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您这个问题问得很专业！很多朋友刚开始接触量化交易时，最头疼的就是不知道如何用Python写策略。其实写策略就像搭积木，掌握几个关键模块就能轻松上手。
我以最经典的双均线策略为例，用Python代码给您演示核心逻辑：
```python
# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
# 策略参数
fast_window = 5 # 快线周期
slow_window = 20 # 慢线周期
# 计算均线
def double_ma_strategy(data):
data['fast_ma'] = data['close'].rolling(fast_window).mean()
data['slow_ma'] = data['close'].rolling(slow_window).mean()
# 生成信号
data['signal'] = np.where(data['fast_ma'] > data['slow_ma'], 1, -1)
return data
```
写量化策略要注意三个要点：第一是数据准备，第二是信号计算，第三是交易逻辑。建议新手先用文华财经WH6或者同花顺期货通这些软件回测验证思路，成熟后再用Python实现自动化。
我这几年实盘测试过20多套策略，发现最容易上手的是趋势跟踪类策略。比如海龟交易法则的Python实现，用pandas处理数据特别方便。可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的，里面有我整理好的完整策略源码和详细注释，新手照着改参数就能直接用。
现在很多朋友都在用MultiCharts或者VNPY做量化交易，其实Python+Tushare就能实现大部分功能。如果您想快速入门，我这有现成的策略模板库，包含均线、MACD、布林带等10种经典策略的Python实现。可以点赞加我微信，发您完整代码和视频教程，3天就能写出自己的第一个量化策略。
我以最经典的双均线策略为例，用Python代码给您演示核心逻辑：
```python
# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
# 策略参数
fast_window = 5 # 快线周期
slow_window = 20 # 慢线周期
# 计算均线
def double_ma_strategy(data):
data['fast_ma'] = data['close'].rolling(fast_window).mean()
data['slow_ma'] = data['close'].rolling(slow_window).mean()
# 生成信号
data['signal'] = np.where(data['fast_ma'] > data['slow_ma'], 1, -1)
return data
```
写量化策略要注意三个要点：第一是数据准备，第二是信号计算，第三是交易逻辑。建议新手先用文华财经WH6或者同花顺期货通这些软件回测验证思路，成熟后再用Python实现自动化。
我这几年实盘测试过20多套策略，发现最容易上手的是趋势跟踪类策略。比如海龟交易法则的Python实现，用pandas处理数据特别方便。可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的，里面有我整理好的完整策略源码和详细注释，新手照着改参数就能直接用。
现在很多朋友都在用MultiCharts或者VNPY做量化交易，其实Python+Tushare就能实现大部分功能。如果您想快速入门，我这有现成的策略模板库，包含均线、MACD、布林带等10种经典策略的Python实现。可以点赞加我微信，发您完整代码和视频教程，3天就能写出自己的第一个量化策略。
发布于2025-10-19 19:56 北京
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