def trading_strategy(df, para): # 策略参数 n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数 m = para[1] # 标准差的倍数 ma_n = para[2] # MA指标的参数 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 # 计算均线和标准差 close = df['close'].values ma = np.mean(close[-n:]) std = np.std(close[-n:], ddof=1) # 计算上下轨道 upper = ma + volatility_factor * std lower = ma - volatility_factor * std # 计算MA指标 ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values ma_current = ma_values[-1] ma_previous = ma_values[-2] # 寻找交易信号 signal = 0 close_current = close[-1] close_previous = close[-2] # 做多信号 if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = 1 # 做空信号 elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current): signal = -1 # 平仓信号 elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)): signal = 0 return signal以上代码需要改进

这段代码可以进一步改进的地方有：

1. 参数的选择：在实际应用中，参数的选择可能需要经过多次试验和优化才能得到较好的结果。可以考虑使用一些优化算法，如网格搜索、贝叶斯优化等，来寻找最优参数组合。

2. 信号的过滤：当前的策略中只考虑了价格的波动和MA指标的交叉情况，可以考虑引入更多的技术指标或者基本面因素来过滤交易信号，例如RSI、MACD等。

3. 风险管理：风险管理是交易中非常重要的一环，可以考虑引入止损和止盈机制来控制风险。同时，也可以考虑在交易过程中动态地调整仓位大小，以适应市场的波动。

4. 策略评估：对于一个交易策略，除了考虑收益率之外，还需要考虑一些其他的指标，例如夏普比率、最大回撤等，来评估策略的优劣。可以考虑编写相应的代码来计算这些指标，并对策略进行评估和优化。