什么是双均线交易策略？如何使用Python完成策略回测

在开始研究量化交易策略时，很多开发者都会先尝试一些规则简单、容易验证的方法。双均线策略就是其中比较经典的一类，它不依赖复杂模型，而是通过不同周期均线之间的关系判断市场趋势。

对于刚接触量化开发的人来说，双均线策略的价值并不只是“寻找买卖点”，更重要的是帮助理解一个完整策略从想法到程序运行的过程。一

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etf机器学习

基础配置

# 核心参数
TRAIN_START = "2016-01-01"
TRAIN_END = "2019-01-01"
TEST_START = "2021-01-01"
TEST_END = "2025-06-02"

# 基础因子
BASE_FEATURES

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大市市宽量化分析

数据：全港股 ，恒生指数

数据周期：2020-01-01至2025-01-01

一、分析目标

穿透指数表象：识别权重股拉升导致的“虚假繁荣”或普跌中的真实弱势

预判趋势持续性：通过个股参与广度验证上涨/下跌动能的可靠性

定位板块轮动：捕捉资金在行业间的迁移路径

二、核心指

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低波策略

策略逻辑

  1. 股票池筛选（港股） 排除条件：

日均成交额 < 1000万港元（流动性不足）。

  1. 下行波动率计算 数据要求：过去252个交易日收盘价（约1年）。

​ 最终指标 关键优化：

避免错杀急涨股：急涨股（如单日+20%）会被传统波动率惩罚，但下行波动率忽略正收益，保留

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手动上传数据教程

1.  创建目录

目录data:保存上传文件

目录function:保存代码文件


2.  上传数据文件

选择data目录

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Aplha/因子研究

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因子研究平台

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策略回測並運行

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策略回测并运行

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