看着别人炒股挣钱，心里总是心痒痒，但是每次一入市，总能被当韭菜收割，沉不住气。近期看了《海龟交易法则》，里面提到一些说法，觉得有点意思，所以拿历史数据试一试，探探究竟，不作为投资建议，仅供娱乐。

抛出书里的几个说法:1、投资可以标准化，但是每几个人能坚持；2、找到一个期望值为正的操作系统，不如有55%的概率是挣钱的，那么只要不断的重复，最终总可以赢钱，除非你是45%*45%...*45%的倒霉蛋；3、风险空值，逐步试行；4、简单就可以了，复杂的系统反而会出现过度拟合；

使用python进行数据收集和处理，最后进行结果分析和展示。使用到pandas库、金融数据库使用了akshare(免费，tushare也可以，但是要有积分)，但是

akshare收集到的数据，与不同平台的进行比较(wind,东方财富)有微小偏差，暂忽略不计。

akshare：https://www.akshare.xyz/zh_CN/latest/data/stock/stock.html#id5

***本次回测操作方法为趋势交易，采用60日均线上穿250日均线时买入(认为开启往上涨的趋势)，下穿时卖出(认为上涨结束开始下跌)

使用当前A股从2000年1月1日到2020年11月26日数据进行测试。

以当前数据的结论是：截止到2020年11月26日，包含持有的收益是(6000倍)，但是需要操作的资金量大，操作股票数量较多，且存在连续亏损的年份，虽然总体为

正收益，但是执行起来信心难以保障。

1、获取机构名单，这个通过wind查询了机构的名单；

2、获取数据，通过akshare库获取每只股票从2000年开始，每一天的数据，采用后复权。

后复权：保证历史价格不变，在每次股票权益事件发生后，调整当前的股票价格。 后复权价格和真实股票价格可能差别较大，不适合用来看盘。 其优点在于，可以被看作投资者的长期财富增长曲线，反映投资者的真实收益率情况。

%%time#读取全部A股数据

for i, row inorg.iterrows():

code= row['akcode']

t1= row['上市日期']if t1 < datetime.datetime(2000,1,1):

t1= datetime.datetime(2000,1,1)

t2=datetime.datetime.now()print(str(i),code,'开始读取。')

berr=Truetry:#调用API接口获取数据

df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date=t1.strftime("%Y%m%d"), end_date=t2.strftime("%Y%m%d"), adjust="hfq")except:print(code + '读取' + t1.strftime("%Y-%m-%d") + '--' + t2.strftime("%Y-%m-%d") + '有问题。')

berr=False

l=[]#合并

ifberr:

df=df.reset_index()#修改名字

df.columns = [ x.upper() for x indf.columns]

df.rename(columns={"DATE": "index"},inplace=True)

df= df[df['OPEN'].notnull()]#通过rolling滚动计算均线和BOLL通道

df['MA_5'] = df['CLOSE'].rolling(window=5).mean()

df['MA_10'] = df['CLOSE'].rolling(window=10).mean()

df['MA_20'] = df['CLOSE'].rolling(window=20).mean()

df['MA_30'] = df['CLOSE'].rolling(window=30).mean()

df['MA_60'] = df['CLOSE'].rolling(window=60).mean()

df['MA_250'] = df['CLOSE'].rolling(window=250).mean()

df['BOLL_STD'] = df['CLOSE'].rolling(window=250).std()

df['BOLL_UPPER'] = df['MA_250'] + 2 * df['BOLL_STD']

df['BOLL_LOWER'] = df['MA_250'] - 2 * df['BOLL_STD']

with pd.ExcelWriter(r'../data/huice/aklishi/' + code + '.xlsx') as writer:

df.to_excel(writer,index=False,sheet_name = 'Sheet1')

3、开始进行回测；

#判断买卖结点#采用短线均线上穿长线均线为买点#采用短线均线下穿长线均线为卖点

def is_dbljx(data,i,mode = 'buy',j1='MA_60',j2='MA_250'):if i < 250:returnFalseif mode == 'buy':if (data.loc[i,j1] > data.loc[i,j2]) & (data.loc[i-1,j1] < data.loc[i-1,j2]):returnTrueelse:if (data.loc[i,j1] < data.loc[i,j2]) & (data.loc[i-1,j1] > data.loc[i-1,j2]):returnTruereturnFalse#data总数据，l操作记录列表(买、卖形成一条记录)#计算出每一次持有股票的盈利金额、盈利幅度、持有天数、期间最高收益、区间最低收益

defhuizong_one(data,l):#输出结果

dfout = pd.DataFrame(l, columns=['证券代码','买入索引','卖出索引', '买入日期','卖出日期', '买入价格', '卖出价格','状态'])

dfout= dfout.reindex(columns=['证券代码', '买入索引','卖出索引', '买入日期','卖出日期', '买入价格', '卖出价格','状态','期间最高收益','期间最低收益','盈利金额','盈利幅度','持有天数'])#,'盈利金额','盈利幅度','持有天数'

for i, row indfout.iterrows():

dfout.loc[i,'盈利金额'] = dfout.loc[i,'卖出价格'] - dfout.loc[i,'买入价格']

