您好， 使用Python编写双均线策略的代码是一个相对直接的过程。这里提供一个简单的示例，使用Pandas库来处理数据和Matplotlib库来绘图。这个策略使用短期和长期两条移动平均线（MA）的交叉作为交易信号。如果你想要更详细的策略和资料，记得通过电话或微信预约我领取。

首先，确保你已经安装了`pandas`和`matplotlib`库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

```bash
pip install pandas matplotlib
```

以下是双均线策略的Python代码示例：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

假设我们有一些模拟的收盘价数据
np.random.seed(42) # 确保结果可重现
dates = pd.date_range('20210101', periods=200)
close_prices = np.random.randn(200).cumsum() + 100 # 随机漫步加上一个常数
df = pd.DataFrame({'Close': close_prices}, index=dates)

计算短期和长期移动平均线
short_window = 5 # 短期窗口
long_window = 20 # 长期窗口

df['Short_MA'] = df['Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
df['Long_MA'] = df['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()

生成交易信号
df['Signal'] = 0
df['Signal'][short_window:] = np.where(df['Short_MA'][short_window:] > df['Long_MA'][short_window:], 1, -1)

计算策略的持仓
df['Position'] = df['Signal'].diff()

绘制收盘价、短期和长期移动平均线
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(df['Close'], label='Close Price')
plt.plot(df['Short_MA'], label=f'{short_window}-Day Moving Average')
plt.plot(df['Long_MA'], label=f'{long_window}-Day Moving Average')
plt.plot(df['Position'] * 10, label='Strategy Returns', color='magenta') # 乘以10仅为了使图形更清晰
plt.title('Dual Moving Average Crossover Strategy')
plt.legend()
plt.show()
```

这段代码首先创建了一个包含200天随机收盘价的DataFrame，然后计算了短期（5天）和长期（20天）的移动平均线。接着，基于这两条均线的交叉生成了交易信号，并计算了策略的持仓变化。最后，代码绘制了收盘价和两条均线的图表，以及策略的交易信号图表。

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发布于2024-10-29 15:19 上海