python量化投资策略代码

以下是一个简单的 Python 量化投资策略代码示例：

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

# 获取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算收益率
df['return'] = df['close'].pct_change()

# 计算移动平均线
df['MA_5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['MA_20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()

# 生成交易信号
df['signal'] = np.where(df['MA_5'] > df['MA_20'], 1, -1)

# 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'] = (1 + df['strategy_return']).cumprod() - 1

# 绘制累计收益率曲线
plt.plot(df['cum_return'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Cumulative Return')
plt.title('Cumulative Return Curve')
plt.show()

以上代码实现了一个简单的均线策略，根据股价的 5 日和 20 日移动平均线的交叉来生成交易信号，进而计算出策略收益率和累计收益率，并绘制出累计收益率曲线。