【量化投资从入门到精通 #02】你的第一个量化策略:双均线金叉,历史上一共赚了多少
本系列进度#01 ✅ #02 ✅ #03 ✅ #04–#48 ⏳上篇 #01 我们把我觉得要涨变成了一条规则。这篇把它升级成一笔能算账的策略——双均线金叉。一、这个方法解决什么投资问题很多人炒股的痛点是买在高点、卖在低点情绪被盘面牵着走。双均线金叉是量化里最经典的择时入门套路——它用两条均线把趋势转强这个模糊的感觉变成一个机械的、可回测的买卖信号。它解决的核心问题是怎么让什么时候该在场内、什么时候该空仓这件事不靠感觉靠规则。二、核心思想用大白话讲清均线 一段时间内收盘价的平均是一张市场平均成本的体温图。短期均线如 5 日灵敏跟着价格快速走代表最近的情绪。长期均线如 20 日迟钝代表一个月的整体方向。金叉 短期线从下面上穿长期线 → 短期比长期强了趋势可能转多买入。死叉 短期线从上面下穿长期线 → 短期走弱卖出。就这么简单金叉进场、死叉离场。不预测顶底只跟随趋势。三、实操演示用麦蕊数据跑一遍回测我们用麦蕊的日 K 线接口拉取一只代表股票示例 000001非推荐近一年的数据按 5 日 / 20 日双均线回测importsys,os sys.path.insert(0,os.path.join(os.path.dirname(__file__),..,..,..,_common))frombacktest_coreimportload_kline,backtest_ma_cross,calc_metrics,pct CODE000001FAST,SLOW5,20klload_kline(CODE,250)# 麦蕊日 K 线前复权rbacktest_ma_cross(kl,FAST,SLOW)# 金叉持有 / 死叉空仓mcalc_metrics(r[equity])# 算体检指标print(f策略累计收益{pct(m[cum_ret])})print(f最大回撤{pct(m[max_dd])})print(f夏普比率{m[sharpe]:.2f})print(f买卖次数{len(r[trades])})backtest_core里取数只一行mc.stock_history(code, d, n, st..., et...)“n”前复权其余是纯计算。证书通过load_licence()在内部读取代码里完全不出现明文。真实回测结果2026-08-06 实跑区间 2025-07-28 ~ 2026-08-06249 个交易日指标双均线(5/20)买入持有累计收益-1.18%-10.35%最大回撤-9.88%同期更差年化波动9.20%—夏普-0.13—买卖次数21—四、结果解读这笔账在说什么别被-1.18%吓到——关键看对比策略跑赢了死拿不动约 9 个百分点。这一年 000001 是震荡阴跌双均线靠死叉空仓躲过了大部分下跌择时贡献是正的。但绝对收益仍为负——双均线不是印钞机。它赚的是趋势市里的顺势钱震荡市里会反复挨耳光21 笔交易里不少是小亏出局。夏普 -0.13说明承担了波动却没换来正超额——这个参数、这只票、这一年不值得重仓。这正是量化思维的起点先算账再决定要不要上。肉眼看 K 线觉得金叉应该能赚回测一跑才知道真相。五、常见陷阱参数崇拜5/20 是随便选的。换一组参数结果可能天差地别下篇 #20 会讲参数敏感性。未来函数回测里绝不能用明天才知道的信息。均线用的是当天及之前的收盘价合规。幸存者偏差只挑涨得好的票回测会自我欺骗要用全样本。样本太短249 天一个牛熊都没走完结论只能当参考。六、小结 下篇预告你刚写出了人生第一个能算账的量化策略取数 → 算信号 → 回测 → 读指标全流程跑通。下篇 #03 我们把收益/回撤/夏普这几个数讲透——它们到底在回答什么投资问题。七、合规收尾本文仅为量化方法教学演示所用标的为示例不构成任何投资建议不承诺收益。投资有风险入市需谨慎。

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