讀了那麼多書，炒了那麼多股，對於交易，很多人都有了自己的思路和投資風格，這個時候，如果你會一點python，那麼一隻腳就已經邁入了量化投資的大門！
第一步幹什麼呢？首先，你當然需要有一個策略思路啦！
我們以一個簡單的雙均線日線策略為例：
每天回測。
買入條件：對短均線上穿長均線的股票實施買入操作
賣出條件：對短均線下穿長均線的股票實施賣出操作
長均線我們選取10日均線，短均線選取5日均線，5日均線上穿10日均線金叉買入，死叉賣出，是最常見的短線操作策略之一。
有了策略思路，
第二步我們就要想辦法實現了！是時候祭出QuantDesk了！
丟個下載地址給各位看官：
http://www.yunkuanke.com/#/download
那麼這個策略到底要怎麼寫呢？
根據上面的策略思路，我們應該先算選股指標，並根據選股指標進行買入賣出操作。但是在算選股指標時，我們需要做一些準備工作，才能保證指標能夠被計算出來。所以這個
流程可以分三步：
- 準備工作
導入需要的python包、設置參數。
細心的人會發現，策略的第一行一般都是用：# -*- coding:utf-8 -*-開頭，這一行代碼必不可少。這是因為PY文件當中是不支持中文的，就算註釋也不可以用中文，為了解決這個問題，就需要把文件編碼類型改為UTF-8的類型，輸入這個代碼就可以讓PY源文件裡面有中文了。
1） 導入需要的工具包
這一步是在計算選股指標之前，導入需要用到的工具包，比如，你在算指標的時候需要用到計算開平方之類的數學算法，鍵盤上的加減乘除幫不到你，這時候就需要math包，在寫這部分代碼的時候可以估計一下下面都需要用到哪些包，如果有遺漏，寫到後面還可以回頭補充。
2）設置參數
Config部分設置參數：比如平臺的用戶名和密碼、初始資金、交易開始和結束的時間、手續費等等：
Window_long代表長均線（10日均線）
Window_short代表短均線（5日均線）
Initial是設置整個回測開始前需要的操作，intPerDay是每日開始前需要的操作，因為在這個策略裡都不需要作什麼，所以我們設置了pass。
2.計算選股指標並執行買入賣出操作
Strategy後面寫的就是你的選股策略了，在判斷買入和賣出股票之前，我們需要明確幾件事：
- 現在是股票交易時間嗎？（判斷交易時間）
if sdk.isAssetTradingTime(AssetType.Stock):
- 我可以買哪些股票呢？（獲取股票列表）
stock_list = sdk.getStockList()
- 分別計算昨天的長短均線和前天的長短均線
long_ma1 = close_price_series[-window_long:, :].mean(axis=0)
short_ma1 = close_price_series[-window_short:, :].mean(axis=0)
long_ma2 = close_price_series[-(window_long+1):-1, :].mean(axis=0)
short_ma2 = close_price_series[-(window_short+1):-1, :].mean(axis=0)
1）判斷需要賣出的股票，生成賣出股票列表
第一次交易時，因為只有初始資金，所以沒有可以賣出的股票，程序會自動跳到下一步。從第二個交易日開始，程序會自動判斷，持倉的股票是否要賣出：
- 我能賣哪些股票？（生成賣出股票列表）
檢測持倉，看手中持有的股票是否有10日線上穿5日線，如果有符合條件的股票，就加入賣出列表。
- 我能賣多少股？
已經獲取了可以賣出的股票列表，那麼每隻股票的持倉量是多少呢？所以，我們調取持倉量，並將可賣持倉賦值給相應的posDict股票代碼，使股票代碼與持倉量一一對應。
- 生成賣出訂單
賣出股票需要知道三件事：股票代碼、賣出量和賣出價，目前我們已知符合賣出條件的股票代碼與持倉量，這一步要確定賣出量和賣出價。
Quotes獲取盤口信息，有了盤口信息就能獲取價格，我們設置：符合賣出條件的股票以開盤價賣出，並且賣出所有可賣持倉
2）判斷需要買入的股票，生成買入股票列表
- 我能買哪些股票？（生成買入股票列表）
首先檢測股票池中的股票是否有符合買入條件的（5日線上穿10日線），如果有，則加入買入股票列表buy_list
- 資金怎麼分配？
avg_cash這一行，首先獲取賬戶資金，然後平均分配給需要買入的股票。
- 生成買入訂單
買入股票需要知道三件事：股票代碼、買入量和買入價，目前我們已知符合買入條件的股票代碼與每隻個股的資金量，這一步要確定買入量和買入價。
Quotes獲取盤口信息，我們知道了股票的價格，我們設置開盤價買入(buy_price )
有了資金和價格，可以算出買多少股（buy_volume）
- 最後，執行買入操作
3.導入SDK
最後一步，調用我們的SDK，整個策略編寫完成
回測
利用QuantDesk平臺進行回測：
回測完成後，在平臺上可以看到很詳細的分析報告
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