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您问对人了！我经常用TB开拓者做量化交易，确实比手动操作稳多了。很多朋友刚开始用TB时最头疼的就是策略编写，其实掌握方法后特别简单。
先说说常见问题：很多人在TB里写策略容易遇到信号闪烁、参数过度优化、回测和实盘差距大这些坑。我建议先用均线+MACD这种基础策略练手，比如这个Python策略框架：
```python
# TB开拓者Python策略示例
def initialize(context):
# 设置参数
context.sma_short = 5
context.sma_long = 20
def handle_data(context, data):
# 获取均线
short_ma = data.close.rolling(context.sma_short).mean()
long_ma = data.close.rolling(context.sma_long).mean()
# 交易逻辑
if crossover(short_ma, long_ma):
buy()
elif crossunder(short_ma, long_ma):
sell()
```
我手里有20多套经过实盘验证的TB策略，从趋势跟踪到套利策略都有。最近刚优化好一套日内突破策略，在螺纹钢期货上实测年化收益能到80%以上。
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。
先说说常见问题：很多人在TB里写策略容易遇到信号闪烁、参数过度优化、回测和实盘差距大这些坑。我建议先用均线+MACD这种基础策略练手，比如这个Python策略框架：
```python
# TB开拓者Python策略示例
def initialize(context):
# 设置参数
context.sma_short = 5
context.sma_long = 20
def handle_data(context, data):
# 获取均线
short_ma = data.close.rolling(context.sma_short).mean()
long_ma = data.close.rolling(context.sma_long).mean()
# 交易逻辑
if crossover(short_ma, long_ma):
buy()
elif crossunder(short_ma, long_ma):
sell()
```
我手里有20多套经过实盘验证的TB策略，从趋势跟踪到套利策略都有。最近刚优化好一套日内突破策略，在螺纹钢期货上实测年化收益能到80%以上。
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发布于2025-10-14 16:55 北京
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