（一点小发现）双均线跑EOS相当于捡钱

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前言：建立快速均线ma_fast和慢速均线ma_slow，股价变化期间快速均线和慢速均线会出现交叉点，快速均线上穿慢速均线称为金叉，作为买入点，慢速均线下穿快速均线称为死叉，作为卖出点。
何谓均线？
例如，前5日收盘价分别为10，10.5，12，15，14，那么5日均线：

如下图所示，蓝色线是BTC/USDT每分钟收盘价，红色线是5日均线。从图上可以看出来5日均线比收盘价变化更加平滑。
双均线
两条周期不同的均线，例如下图中红色和黄色分别表示5日均线和10日均线。

红色快速均线向上穿过黄色慢速均线时形成金叉，红色快速均线向下穿过黄色慢速均线时形成死叉。看了上图，是不是萌发出一种想法：如果我们在金叉信号出现的时候买入，在死叉信号出现的时候卖出，不就可以获取正的收益了吗？
下面进行第一个双均线策略（金叉时买入，死叉时卖出）。回测交易币对BTC/USDT，回测平台是币宽(可以在官网www.nextfintech.io下载)。以下默认您已经初步学会如何使用币宽平台了。
策略相关说明：

• 回测时间：2018-01-01至2018-07-01
• K线频率：3600s
• 初始资金：10000 USDT
• 交易手续费率：0.2%
• 均线参数：快速10日均线，慢速30日均线
• 回测交易所和币对：BINANCE的BTC/USDT
  

策略代码如下：

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import
   
3. from nf.api import *
   
4. import pandas as pd
   
5. import talib as ta
   
6. 
   
7. def init():
   
8.     global trade
   
9.     global exchange
   
10.     global front
    
11.     global base
    
12.     global symbol
    
13.     global freq
    
14.     global data
    
15.     global fast
    
16.     global slow
    
17. 
    
18.     trade=False
    
19.     exchange='BINANCE'
    
20.     front='btc'
    
21.     base='usdt'
    
22.     symbol=get_symbol(exchange,front,base)
    
23.     freq='3600s'
    
24.     fast=10
    
25.     slow=30
    
26.     subscribe(symbol,freq,slow+1)
    
27.     print('init__')
    
28. 
    
29. def on_bar(bars):
    
30.     global trade
    
31.     global exchange
    
32.     global front
    
33.     global base
    
34.     global symbol
    
35.     global freq
    
36.     global fast
    
37.     global slow
    
38. 
    
39.     records=context.data(symbol,freq,slow+1)
    
40.     ma_fast=ta.MA(records['close'],fast)
    
41.     ma_slow=ta.MA(records['close'],slow)
    
42.     if trade==False and ma_fast.iloc[-2]<ma_slow.iloc[-2] and ma_fast.iloc[-1]>ma_slow.iloc[-1]:
    
43.         if get_positions(exchange,base)[0]['available']>records['close'].iloc[-1]:
    
44.             print('买入')
    
45.             buy_vol=get_positions(exchange,base)[0]['available']/records['close'].iloc[-1] *0.7
    
46.             order_buy=order_volume(symbol,buy_vol,side=1,position_effect=1,order_type=1,price=records['close'].iloc[-1])
    
47.             print('买单详情：',order_buy)
    
48.             trade=True
    
49.     if trade==True and ma_fast.iloc[-2]>ma_slow.iloc[-2] and ma_fast.iloc[-1]<ma_slow.iloc[-1]:
    
50.         if len(get_positions(exchange,front))!=0:
    
51.             print('卖出')
    
52.             sell_vol=get_positions(exchange,front)[0]['available']
    
53.             order_sell=order_volume(symbol,sell_vol,side=1,position_effect=1,order_type=1,price=records['close'].iloc[-1])
    
54.             print('卖单详情：',order_sell)
    
55.             trade=False
    
56.             print('on_bar处理结束')
    
57. 
    
58. def on_execution_report(execrpt):
    
59.     print('成交回报：',execrpt)
    
60. 
    
61. def on_error(code,info):
    
62.     print('错误代码：',code,'错误代码说明',info)
    
63. 
    
64. def on_backtest_finished(indicator):
    
65.     print('绩效对象打印:',indicator)
    
66. 
    
67. if __name__ == '__main__':
    
68.     run(strategy_id='2bb52f11-8730-11e8-ab81-00ffa9185dbb',
    
69.         filename='main.py',
    
70.         mode=2,
    
71.         token='6778ebc60a3b004bcc7286a5566a28df')

复制代码

回测结果如下(所有结果按每日公允汇率币/USD结算)：
累计收益率：-24.33%
年化收益率：-38.62%
基准收益率：-79.03%
最大回撤：36.47%
Alpha：-0.04
Beta：0.46
从回测结果可以看出，双均线策略实现了超额收益，但是总体收益不佳。下图是BTC/USDT的行情走势图，2月份至3月份和4月份至5月份明显处于上升趋势，1月至2月份市场处于下跌趋势，3月份至4月份和5月份至7月份市场处于震荡下跌趋势。
双均线优化
均线策略属于趋势策略，在趋势市场中表现较好，但是在震荡市场中会持续出现回撤，且存在一定的滞后性，均线周期越大滞后性越明显。基于此，我们可以认为价格在120日均线之上时处于多头趋势市场，因此开仓条件调整为：当价格在120日均线之上，且快速均线上穿慢速均线时，开仓买入。
回测结果：
累计收益率：-14.36%
年化收益率：-25.02%
基准收益率：-79.03%
最大回撤：37.82%
Alpha：0.06
Beta：0.41
从回测结果看，在增加了价格处于120日均线之上时，累计收益率和年化收益率都有了明显提升。
小结：均线策略适合于趋势市场，具有右侧交易性质，且周期越长的均线滞后性越明显，需要和其他趋势判断指标和仓位控制进行优化。本片作为第一篇量化策略比较简单，读者有兴趣的话可以自己回测以下其他的均线指标(例如指数加权平均线和简单易懂平均线)，用python的talib库可以快速计算这些指标。
声明：本文主要用于共同探讨和学习，请勿直接用于实盘交易。
后续将推出更多系列的量化策略，欢迎大家关注，共同交流。
未经本人允许，禁止转载。币宽

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