循序渐进：用python做金融量化分析（四）双均线系统策略

上一节中讲了单均线系统最优参数的寻找，这一节我们开讲双均线系统，在编程设计上，双均线系统相对于单均线系统来说多了一个均线循环，在短期均线循环里面再嵌套一个长期均线循环，其它方面和单均线系统变化不大，由于嵌套了一个循环，程序运算量大增，运行时间随着均线参数的增大而大大延长，所以本程序在设置的时候是把均线设计在4-40之间。有兴趣的朋友也可以自己修改参数，增加均线的数量，本文运行结果截取前五条记录，结果如下：

re sma lma

456 3092.20 20.0 21.0

187 2682.15 9.0 27.0

476 2593.25 21.0 22.0

435 2549.35 19.0 20.0

158 2545.83 8.0 29.0

最优的是20和21日均线，这和单均线策略系统的结果差不多，两者的收益点数都是第一，而且收益点数相差也不是太大，这说明从日线上来看，沪深300指数用20日均线来判断趋势行情比较有利。

下面是完整的程序代码：

import pandas aspdimport xlrdimport matplotlib.pyplotas pltimport numpy as npdef maCal(price,m): #求移动平均线的函数ma=pd.Series(0.0,index=list(price))for i in range(m-1,len(col)):ma[i]=sum(col[(i-m+1):(i+1)])/mreturn(ma)xls =xlrd.open_workbook('hs300.xls')#打开文件sheet = xls.sheets()[0]#打开表1col =sheet.col_values(0)#打开第一列nrows =sheet.nrows #行数m=40ma_re =pd.DataFrame(columns=['re', 'sma','lma'])#建立表格，三列分别表示收益点数，短期均线，长期均线参数row=0 for j inrange(4,m): #外循环代表短期均线Sma=[]Lma=[]Sma=maCal(col,j).values     for n in range(j+1,m+1):#内循环代表长期均线a=0 #用于判断是否持仓，0代表空仓 buy=[]sell=[]Lma=maCal(col,n).valuesfor k in range(j,nrows): ret=0if col[k]>Sma[k] andSma[k]>Lma[k]  and a==0:#收盘价在短期均线之上，短期均线在长期均线之上buy.append(col[k])a=1elif col[k]<Sma[k] andSma[k]<Lma[k]  and a==1:  #收盘价在短期均线之下，短期均线在长期均线之下sell.append(col[k])a=0               for l in range(0,len(sell)): #用卖出数列减去买入数列得到收益点数，然后对所有收益求和ret += sell[l]-buy[l]ma_re.loc[row] = [ret,j,n] #把收益点数和相应的均线参数存到表格中row+=1  ma_re =ma_re.sort_values(by='re', ascending=False) #把收益点数按降序排序print(ma_re)

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