双均线策略

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https://bigquant.com/wiki/doc/5bya5yr5lyg57uf6lal5yq562w55wl-T5GmwSk63u

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导语

本文以双均线策略为例，如何开发一个传统的趋势跟踪策略。

在BigQuant策略平台上，除了开发AI策略，还可以开发传统策略，比如趋势跟踪、套利、事件驱动策略、多因子选股策略。本文以双均线策略为例，

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将5日平均开盘价作为短线，120日平均开盘价作为长线
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）, '600941.SH'（中国移动）, '601398.SH'（工商银行）,  '601857.SH'（中国石油）, '000001.SZ'（平安银行）
• 买卖规则：短线上传长线买入，长线下穿短线卖出
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 初始资金：500000
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出

回测图：

![](/wiki/api/attachments

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

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数据因子：

• 如何用可视化的方式提取自己构造入库的因子，提取后需要特征抽取吗？
• 如何在可视化模块中读取csv数据表中的数据？
• 什么时候需要用到基础/衍生特征抽取？
• 如何在双均线策略上增加收入增长，上市时间大于1年，小于5年的筛选因子？
• 如何确保数据准确性和完整性，如何清洗数据？

策略优化：

• 量化策略真的有效吗？
• 如何获取有效的策略？
• 验证策略需要自己搭建平台还是使用开源的？
• 是否需要自己部署程序，还是可以在平台建立量化策略，哪种方式比较好？
• 如何找到价格在年均线底部的股票？
• 如何筛选月内涨幅大于10%，小于30%的股票？

问题

如何在可视化模块上用bigtrader?

视频

8月19日Meetup模板：以双均线为例

https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=4

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/b2f44f26626a4d798d2dfecdb8e75d64](https://bigquant.com/experimentshare/b2f44f26626a4d798d2dfecd

策略介绍

金叉死叉策略其实就是双均线策略。策略思想是：当短期均线上穿长期均线时，形成金叉，此时买入股票。当短期均线下穿长期均线时，形成死叉，此时卖出股票。研究表明，双均线系统虽然简单，但只要严格执行，也能长期盈利。

策略构建步骤

1、确定标的池和回测时间

• 通过m1输入特征模块的过滤条件中，输入要回测的标的资产。

• 在m2数据抽取模块抽取数据，确定回测的起止日期。

  ![](/wik

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

以双均线策略为例，采用新的DataSource接口实现基金数据的读取及策略回测

[https://bigquant.com/experimentshare/ac13b3c580cd4f06ad2cce26dd718ecc](https://bigquant.com/experimentshare/ac13b3c580cd4f06ad2cce2

新版均线策略实现请参考以下两个帖子：

https://bigquant.com/wiki/doc/124-exuI9VGX1a

https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH

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双均线策略的交易规则

当收盘价5日均线大于10日均线时，以第二日开盘价买入； 买入后，当收盘价的5日均线小于10日均线时，以第二日开盘价卖出；

策略构建步骤

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本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，相关策略请参考以下链接：

https://bigquant.com/wiki/doc/124-exuI9VGX1a

https://bigquant.com/wiki/doc/5z66yer5ym5z2h57q562w55wl-F6yoWKprOq

本策略主要分享如何以指定

https://bigquant.com/experimentshare/91d5e91c4aec407c95ea3aafdf0ac74f

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https://bigquant.com/experimentshare/5277de40609d4fffa7bbe6df2e5b1231

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https://bigquant.com/experimentshare/612fccdedb274977ba74636700ecc9b8

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