量化投资学习(1)：第一个策略

最新推荐文章于 2025-07-20 11:02:34 发布

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#python #投资

本文介绍了量化投资的基础知识，包括策略的init和handle_bar方法，以及如何使用context和bar_dict。重点讲解了利用简单移动平均线（SMA）创建一个金叉策略，通过观察20日和50日SMA的交叉点来决定买入或卖出股票。当20日线穿越50日线向上，视为买入信号；反之，若20日线向下穿越50日线，则视为卖出信号。策略实现中需要计算持仓和可用资金以调整交易操作。

可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。

在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。
def init(context)
  context.s1='000001.XSHE'

你所选择的证券的每一个交易数据更新，都将会触发此段逻辑
def handle_bar(context,bar_dict)

开始编写你的主要的算法逻辑

bar_dict[order_book_id] 可以拿到某个证券的bar信息
context.portfolio  可以拿到现在的投资组合状态信息

使用order_shares(id_or_ins,amout) 方法进行落单

TODO: 开始编写你的算法把
order_shares(context,s1,1000)

    order_shares(context.s1,1000)

每一个交易策略都需要定义init和handle_bar两个方法。在每次创建一个新的策略的时候，都会自动生成，你只需要在每个方法中填入你自己策略逻辑就可以了。

在策略运行的时候init方法会先于其它所有方法运行，且只运行一次。handle_bar在每次数据更新的时候会运行一次。比如说每日回测，在你限定的交易时间范围内，从最早的交易日到最新的交易日，按