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做期货Python量化策略确实能让交易更高效，我来分享几个实战中验证过的好方法。很多朋友刚开始都会遇到策略编写和信号识别的难题，其实掌握几个核心策略就能快速入门。
最适合新手的是双均线策略，用5日和20日均线交叉作为买卖信号。Python实现起来非常简单，核心代码就十几行：
```python
import pandas as pd
# 计算均线
df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()
# 生成交易信号
df['signal'] = np.where(df['ma5'] > df['ma20'], 1, -1)
```
这个策略在螺纹钢1小时周期上实测效果不错，关键是参数要结合品种特性调整。另一个实用策略是趋势跟踪策略，当价格突破布林带上轨时做多，跌破下轨时做空，能有效抓住趋势行情。
对于喜欢震荡市的朋友，可以试试均值回归策略。当价格偏离20日均线超过2个标准差时反向操作，记得设置好止损止盈。这三个策略组合使用，能适应不同市场环境。
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的"量化策略"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。
最适合新手的是双均线策略，用5日和20日均线交叉作为买卖信号。Python实现起来非常简单，核心代码就十几行：
```python
import pandas as pd
# 计算均线
df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()
# 生成交易信号
df['signal'] = np.where(df['ma5'] > df['ma20'], 1, -1)
```
这个策略在螺纹钢1小时周期上实测效果不错，关键是参数要结合品种特性调整。另一个实用策略是趋势跟踪策略，当价格突破布林带上轨时做多，跌破下轨时做空，能有效抓住趋势行情。
对于喜欢震荡市的朋友，可以试试均值回归策略。当价格偏离20日均线超过2个标准差时反向操作，记得设置好止损止盈。这三个策略组合使用，能适应不同市场环境。
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发布于2025-10-14 13:09 北京
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