用python写一个量化交易策略

好的，以下是一个简单的Python量化交易策略，它使用了双均线策略：

import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf

# 下载股票数据
stock = yf.Ticker('AAPL')  # 下载Apple股票数据
df = stock.history(period='max')

# 计算双均线
df['ma5'] = df['Close'].rolling(5).mean()
df['ma20'] = df['Close'].rolling(20).mean()

# 计算交易信号
df['signal'] = np.where(df['ma5'] > df['ma20'], 1, -1)

# 计算每日收益率
df['return'] = df['Close'].pct_change()

# 计算策略收益率
df['strategy_return'] = df['signal'].shift(1) * df['return']

# 计算累计收益率
df['cum_return'] = (df['strategy_return']+1).cumprod()

# 输出最终结果
print(df.tail())

该策略的基本思路是：当股价短期均线上穿长期均线时买入，当股价短期均线下穿长期均线时卖出。策略的实现过程比较简单，主要分为如下几个步骤：

1. 下载股票数据：这里使用了yfinance库下载Apple股票的历史数据；
2. 计算双均线：使用pandas库的rolling函数计算5日均线和20日均线；
3. 计算交易信号：当5日均线上穿20日均线时产生买入信号，当5日均线下穿20日均线时产生卖出信号；
4. 计算每日收益率：使用pandas库的pct_change函数计算每日收益率；
5. 计算策略收益率：当产生买入/卖出信号时买入/卖出，计算持仓收益率；
6. 计算累计收益率：计算策略的累计收益率。

上述代码是一个简单的量化交易策略的示例，你可以根据自己的需求进行修改和优化。