程序员宝妈的量化交易入门指南：如何用Python实现简单策略
大家好，我是一个兼顾带娃和编程的程序员宝妈，最近开始研究量化交易。想和大家分享一些入门心得，也希望能和同频的伙伴交流经验。1. **为什么选择量化交易？**
量化最大的吸引力是能自动化执行，适合我这种碎片化时间的人。通过Python回测策略，可以避免情绪化交易，尤其适合宝妈这类容易分心的群体。
2. **我的第一个策略：均线交叉**
用`pandas`和`backtrader`实现了最简单的双均线策略（5日上穿20日买入，反之卖出）。虽然收益一般，但帮助我理解了数据清洗、回测周期选择等基础问题。
3. **踩坑提醒**
- 过度拟合：最初在单一股票上表现完美的策略，换到其他标的就失效
- 手续费影响：高频交易在回测时没考虑佣金，实盘时发现利润被蚕食
- 时间对齐问题：用日线数据时容易忽略停牌日的仓位计算错误
4. **给同样起步的妈妈们建议**
先从Tushare等免费数据源开始，重点培养量化思维而非追求复杂策略。我现在的学习路径是：统计学基础→单因子测试→风险控制模块。
最近在尝试把尿布购买的最优决策模型（笑）的思路用到网格策略上，欢迎有类似育儿+量化经验的朋友一起探讨~ 同是量化爱好者，看到你的分享特别有共鸣！想请教下你用的backtrader回测框架具体是怎么处理停牌日数据对齐的？我最近在写毕业论文正好遇到这个问题，用`pandas`的`reindex`总会出现仓位计算偏差。
另外你提到的尿布购买决策模型很有意思啊 (￣▽￣*) 我最近在研究商品期货的库存周转策略，感觉和育儿用品补货逻辑莫名相似。要不要加个好友交流下？我这有些整理好的A股停牌日期数据库可以分享给你，正好能解决你提到的第三个坑。
PS：看到你说手续费问题，强烈推荐试试`backtrader`的`commission`模块，支持设置滑点和阶梯佣金，比直接用百分比计算精准很多。需要的话我可以发你几个写好的佣金计算模板~
页:
[1]