在本系列第一篇中，我們介紹了技術(shù)分析的基本指標(biāo)“雙均線”。但是僅僅靠?jī)筛€回測(cè)的結(jié)果似乎并不是特別理想，最直接的改進(jìn)思路就是給開(kāi)倉(cāng)和平倉(cāng)條件加點(diǎn)過(guò)濾器，也就是加上一些限制條件。點(diǎn)擊閱讀：量化學(xué)習(xí) | GTquant量化回測(cè)框架之雙均線策略(一)

　　但是僅僅靠?jī)筛€回測(cè)的結(jié)果似乎并不是特別理想，最直接的改進(jìn)思路就是給開(kāi)倉(cāng)和平倉(cāng)條件加點(diǎn)過(guò)濾器，也就是加上一些限制條件。

　　之前我們只要看到短線上穿長(zhǎng)線，我們就開(kāi)多倉(cāng)，但是實(shí)際上漲趨勢(shì)也許并不穩(wěn)定，此時(shí)我們可以給開(kāi)倉(cāng)條件加個(gè)閾值機(jī)制，即僅僅短線上穿長(zhǎng)線還不夠，要等短線超過(guò)長(zhǎng)線一定程度，上漲趨勢(shì)比較穩(wěn)定的時(shí)候才開(kāi)倉(cāng);平倉(cāng)條件也可以加上閾值機(jī)制，如短線下穿長(zhǎng)線不急著平倉(cāng)，可能還有反彈的機(jī)會(huì)(其實(shí)是加入了均值回歸的思想)，所以我們也加上一個(gè)緩沖段，僅當(dāng)短線下穿長(zhǎng)線一定距離后才平倉(cāng)。

　　除了增加閾值機(jī)制之外，你也可以增加止盈和止損機(jī)制，總之優(yōu)化的方法是很多啦～本文采取以下優(yōu)化，當(dāng)然你們也可以做出自己的嘗試哦，說(shuō)不定能得到更好的結(jié)果～

　　雙均線策略優(yōu)化：在簡(jiǎn)單移動(dòng)平均基礎(chǔ)上加上開(kāi)倉(cāng)過(guò)濾條件和止損機(jī)制：

　　開(kāi)倉(cāng)條件(加上閾值機(jī)制)：

　　短線上穿長(zhǎng)線，且短線與長(zhǎng)線的距離 > 開(kāi)倉(cāng)觸發(fā)倍數(shù) × 觀察期內(nèi)收盤價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差

　　平倉(cāng)條件(加上閾值機(jī)制和止損機(jī)制)：

　　短線下穿長(zhǎng)線，或前一日收盤價(jià) < 開(kāi)倉(cāng)時(shí)價(jià)格 - 最大容忍損失

　　按上述優(yōu)化的策略回測(cè)如下：

1from GTquant import *
2import talib as ta

 1class RefinedSMAStrategy(Strategy):
 2
 3	def __init__(self, short_term, long_term):
 4
 5		Strategy.__init__(self)
 6
 7		# 設(shè)置長(zhǎng)短均線周期
 8		self.short_term = short_term
 9		self.long_term = long_term
10
11		# 創(chuàng)建空l(shuí)ist，用于在運(yùn)行on_bar時(shí)記錄計(jì)算均線的數(shù)據(jù)
12		self.bar_record = []
13
14		# long_price屬性用于存儲(chǔ)開(kāi)倉(cāng)時(shí)價(jià)格，用于計(jì)算止損價(jià)格
15		self.long_price = None
16
17	def on_bar(self, bar):
18
19		# 重寫(xiě)父類on_bar方法實(shí)現(xiàn)策略邏輯，on_bar是從DataSource—>Backtester—>再交給Strategy的on_bar
20		# 更新用于計(jì)算均線的數(shù)據(jù)
21		self.bar_record.append(bar.close)
22
23		if len(self.bar_record) > self.long_term:
24
25			# 計(jì)算長(zhǎng)短均線數(shù)據(jù)
26			short_term_ma = np.mean(self.bar_record[-self.short_term-1: -1])
27			long_term_ma = np.mean(self.bar_record[-self.long_term-1: -1])
28			distance = short_term_ma - long_term_ma
29
30			# 計(jì)算觀察期內(nèi)收盤價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差
31			std = np.std(self.bar_record[-self.long_term-1: -1])
32
33			# 獲取資金和持倉(cāng)賬戶
34			# 從父類Strategy類中繼承g(shù)et_position方法，從而連接到了AccountSystem中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)
35			position_account = self.get_position()	 
36			cash_account = self.get_cash_account()
37
38			# 當(dāng)前沒(méi)有持倉(cāng)時(shí)
39			# 當(dāng)短期均線大于長(zhǎng)期均線一定距離，滿倉(cāng)買入
40			if position_account.position.get(bar.symbol, 0)==0:
41				if distance > 0.2 * std:
42					self.long_price = bar.open
43					self.stop_lose_price = self.long_price*(1 - 2/100)
44					volume = cash_account.cash//(bar.open*100) * 100
45					self.send_order(bar.symbol, bar.datetime, bar.open, volume, is_buy=True)
46
47			# 當(dāng)前有持倉(cāng)時(shí)
48			# 當(dāng)短線下穿長(zhǎng)線，或達(dá)到止損價(jià)格，清倉(cāng)
49			else:
50				if (distance < 0) or (self.bar_record[-1] < self.stop_lose_price):
51					volume = position_account.position.get(bar.symbol, 0)
52					self.send_order(bar.symbol, bar.datetime, bar.open, volume, is_buy=False)

1backtester = BackTester(
2	 start_datetime='2010-01-01', 
3	 end_datetime='2018-01-01',  
4	 symbol='600837', 
5	 initial_cash=100000, 
6	 data_source=TushareDataSource, 
7	 strategy=RefinedSMAStrategy(short_term=5, long_term=20),
8)
9backtester.start_backtest()

從回測(cè)圖可以看到，對(duì)于同樣的一只股票、同樣的回測(cè)區(qū)間，稍微改進(jìn)一下原有的策略就成效顯著啦!精益求精的同學(xué)們也可以動(dòng)手開(kāi)發(fā)自己的策略哦～通過(guò)兩次實(shí)踐，想必大家對(duì)雙均線策略已經(jīng)比較熟悉啦。

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課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用；

　　非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開(kāi)發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。>>>點(diǎn)擊咨詢AQF課程相關(guān)問(wèn)題

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　　量化金融分析師AQF核心課程體系：

　　1、《量化投資基礎(chǔ)》

　　主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

　　2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

　　包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

　　3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

　　4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

　　旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

　　5、《量化實(shí)盤交易》

　　旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF相關(guān)問(wèn)題

　　掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制；

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué)；

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力；

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用；

7、掌握從策略思想——策略編寫(xiě)——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程；具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

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