用python实验量化交易代码

以下是一个简单的Python程序，用于实现基于MA均线策略的量化交易：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取历史价格数据
data = pd.read_csv('data.csv')
data.columns = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']

# 计算MA均线
data['MA5'] = data['close'].rolling(5).mean()
data['MA10'] = data['close'].rolling(10).mean()

# 生成交易信号
data['signal'] = np.where(data['MA5'] > data['MA10'], 1, -1)

# 计算每天的涨跌幅
data['returns'] = np.log(data['close'] / data['close'].shift(1))

# 计算策略收益
data['strategy'] = data['signal'].shift(1) * data['returns']

# 计算累计收益率并绘制图形
data['cumulative'] = data['strategy'].cumsum()
plt.plot(data['cumulative'])
plt.show()

在这个程序中，我们首先读取历史价格数据，并计算5日和10日的移动平均线。然后，我们生成交易信号，如果5日均线大于10日均线，则买入，否则卖出。接下来，我们计算每天的涨跌幅，并根据交易信号计算策略收益。最后，我们计算累计收益率并绘制图形。