信号")
# 这里添加下单代码
```
在实际操作中，您还需要考虑手续费、滑点等细节。建议先用模拟盘测试策略表现。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。
我这里有20多套经过实盘验证的量化策略模板，从简单的均线策略到复杂的机器学习策略都有。现在，我会针对新手小白定期免费分享低成本落地方案，如果你对量化交易感兴趣，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。
首先需要明确的是，一个完整的量化策略包含数据获取、信号生成、风险控制和执行交易四个核心环节。以简单的双均线策略为例，我们可以用Python这样实现：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from tqsdk import TqApi
# 获取数据
api = TqApi()
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2105", 86400)
# 计算指标
klines['ma5'] = klines.close.rolling(5).mean()
klines['ma20'] = klines.close.rolling(20).mean()
# 生成信号
klines['signal'] = np.where(klines.ma5 > klines.ma20, 1, -1)
# 执行交易
position = 0
for i in range(1, len(klines)):
if klines.signal[i] != klines.signal[i-1]:
if klines.signal[i] == 1:
print("做多信号")
# 这里添加下单代码
else:
print("做空信号")
# 这里添加下单代码
```
在实际操作中，您还需要考虑手续费、滑点等细节。建议先用模拟盘测试策略表现。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。
我这里有20多套经过实盘验证的量化策略模板，从简单的均线策略到复杂的机器学习策略都有。现在，我会针对新手小白定期免费分享低成本落地方案，如果你对量化交易感兴趣，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。
发布于2025-10-13 21:59 北京
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