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您遇到的Python量化策略编写问题很常见，很多朋友刚开始都会卡在策略逻辑转换和接口对接环节。我以最简单的双均线策略为例，分三步帮您拆解：
1. 策略逻辑部分（核心）
用Python的backtrader框架可以这样写：
```python
class DualMAStrategy(bt.Strategy):
params = (('fast', 5), ('slow', 20)) # 参数设置
def __init__(self):
self.ma_fast = bt.indicators.SMA(period=self.p.fast)
self.ma_slow = bt.indicators.SMA(period=self.p.slow)
def next(self):
if self.ma_fast > self.ma_slow: # 金叉做多
self.buy()
elif self.ma_fast < self.ma_slow: # 死叉平仓
self.sell()
```
2. 数据对接环节
建议用天勤量化或vnpy获取实时行情，记得处理合约换月时的数据断层问题，这是最容易出错的地方
3. 风险控制模块
一定要加上止损止盈和仓位控制：
```python
self.sell(exectype=bt.Order.Stop, price=entry_price*0.98) # 2%止损
```
可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的“”，里面有我整理的《Python量化避坑指南》，包含20+完整策略源码和实盘注意事项。从策略编写到实盘部署的全流程文档都准备好了，特别适合刚入门的朋友。
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，免费好用。
1. 策略逻辑部分（核心）
用Python的backtrader框架可以这样写：
```python
class DualMAStrategy(bt.Strategy):
params = (('fast', 5), ('slow', 20)) # 参数设置
def __init__(self):
self.ma_fast = bt.indicators.SMA(period=self.p.fast)
self.ma_slow = bt.indicators.SMA(period=self.p.slow)
def next(self):
if self.ma_fast > self.ma_slow: # 金叉做多
self.buy()
elif self.ma_fast < self.ma_slow: # 死叉平仓
self.sell()
```
2. 数据对接环节
建议用天勤量化或vnpy获取实时行情，记得处理合约换月时的数据断层问题，这是最容易出错的地方
3. 风险控制模块
一定要加上止损止盈和仓位控制：
```python
self.sell(exectype=bt.Order.Stop, price=entry_price*0.98) # 2%止损
```
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发布于2025-11-1 16:42 北京
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