17年10倍：均线金叉策略横向大测评，550条策略谁最牛？

量化祛魅官老Q

于 2023-05-16 22:54:35 发布

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分类专栏： Python量化入门：经典指标原理及实战文章标签：大数据人工智能

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本文通过回测分析，展示了不同移动平均线（SMA, EMA, WMA_Q）组合在沪深300指数上的金叉策略效果。其中，作者自研的WMA_Q指标表现出色，部分策略实现超10倍收益，年化收益高达42.9%。文章提供了回测代码和结果，并鼓励读者探索更多策略。" 113072277,10538805,Flowable 6.6版本UI详解与使用指南,"['流程引擎', 'Flowable框架', 'SpringBoot应用', '数据库迁移', '模型设计']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一直有读者问老Q能不能在原理和经典用法的回测之上，做一些真正还可以用的策略的分享。

老Q是很犹豫的，毕竟有些策略，一旦用的人多了，很快就会失效。但是考虑到公众号这边刚开始运营，还是给大家送一次大福利吧！文末附福利获取方式！

一、数据获取和特征计算

因为很多人都没有像老Q一样自建历史行情数据库，所以后边我们采用tushare来获取历史数据，这样大家也可以很方便地获取数据了。

我们获取沪深300指数从成立以来的所有数据。

# 从自建数据库中获取21年到22年上证指数数据
start_date = '20050101'
end_date = '20230321'
ts_code = '399300.SZ'
df =

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