本文探讨如何使用Python进行量化交易，特别是周期买卖策略。通过Tushare库获取股票历史数据，计算移动平均线（MA）和指数移动平均线（EMA）来判断市场趋势。当短期EMA高于长期EMA时，视为买入信号；反之，视为卖出信号。同时，考虑交易成本，如手续费和滑点，完成交易操作。最终，评估交易表现包括交易次数、胜率和盈亏比。
使用Python进行量化交易-周期买卖策略
在股票市场中，有许多交易策略。其中，周期买卖策略是一种非常受欢迎的策略。这种策略基于技术分析理论，通过对股票价格和交易量等指标的分析来预测未来市场趋势，从而进行买卖操作。本文将介绍如何使用Python实现周期买卖策略。
首先，我们需要获取股票数据。这里我们使用Tushare库来获取股票历史数据。代码如下：
import tushare as ts
# 获取股票历史数据
df = ts.get_k_data('000001', start='2010-01-01', end='2023-05-
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