刚接触量化，有思路却不会写策略？别慌！分享期货网格交易和机器学习 2 个实操案例，代码 逻辑拆解，新手也能跟着学～

一、先搞懂：量化策略编写的核心逻辑

不管写什么策略，都要先明确 “数据来源→规则设定→开平仓条件→风险控制”！比如网格交易是 “定区间自动买卖”，机器学习是 “用历史数据预测涨跌”，先理清逻辑再写代码～

二、实战案例 1：期货网格交易策略（附核心代码逻辑）

适合新手入门，原理是 “按价格区间自动开平仓”，比如涨超 3% 卖、跌超 3% 买：

核心步骤：

1. 数据准备：取过去 300 个 1 分钟线收盘价，算均值和标准差，划分 5 个网格区间（比如均值 ±2 倍 / 3 倍标准差）；
2. 仓位设置：给每个区间配权重（如 [0.25,0.15,0,0.15,0.25]），中间区间不持仓；
3. 开平仓规则：

关键代码片段（Python）：

python

运行

# 算均值和标准差，划网格
Result_mean = close_sort.tail(300).mean()
Result_std = close_sort.tail(300).std()
ContextInfo.band = Result_mean   np.array([-40,-3,-2,2,3,40])*Result_std

# 按价格所在网格定仓位
grid = pd.cut([close_lastbar], ContextInfo.band, labels=[0,1,2,3,4])[0]
if grid >=3 and 无多仓：# 开多
    long_num = 权重*剩余资金/(保证金率*收盘价*合约乘数)
    buy_open(...)
elif grid <=1 and 无空仓：# 开空
    short_num = 权重*剩余资金/(保证金率*收盘价*合约乘数)
    sell_open(...)
elif grid ==2 and 有持仓：# 平仓
    sell_close_tdayfirst(...) # 平多
    buy_close_tdayfirst(...) # 平空

三、实战案例 2：机器学习预测涨跌策略

适合有基础的玩家，用 SVM 模型预测股票涨跌，周一开仓、周五止损止盈：

核心步骤：

1. 训练数据：用 2016-2017 年数据，选 “收盘价均值、成交量、高低价均值” 等 7 个特征；
2. 模型训练：用 SVM 模型学 “特征→涨跌” 的规律（涨标 1、跌标 0）；
3. 实盘规则：

四、新手必看：写策略的 2 个关键提醒

1. 先跑模拟盘：别直接实盘！用回测看策略胜率、最大回撤，比如跑 3 个月数据，确认稳定再用小资金试；
2. 找对平台：需要开通支持量化的证券账户（比如能跑 QMT/PTrade 的），平台会提供行情接口、回测工具，不用自己搭环境。
   
3. 想试试却怕麻烦？现在沟通可领 “量化策略模板 平台开通指南”，门槛不高，跟着案例改改参数就能用～
   
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