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期货量化交易入门其实并不难，关键是要掌握正确的学习路径。作为有多年实盘经验的量化培训师，我给您梳理一条零基础也能快速上手的免费学习路线：
首先需要掌握三个核心模块：一是期货基础知识，包括保证金计算（比如螺纹钢期货每手10吨，按4000元/吨计算，8%保证金只需3200元）、主力合约换月规则等；二是Python编程基础，这是量化策略开发的必备工具；三是量化思维训练，学会用数学模型替代主观判断。这里分享一个简单的Python均线策略代码示例：
```python
import pandas as pd
def ma_strategy(data, short_window=5, long_window=20):
data['short_ma'] = data['close'].rolling(short_window).mean()
data['long_ma'] = data['close'].rolling(long_window).mean()
data['signal'] = np.where(data['short_ma'] > data['long_ma'], 1, -1)
return data
```
工具选择方面，新手建议先用文华财经WH6熟悉基础分析，其麦语言可以快速验证策略想法。进阶推荐使用金字塔决策系统或TB开拓者，它们支持完整的策略回测和自动化交易。数据源可以用天勤量化提供的免费tick数据。
实战中建议分四步走：先用模拟账户测试经典策略（如突破20日高点入场），然后加入成交量等过滤条件优化，接着通过参数优化匹配品种特性，最后构建多品种组合分散风险。可以搜索关注公众号"量化刘百万"，里面有我整理的《30天量化入门训练营》和20套实盘验证的策略模板，包含完整Python源码和参数说明。
现在我会定期给新手分享低成本落地方案，如果您想免费实现全自动量化交易，可以点赞加我微信，手把手3天内教会您搭建量化系统。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。
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```python
import pandas as pd
def ma_strategy(data, short_window=5, long_window=20):
data['short_ma'] = data['close'].rolling(short_window).mean()
data['long_ma'] = data['close'].rolling(long_window).mean()
data['signal'] = np.where(data['short_ma'] > data['long_ma'], 1, -1)
return data
```
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发布于2025-11-27 09:27 北京
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