dfout.loc[i,'盈利幅度'] = (dfout.loc[i,'卖出价格'] - dfout.loc[i,'买入价格']) / dfout.loc[i,'买入价格'] * 100dfout.loc[i,'持有天数'] = dfout.loc[i,'卖出日期'] - dfout.loc[i,'买入日期']

m= data.loc[dfout.loc[i,'买入索引']:dfout.loc[i,'卖出索引'],'CLOSE'].max()if m < dfout.loc[i,'卖出价格']:

m= dfout.loc[i,'卖出价格']

dfout.loc[i,'期间最高收益'] = (m - dfout.loc[i,'买入价格'])/dfout.loc[i,'买入价格'] * 100m= data.loc[dfout.loc[i,'买入索引']:dfout.loc[i,'卖出索引'],'CLOSE'].min()if m > dfout.loc[i,'卖出价格']:

m= dfout.loc[i,'卖出价格']

dfout.loc[i,'期间最低收益']= (m - dfout.loc[i,'买入价格'])/dfout.loc[i,'买入价格'] * 100

return dfout

回测主体：

%%time#遍历回测所有采集的股票数据

folder_name = r'../data/huice/aklishi/'file_list=os.listdir(folder_name)

ldf=[]if len(file_list) >0 :#遍历文件夹下所有文件

ldf =[]for f inrange(len(file_list)):

data= pd.read_excel(folder_name + str(file_list[f]),dtype=object)

data['bs'] = ''code= str(file_list[f])[:-5]

l=[]

buy_index=0#因为比较的是60日线和250日线，所以从第251个开始

for i in range(250,len(data)):#判断买卖信号

if is_dbljx(data,i,'buy'):#记录买点

buy_index =i

data.loc[i,'bs'] = 'b'

#卖出信号

elif (buy_index != 0) & is_dbljx(data,i,'sell'):#证券代码 买入索引 卖出索引 买入日期 卖出日期 买入价格 卖出价格

#记录下买卖点，清除买点

l.append([code,buy_index,i,data.loc[buy_index,'index'],data.loc[i,'index'],data.loc[buy_index,'CLOSE'],data.loc[i,'CLOSE'],'终止'])

buy_index=0

data.loc[i,'bs'] = 's'

#结束以后保存结果

with pd.ExcelWriter(folder_name +str(file_list[f])) as writer:

data.to_excel(writer,index=False,sheet_name = 'Sheet1')#汇总单次结果

if buy_index !=0:#记录一个当前

l.append([code,buy_index,i-1,data.loc[buy_index,'index'],data.loc[i-1,'index'],data.loc[buy_index,'CLOSE'],data.loc[i-1,'CLOSE'],'持有'])

ldf.append(huizong_one(data,l))#存储每只股票的操作结果

#最后汇总输出

dfout = pd.concat(ldf,ignore_index=True)

with pd.ExcelWriter(r'../data/huice/回测结果2.xlsx') as writer:

dfout.to_excel(writer,index=False,sheet_name = 'Sheet1',float_format="%.2f")

最终形成的数据：

4、结果分析

4.1 总体情况来看

从2000-01-01 -- 2020-11-26 以来，按照收盘价，60日均线上穿250日均线时进行买入，60日均线下穿250日均线时进行卖出，共进行操作21948次(每一次都买入一样的价钱)，平均持有天数是293天，亏损次数13331次，盈利次数8568次，只有大概4成的操作是盈利的，但是盈利幅度总和达到605232.1%(6052倍)，总共是盈利的。

最大一次亏损达到-68.5%，相当于1万元，亏损剩下3000来，最大一次盈利是24倍！

4.2 从过程来看

持有期间，最高一次收益是52倍，最低持有收益是-72.22%，意味着你某次操作得承受亏损72%，持有天数达223天，最大一次利润回吐是84.15%，经历了从盈利3倍到亏损27%的痛。

4.3 分时间操作来看

买入来看，在2007年仅操作了84次，在2019年3401次。假设每次操作都投入1万元，那么- -||在不考虑存量股票的情况下，你需要3401万资金，贫穷限制了我的操作。

卖出来看，最多卖出时在2019年2242次(2020年卖出1671次，还在持有的有(2515，前面的计算是计算到截至11月26日的收益)，最少卖出时间是在2009年。

分年度收益来看，20年来，仅有11年是正收益，在2008年的时候，产生了3052倍收益，在2019年时造成了321倍的亏损....这相当于，每次投入1万块，在2019年会亏个几百万。从这个系统运行起来看，2001年-2006年经历了长达5年的亏损，正常人相比都会怀疑自己的系统不行的了。难！

5、结论

从当前的操作来看这一次回测，第一，虽然能挣钱，资金量需要有点多；

第二，操作的股票太多，2020年持有2515只股票，等价于操作了股票市场一半多的股票。

第三，根据交易者效应，你发现能够赚钱的策略被别人知道以后开始跟风就会变得不赚钱，然而系统的正确性又需要时间来验证，如果出现了交易者效应或其他因素导致系统连续亏钱如2001年 -- 2006年，那么就会导致对系统变得没有信心，最终就会错过2007年、2008年以致于后面丰收的年份。

总体来说，有点跳大神的感觉，以为自己在某个时间段合适的理论，结果只是巧合？三体转。

回头再考虑结合一下，大盘的情况进行回测看看。