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超爆回报2682%！轻松复制这个简单暴利的量化策略（附详细Python代码）

Python中文社区 · 公众号 · Python · 2025-02-17 08:08

正文

大家好，我是橙哥！在量化交易的世界里，如何优化一个经典策略，最大化回报，同时减少风险，是每一个投资者和量化交易员关注的核心问题。 移动平均交叉策略 （Moving Average Crossover）作为最常见的趋势跟踪策略，虽然简单，但在市场中被广泛应用。其核心思想是通过短期均线和长期均线的交叉来发出买入和卖出信号。然而，传统策略大多基于 收盘价 ，这可能导致信号滞后或受到市场突发波动的影响。

为了解决这个问题，我们提出了一个创新的优化方法：通过 典型价格 来改进移动平均交叉策略，减少收盘价带来的偏差。 典型价格考虑了开盘价、最高价、最低价和收盘价的平均值，这种方式能够更全面地反映市场的真实动态。 在本文的例子中，通过回测，最终在5年时间内实现了 2682.99% 的超额总回报 。本文将带您了解如何通过Python实现这一策略，并通过回测与优化得到最优参数组合。

典型价格：提高策略准确性的利器

在传统的移动平均交叉策略中，信号通常基于每日的收盘价进行计算。然而，单一的收盘价并不能全面反映市场的波动，尤其是在市场极端波动时，收盘价可能并不代表当天的市场情绪。 典型价格 通过将开盘价、最高价、最低价和收盘价取平均值，能够消除单一价格可能带来的偏差，提升信号的准确性。

典型价格的计算公式如下：

这种方法比仅使用收盘价更加全面，能够更好地捕捉市场的总体趋势。

策略优化与回测：如何在Python中实现

接下来，我们将详细展示如何通过Python实现这个优化策略，并使用 vectorbt 库进行回测和参数优化，帮助我们找出最适合当前市场条件的策略参数。 请在文末获取完整代码。

1. 导入必要的库

我们首先需要一些常用的Python库来进行数据处理、回测以及结果可视化。

• numpy 和 pandas ：用于数据处理和计算；

• yfinance ：用于下载历史股票数据；

• vectorbt ：用于进行回测和策略优化；

• seaborn 和 matplotlib ：用于可视化结果。

2. 计算典型价格

典型价格是通过开盘价、最高价、最低价和收盘价的简单平均得到的，我们定义一个函数来计算典型价格。

3. 实现移动平均交叉策略

我们将移动平均交叉策略的逻辑应用于典型价格的计算。当短期移动平均线上穿长期移动平均线时，产生买入信号；反之，当短期均线下穿长期均线时，产生卖出信号。

4. 获取股票数据

我们使用


      
       yfinance

库获取NVIDIA（NVDA）的历史股价数据，并进行数据清洗和填充缺失值。

5. 策略优化与回测

我们设定短期和长期窗口的范围，并对其进行遍历，优化不同的参数组合。通过 vectorbt 进行回测并保存每个参数组合的回报结果。

6. 回测结果的可视化

通过热图展示不同参数组合下的总回报，我们可以直观地看到哪些参数组合表现最好。

7. 确定最佳参数组合

通过回测结果，我们找到了最佳的参数组合，即短期窗口=92，长期窗口=93，回报为2683%。我们进一步输出这些参数和回报结果。

8. 最终回测与结果展示

最终，我们使用找到的最佳参数进行回测，展示策略的收益曲线，并输出相关的统计数据。

请到「今天看啥」查看全文

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