您提到的期货量化交易策略，确实是很多朋友在交易中急需的。我经常遇到投资者手动交易时拿不准买卖点，信号多空搞不清，情绪波动影响下单的情况。其实通过量化策略可以很好地解决这些问题。

我这里分享几个经过实盘验证的简单策略，您可以根据自己的交易品种和风险偏好进行调整：

1. 均线突破策略（Python代码）：
```python
# 简单均线突破策略
def initialize(context):
context.sma_fast = 5 # 快速均线周期
context.sma_slow = 20 # 慢速均线周期

def handle_data(context, data):
# 获取当前价格
close = data.current(context.symbol, 'close')

# 计算均线
fast_ma = data.history(context.symbol, 'close', context.sma_fast, '1d').mean()
slow_ma = data.history(context.symbol, 'close', context.sma_slow, '1d').mean()

# 交易逻辑
if fast_ma > slow_ma and not context.portfolio.positions[context.symbol].amount > 0:
order_target_percent(context.symbol, 1.0) # 全仓买入
elif fast_ma < slow_ma and context.portfolio.positions[context.symbol].amount > 0:
order_target_percent(context.symbol, 0.0) # 平仓
```

2. 波动率突破策略（文华财经T8简语言）：
```
// 波动率突破策略
N:=20; // 计算周期
K:=2; // 波动率系数

HH:=HHV(H,N);
LL:=LLV(L,N);
MID:=(HH+LL)/2;
RANGE:=HH-LL;

BUYCONDITION:=C>MID+K*RANGE AND BARSLAST(ENTRYPRICE)=0;
SELLCONDITION:=C
IF BUYCONDITION THEN
BUY(1,1);
IF SELLCONDITION THEN
SELLSHORT(1,1);
```

3. RSI超买超卖策略（金字塔决策交易系统）：
```
// RSI策略
input: Length(14), OverBought(70), OverSold(30);

vars: RSIValue(0);

RSIValue = RSI(Close, Length);

if RSIValue > OverBought then
SellShort("RSI Sell") next bar at market;
if RSIValue < OverSold then
Buy("RSI Buy") next bar at market;
```

这些策略都可以在TB开拓者、MultiCharts等主流量化软件上运行。建议您先用模拟盘测试，找到最适合自己交易风格的策略。

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分享，免费好用。

发布于2025-10-27 15:45 北京