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我特别理解您现在的心情，很多刚接触期货量化的朋友都会遇到这种情况。别着急，咱们一步步来。
其实期货量化交易的核心就三个关键点：策略、软件和执行。您觉得最困扰的是哪个环节呢？我猜可能是不知道从哪开始搭建策略对吧？
我建议先用最简单的均线策略入门试试。比如这个Python代码：
```python
# 双均线策略示例
def initialize(context):
context.fast_period = 5 # 快线周期
context.slow_period = 20 # 慢线周期
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:
# 做多信号
order_target_percent(1.0)
elif fast_ma < slow_ma:
# 平仓信号
order_target_percent(0)
```
对于软件选择，新手建议先用文华财经T8或者金字塔决策系统，它们都有可视化策略编辑器，不用编程也能做量化。
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的"量化入门"，里面有20多个现成的策略模板和详细教程，都是我这些年实盘验证过的，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。
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我建议先用最简单的均线策略入门试试。比如这个Python代码：
```python
# 双均线策略示例
def initialize(context):
context.fast_period = 5 # 快线周期
context.slow_period = 20 # 慢线周期
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:
# 做多信号
order_target_percent(1.0)
elif fast_ma < slow_ma:
# 平仓信号
order_target_percent(0)
```
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发布于2025-10-14 11:05 北京
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