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您好， 我将为您详细讲解如何搭建一个期货量化交易策略。这个教程将涵盖从基础知识到策略实现的完整流程，包括数据获取、策略设计、回测验证和实盘交易准备。以下是关于期货量化交易策略搭建的教程，希望对您有所帮助：
1. 理解量化策略的基本框架
一个完整的量化交易策略至少需要确定两件事：交易标的（买什么）和交易时机（怎么买卖）。例如，一个简单的策略可以是：当5日均线与20日均线金叉时买入，死叉时卖出。
2. 编写一个简单的量化交易策略
步骤1：初始化和设置交易标的
在量化交易平台（如SuperMind量化交易平台）上新建策略，并设置交易标的，例如贵州茅台（600519.SH）。
```python
def init(context):
context.security = '600519.SH' # 设置要操作的股票
```
步骤2：获取历史行情数据
使用`history`函数获取历史行情数据，计算5日和20日均线。
```python
closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1)
```
步骤3：计算均线并判断交易时机
计算5日均线和20日均线，并根据均线的交叉情况执行买卖操作。
```python
MA20 = closeprice['close'].mean()
MA5 = closeprice['close'].iloc[-5:].mean()
if MA5 > MA20:
order_target_percent(context.security, 1) # 全仓买入
log.info("买入 %s" % (context.security))
elif MA20 > MA5 and context.portfolio.stock_account.market_value > 0:
order_target(context.security, 0) # 全仓卖出
log.info("卖出 %s" % (context.security))
```
步骤4：回测策略
在平台上设置回测参数，运行策略回测，查看策略在历史行情中的表现。
步骤5：绑定实盘模拟交易
将策略绑定到实盘模拟交易，实时接收买卖信号，并监控账户情况。
这些资源可以帮助您快速入门期货量化交易策略的编写和学习。希望对您有所帮助！
想不想深入了解期货量化交易、数据回测、策略优化？赶快预约我领取资料，我会帮助你提升交易策略的成功效率。还是那句话，万事开头难，这里说的只是抛砖引玉，如果你是量化小白，找个老手带你入门是很重要的，有问题就通过电话或微信联系我吧，还有现成的内部量化策略，低回撤，收益稳定，免编程，直接用！
发布于3小时前 上海
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