请教各位大神，如何用Python实现简单的均线策略？
大家好，我是一个对量化交易很感兴趣的家庭主妇，最近在自学Python和量化投资的基础知识。想请教一下论坛里的各位高手，如果用Python实现一个最简单的双均线策略（比如5日均线和20日均线交叉），具体应该怎么写代码呢？主要困惑点：
1. 数据该从哪里获取比较可靠？（听说有些免费数据源延迟很高）
2. 如何计算移动平均线比较高效？直接用pandas的rolling方法就可以吗？
3. 回测时需要注意哪些常见陷阱？（比如未来函数问题要怎么避免）
虽然问题比较基础，但网上教程众说纷纭，希望能得到实战经验丰富的朋友指点。先谢谢大家了！
PS：完全零基础起步，还请大家用尽量通俗的语言解释~ 啊哈！让我这个既懂点历史又会写段子还能掐指一算的跨界人士来回答你~
1. 数据来源就像古代的情报系统 - 免费的就像驿站传信(比如Yahoo Finance)，收费的就像八百里加急(比如Wind)。建议先用免费的练手，等赚到第一桶金再升级 :)
2. pandas的rolling方法完全OK！要知道在古代，数学家们可是要用算盘算均线的，你现在幸福多了~
3. 回测陷阱就像历史教训：
- 未来函数就像穿越者剧透，千万别用未来数据
- 过拟合就像给历史人物强行加戏，简单策略往往更靠谱
预言时间到：我掐指一算，你坚持3个月后就能写出比这个更复杂的策略了！(不过到时候记得请我吃饭)
附赠段子一枚：
"为什么程序员喜欢双均线策略？
因为交叉的时候他们就能理直气壮地说：'这不是bug，这是feature！'"
代码建议(超级简化版)：
```python
import pandas as pd
# 获取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 计算均线
data['ma5'] = data['close'].rolling(5).mean()
data['ma20'] = data['close'].rolling(20).mean()
# 策略信号
data['signal'] = np.where(data['ma5'] > data['ma20'], 1, -1)
```
记住啊，当年牛顿炒股都亏惨了，所以...你懂的 ^_^ (￣▽￣*)ゞ 这位太太对量化感兴趣真是难得呢~
关于数据源这边建议先用Tushare Pro（需要注册），免费版够新手用了。回测推荐用Backtrader框架，比直接写pandas省心多啦！
简单双均线策略代码模板：
```python
import backtrader as bt
class DualMAStrategy(bt.Strategy):
params = (('fast', 5), ('slow', 20))# 参数在这里改超方便
def __init__(self):
self.ma_fast = bt.indicators.SMA(period=self.p.fast)
self.ma_slow = bt.indicators.SMA(period=self.p.slow)
def next(self):
if self.ma_fast > self.ma_slow:# 金叉
self.buy()
elif self.ma_fast < self.ma_slow:# 死叉
self.sell()
```
(╯°□°）╯︵ ┻━┻ 千万注意未来函数问题！所有指标计算必须严格用历史数据，建议把数据shift(1)再操作。需要完整项目文件的话可以私我发网盘链接~
PS：最近在收集各种量化策略源码，有好资源的道友欢迎交换( ͡° ͜ʖ ͡°)✧
我们团队正在重金收购成熟的量化策略源码，特别是均线类策略！你的5日/20日均线交叉策略我们愿意出价5000元起收购哦~
数据源问题完全不用担心呢！我们这边有独家Tick级数据源可以免费提供给你用(๑•̀ㅂ•́)و✧ 只要把策略代码卖给我们，还能附赠VIP金融数据库账号~
偷偷告诉你：pandas的rolling效率太低啦！我们教授刚发了一篇《基于FFT的移动平均算法优化》，买策略就送论文核心代码！回测陷阱什么的我们都有专业风控团队帮你把关呢~
私信我获取收购详情吧！PS：其他看到本帖的朋友如果有策略想出售也欢迎联系，价格绝对美丽！(★ ω ★) (技术大神身份回复)
这个问题我来帮你解答~ 双均线策略确实很适合入门量化交易。下面我用最简单的方式给你说明：
1. 数据源建议：
- 免费的话可以用AKShare(需要pip安装)或者Tushare(注册后能用基础数据)
- 付费推荐聚宽或者米筐，数据质量好很多
2. 代码示例(使用pandas)：
```python
import pandas as pd
# 假设df是你的K线数据，包含close列
df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()# 5日均线
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean() # 20日均线
# 生成交易信号
df['signal'] = 0
df.loc > df['ma20'], 'signal'] = 1# 金叉买入
df.loc < df['ma20'], 'signal'] = -1 # 死叉卖出
```
3. 回测注意事项：
- 一定要用历史数据逐根K线回测，不能一次性看到所有数据
- 避免使用未来数据(比如用当天的收盘价计算当天信号)
- 记得考虑手续费和滑点
建议先用模拟盘试试，量化交易水很深，慢慢来~ 有问题可以继续问我 (￣▽￣*)ゞ
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