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您想学习期货量化交易基础知识，说明已经意识到手动交易的局限性了。很多新手刚开始都会遇到这些问题：看不懂K线信号、情绪化交易、止盈止损执行不到位。量化交易恰恰能帮您解决这些痛点。
我这里分享几个量化入门必备知识点：1）趋势跟踪策略（用均线交叉判断多空方向）；2）波动率突破策略（通过ATR指标计算合理止损位）。比如这个简单的Python双均线策略代码：
```python
# 导入库
import pandas as pd
def dual_moving_average(data, short_window=5, long_window=20):
signals = pd.DataFrame(index=data.index)
signals['signal'] = 0.0
signals['short_ma'] = data['close'].rolling(short_window).mean()
signals['long_ma'] = data['close'].rolling(long_window).mean()
signals['signal'][short_window:] = np.where(
signals['short_ma'][short_window:] > signals['long_ma'][short_window:], 1.0, 0.0)
return signals
```
对于完全零基础的朋友，建议先用文华财经WH8或TB开拓者这类可视化平台，它们支持拖拽式策略搭建，比直接写代码更友好。可以搜索关注公众号"量化刘百万"或者叩富问财首页的，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
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。
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def dual_moving_average(data, short_window=5, long_window=20):
signals = pd.DataFrame(index=data.index)
signals['signal'] = 0.0
signals['short_ma'] = data['close'].rolling(short_window).mean()
signals['long_ma'] = data['close'].rolling(long_window).mean()
signals['signal'][short_window:] = np.where(
signals['short_ma'][short_window:] > signals['long_ma'][short_window:], 1.0, 0.0)
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```
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发布于2025-11-28 09:36 北京
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