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您想入门期货量化交易但不知道从哪开始？这确实是很多新手朋友的困惑。我刚开始接触量化时也走过不少弯路，后来通过实盘验证才总结出靠谱的方法。
量化交易的核心在于策略，我建议您先从简单的均线策略入手。比如这个Python双均线策略代码：
```python
# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
# 策略参数
fast_ma = 10 # 快线周期
slow_ma = 20 # 慢线周期
# 计算均线
df['fast_ma'] = df['close'].rolling(fast_ma).mean()
df['slow_ma'] = df['close'].rolling(slow_ma).mean()
# 生成交易信号
df['signal'] = np.where(df['fast_ma'] > df['slow_ma'], 1, -1)
```
这个策略虽然简单，但胜在稳定。我建议先用文华财经WH8或金字塔决策系统回测，熟悉量化交易的基本流程。
我这里有20多套经过实盘验证的量化策略，包括趋势跟踪、套利、高频等不同类型。可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的"量化刘百万"，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
不少新手朋友第一次接触量化交易会遇到各种问题：软件如何使用？策略怎么写？参数怎么调？自动下单怎么运行？为了帮助大家少走弯路，我安排了专门的新手教学，如果您想免费低门槛实现期货量化交易，可以通过点赞扫码加我微信获取有深度、有价值的服务。或者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，免费好用。
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fast_ma = 10 # 快线周期
slow_ma = 20 # 慢线周期
# 计算均线
df['fast_ma'] = df['close'].rolling(fast_ma).mean()
df['slow_ma'] = df['close'].rolling(slow_ma).mean()
# 生成交易信号
df['signal'] = np.where(df['fast_ma'] > df['slow_ma'], 1, -1)
```
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发布于2025-10-30 15:29 北京
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