Quant认知（三）–移动平均线策略
📑 目录
- 1️⃣ 趋势 vs 噪声 —— 你每天看到的是什么？
- 2️⃣ 为什么需要“移动平均”
- 3️⃣ 移动平均线的两个关键参数
- 4️⃣ 金叉与死叉 —— 趋势转折的“信号灯”
- 5️⃣ 第一个量化策略（规则）
- 6️⃣ 专业可视化 —— 一张图看懂一切
1️⃣ 趋势 vs 噪声
直观比喻
- 趋势：像海浪的大方向（涨潮或退潮），持续几天甚至几周。
- 噪声：像水面的小波纹，一天内上蹿下跳，不代表方向变了。
三种市场状态
| 上涨趋势 | 价格整体向上，低点越来越高 | 赚钱效应，偏乐观 |
| 下跌趋势 | 价格整体向下，高点越来越低 | 亏损风险，偏悲观 |
| 噪声/横盘 | 价格来回震荡，没有明确方向 | 容易反复被“骗线” |
趋势描述价格变化的较长期方向；噪声则是短期、难以解释或预测的价格波动。横盘是一种市场状态，而不是噪声本身
2️⃣ 为什么需要“移动平均”
问题
每天收盘价受消息、大单、情绪影响，太“毛刺”，直接看会头晕。
解决方案
对最近 N 个价格进行平滑处理，降低短期价格波动对观察结果的影响。
生活类比
- 看天气不能只看今天温度（波动大），要看最近一周平均温度（更稳）。
- 移动平均就是“温度的7天滑动均值”。
代码实现（pandas）
df['MA5'] = df['Close'].rolling(5).mean() # 5日均线
df['MA20'] = df['Close'].rolling(20).mean() # 20日均线
- rolling(n)：取最近 n 天窗口
- .mean()：计算算术平均
3️⃣ 移动平均线的两个关键参数
| MA5（短期） | 最近5天收盘价平均 | 敏感，紧跟价格，但容易有假信号 |
| MA20（中期） | 最近20天收盘价平均 | 平滑，更稳定，但反应慢（滞后） |
4️⃣ 金叉与死叉 —— 趋势转折的“信号灯”
当短期均线（MA5）和长期均线（MA20）相遇交叉时，产生经典信号：
| MA5 从下往上穿过 MA20 | 金叉（Golden Cross） | 短期力量转强，可能进入上涨 | 买入参考 📈 |
| MA5 从上往下穿过 MA20 | 死叉（Death Cross） | 短期力量转弱，可能进入下跌 | 卖出参考 📉 |
如何用代码检测金叉/死叉
df['spread'] = df['MA5'] – df['MA20'] # 差值
df['cross'] = np.sign(df['spread']).diff() # 符号变化
# cross > 0 → 金叉（由负转正）
# cross < 0 → 死叉（由正转负）
金叉≠必然赚钱，死叉≠必然亏钱。后面章节会用回测验证真实效果。
spread = MA5 − MA20。spread 从负变正，表示发生金叉；从正变负，表示发生死叉。
5️⃣ 第一个量化策略（规则）
把上面的直觉写成 if 规则（伪代码）：
如果 MA5 > MA20：
持仓（买入）
否则：
空仓（卖出）
在代码里变成 signal 列
df['signal'] = (df['MA5'] > df['MA20']).astype(int)
# signal = 1 → 持仓；signal = 0 → 空仓
交易记录
df['trade'] = 0
df.loc[df['cross'] > 0, 'trade'] = 1 # 金叉日 → 买入
df.loc[df['cross'] < 0, 'trade'] = –1 # 死叉日 → 卖出
6️⃣ 专业可视化 —— 一张图看懂一切
一张好的策略图应包含：
- 价格（灰色细线）
- 两条均线（橙色 MA5，蓝色 MA20）
- 金叉 ▲（绿色向上三角）
- 死叉 ▼（红色向下三角）
- 下方色带：蓝色表示持仓，白色表示空仓
这样一眼就能看出：
- 什么时候买（金叉 + 持仓开始）
- 什么时候卖（死叉 + 持仓结束）
- 中间持有过程是否赚钱（看价格涨跌）
