分享
注册
1分钟入驻>
+微信
首发回答
做期货量化交易这些年，我总结出几个关键点特别想跟您分享。很多朋友刚开始用Python做量化时，最容易踩三个坑：一是策略过度拟合，二是忽略滑点成本，三是风控不到位。
先说说策略开发的核心思路。我常用的组合是均线+波动率过滤+动态止盈止损。比如这个简单的双均线策略代码：
```python
# 双均线策略示例
def initialize(context):
context.fast_ma = 10
context.slow_ma = 30
def handle_data(context, data):
fast_ma = data.history(bar_count=context.fast_ma, frequency='1d', field='close').mean()
slow_ma = data.history(bar_count=context.slow_ma, frequency='1d', field='close').mean()
if fast_ma > slow_ma and not context.position:
order_target_percent(1.0) # 做多
elif fast_ma < slow_ma and context.position:
order_target_percent(0) # 平仓
```
但光有这个还不够，必须加上波动率过滤。我测试过，加入ATR波动率过滤后，策略胜率能提升15%左右。还有就是动态止盈止损特别重要，固定点数止损在震荡行情里特别吃亏。
实盘中最容易忽视的是交易成本。我建议在回测时至少加上0.2%的滑点成本，这个数字看起来小，但长期下来对收益影响巨大。有个学员之前没注意这点，实盘后发现收益比回测少了30%。
现在，我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，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"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。
先说说策略开发的核心思路。我常用的组合是均线+波动率过滤+动态止盈止损。比如这个简单的双均线策略代码：
```python
# 双均线策略示例
def initialize(context):
context.fast_ma = 10
context.slow_ma = 30
def handle_data(context, data):
fast_ma = data.history(bar_count=context.fast_ma, frequency='1d', field='close').mean()
slow_ma = data.history(bar_count=context.slow_ma, frequency='1d', field='close').mean()
if fast_ma > slow_ma and not context.position:
order_target_percent(1.0) # 做多
elif fast_ma < slow_ma and context.position:
order_target_percent(0) # 平仓
```
但光有这个还不够，必须加上波动率过滤。我测试过，加入ATR波动率过滤后，策略胜率能提升15%左右。还有就是动态止盈止损特别重要，固定点数止损在震荡行情里特别吃亏。
实盘中最容易忽视的是交易成本。我建议在回测时至少加上0.2%的滑点成本，这个数字看起来小，但长期下来对收益影响巨大。有个学员之前没注意这点，实盘后发现收益比回测少了30%。
现在，我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路，如果你对量化交易感兴趣，或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易，可以点赞并加我微信，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"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2025-9-30 14:18 北京
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
咨询TA
18342365994 
搜索更多类似问题 >
330
电话咨询
咨询
