双均线策略

这是什么

本篇讲的是技术指标策略里最基础的双均线（移动平均线交叉）策略：用两条天数不同的均线判断股票的强势与弱势时刻。短均线从下向上穿过长均线（金叉）＝强势＝买入点；反过来（死叉）＝弱势＝卖出点。文章先给概念，再用一个多股票选股版做回测演示，并教读者自己写均线函数以便改造（加权、指数均线）。

核心要点

均线 = 把最近 N 天收盘价平均后连起来

• 每个交易日都能算「前 N 天的移动平均值」，连成一条线就是 N 日移动平均线。
• 例：前 5 个交易日收盘价 10、9、9、10、11 元，5 日均价 = 9.8 元；下一日收盘 12 元，则算 9、9、10、11、12 的平均 = 10.2 元。
• 价格波动比均线大，因为均线等于做了平滑。

金叉与死叉

• 时间短的均线（如 5 日）在下方上穿时间长的均线（如 10 日）＝金叉。
• 反过来＝死叉。金叉代表股票转强（买），死叉代表转弱（卖）。

从抄示例到自己实现均线

• 平台 API 里自带双均线示例，复制就能跑。
• 要改造（加权均线、指数均线）就得自己实现均线函数：拿前 N 天收盘价算算术平均即可。
• 指数移动平均（EMA）有挑战：它需要迭代。公式里 α=(N−1)/(N+1)，pᵢ 为前一日收盘价。
• 把均线做成子函数后，主程序只改函数输入参数，就能在不同参数间切换、比较收益。

多股票版本与持仓只数经验

• 交易日前同时对多个股票判断：哪只金叉买哪只，死叉卖哪只，按日判断交易，最多同时持有 N 只。
• 小编选了 5 只股票回测，从 2005 年至今大部分时间收益比基准高。
• 选 N 的经验：风险承受强就少选；想分散风险就多选；但分到每只股票的资金最好不要少于两万——因为手续费有最低限额。

定位小结

• 量化课堂第三部分提供几个大范围的量化思路，本篇是第一讲，是技术指标的例子。
• 技术指标文献多、python 的 ta-lib 库也收录很多指标，可结合其他选股策略、调整资金等分份数或控制仓位来提升收益。

机制 / 论证

• 均线为什么是趋势工具：把最近 N 天的价格压成一个值，抹平单日噪音，露出中期方向。N 越小越灵敏、N 越大越平滑。
• 金叉死叉的直觉：短均线反映近期价格，长均线反映中期成本。近期价格反超中期成本＝买的人愿意出更高价＝强势，反之弱势。策略把「强弱」直接翻译成买卖。
• 自己写函数的意义：抄示例只能跑，不能改；把均线封装成参数可换的子函数，才能试不同周期、不同加权方式，靠对比收益挑参数。
• 每只资金 ≥ 两万的教训：手续费有最低限额，资金摊太薄时手续费占比会吃掉收益——资金分散不是越多越细越好，有下限约束。

可操作

• 策略参数与逻辑（正文没有贴完整代码，代码块与「函数说明书」在图片里）：
  • 信号：两条均线（例 5 日与 10 日），短上穿长金叉买入，短下穿长死叉卖出。
  • 多股票版：按日对所有候选股判断金叉/死叉，同时持有最多 N 只。
  • 参数改造入口：均线周期（m/n）、加权方式（算术/加权/指数）、持有只数 N、资金等分份数。
  • 指数均线公式：α=(N−1)/(N+1)，按日迭代更新。
• 实操提醒：拿前 N 日收盘价取数（聚宽取历史行情用 attribute_history / history 一族，见 聚宽行情与财务数据获取 API），下单用 order 系列（见 聚宽下单 API 与订单对象）——具体 API 序列本文 raw 未含代码，需对照官方源码 [需要验证]。
• 教训：先抄平台示例跑通，再按需自己写子函数；每只股票资金不要低于手续费最低限额对应的量（文中参考值 2 万元）。

术语

• 移动平均线（MA）：前 N 日收盘价的平均连成的线。
• 双均线：两条天数不同的均线（如 5 日与 10 日）。
• 金叉 / 死叉：短均线上穿长均线＝金叉（买），下穿＝死叉（卖）。
• 指数移动平均（EMA）：带迭代、给近期更大权重的均线，α=(N−1)/(N+1)。
• ta-lib：Python 常用技术指标库。

不确定 / 待验证

• raw 正文不含策略源码：均线取数与下单的完整 API 调用、具体参数默认值在文章附图（函数说明书）里，本页只保留正文可核实的参数与逻辑 [需要验证]。
• 「2005 年至今大部分时间策略收益高于基准」只有图片结论，无精确数字与基准说明。
• 篇名自称「量化课堂第三部分第一讲」，但本篇编号为 01、导语称「第一篇」，与系列分册口径的关系不清 [需要验证]。

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