在金融市場中，交易策略是許多投資者和交易者必備的工具。其中，雙均線策略（Dual Moving Average Strategy）是一種常用的技術分析方法，它基於簡單的均線概念來預測股票或期貨價格的走勢。在Python的幫助下，我們可以輕鬆地實現這樣的一個策略，並透過歷史數據來驗證其有效性。
雙均線策略的基本原理
雙均線策略主要基於兩種不同的期限的移動平均線（Moving Average, MA）來做出買賣決策。這通常包括一個較長期的MA和一個較短期的MA，二者分別被稱為"慢線"（Slow Moving Average, SMA）和"快線"（Fast Moving Average, FMA）。當FMA穿越SMA時，就可能發出交易信號。
在買入策略中，如果FMA從下向上穿過SMA，這通常被視為一個看漲信號，即建議買入股票。相反，在賣出策略中，如果SMA從上向下穿越FMA，這通常被視為一個看跌信號，意味著建議賣出股票。
Python實現雙均線策略的步驟
第1步：數據收集與處理
首先，我們需要收集足夠多的歷史價格數據。這些數據可以來自股票市場、期貨市場等任何可以用來交易的地方。在Python中，我們可以使用pandas庫來讀取和處理這些數據，例如從CSV文件或網絡上下載的數據。
第2步：均線計算
接著，我們需要對歷史價格進行均線分析。使用pandas的`rolling`方法可以方便地創建窗口（例如7天或20天的移動平均值）並計算出移動平均數。然後，我們可以使用`ewm`（exponential weighted moving average）來計算加權移動平均值，這在某些市場中可能更加適用。
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
讀取數據
df = pd.read_csv('stock_prices.csv', index_col=0, parse_dates=True)
計算均線
sma = df['Close'].rolling(window=20).mean()
ema = df['Close'].ewm(com=100, adjust=False).mean()
```
第3步：信號生成與執行
當SMA和EMA計算出來後，我們可以創建一個條件來識別穿越信號。這通常涉及到檢查短期均線是否穿過長期均線，並發出交易指令。在Python中，這可以用簡單的if語句來實現。
```python
創建穿越信號
df['Signal_Buy'] = np.where(df.ema > df.sma, 1, 0) # 當EMA大於SMA時為1（購買信號），否則為0
df['Signal_Sell'] = -np.where(df.ema < df.sma, 1, 0) # 當EMA小於SMA時為-1（出售信號），否則為0
```
第4步：回測分析
最後，我們需要用這些交易信號來實際操作歷史數據，並評估策略的表現。這通常涉及計算損益、勝率、最大回撤等指標。使用pandas和matplotlib可以輕鬆地生成必要的圖表和統計數據。
```python
計算總收益和每日收益率
df['Position'] = df['Signal_Buy'] - df['Signal_Sell'] # 1代表持有，-1代表空倉
df['Equity'] = df['Position'].cumsum().fillna(0) + df['Close'].cumsum()*df['Position']
```
結論
雙均線策略是一種簡單但廣泛使用的交易方法，透過Python的強大數據處理和分析功能，我們可以輕鬆地將理論策略轉化為實際應用。這不僅能夠幫助投資者更好地理解市場動向，還能提供一個量化工具來確保策略的有效性。當然，任何交易策略都不應被視為無風險，投資者仍需根據自身情況做出適當的風險評估和決策。