读了那么多书，炒了那么多股，对于交易，很多人都有了自己的思路和投资风格，这个时候，如果你会一点python，那么一只脚就已经迈入了量化投资的大门！
第一步干什么呢？首先，你当然需要有一个策略思路啦！
我们以一个简单的双均线日线策略为例：
每天回测。
买入条件：对短均线上穿长均线的股票实施买入操作
卖出条件：对短均线下穿长均线的股票实施卖出操作
长均线我们选取10日均线，短均线选取5日均线，5日均线上穿10日均线金叉买入，死叉卖出，是最常见的短线操作策略之一。
有了策略思路，
第二步我们就要想办法实现了！是时候祭出QuantDesk了！
丢个下载地址给各位看官：
http://www.yunkuanke.com/#/download
那么这个策略到底要怎么写呢？
根据上面的策略思路，我们应该先算选股指标，并根据选股指标进行买入卖出操作。但是在算选股指标时，我们需要做一些准备工作，才能保证指标能够被计算出来。所以这个
流程可以分三步：
- 准备工作
导入需要的python包、设置参数。
细心的人会发现，策略的第一行一般都是用：# -*- coding:utf-8 -*-开头，这一行代码必不可少。这是因为PY文件当中是不支持中文的，就算注释也不可以用中文，为了解决这个问题，就需要把文件编码类型改为UTF-8的类型，输入这个代码就可以让PY源文件里面有中文了。
1） 导入需要的工具包
这一步是在计算选股指标之前，导入需要用到的工具包，比如，你在算指标的时候需要用到计算开平方之类的数学算法，键盘上的加减乘除帮不到你，这时候就需要math包，在写这部分代码的时候可以估计一下下面都需要用到哪些包，如果有遗漏，写到后面还可以回头补充。
2）设置参数
Config部分设置参数：比如平台的用户名和密码、初始资金、交易开始和结束的时间、手续费等等：
Window_long代表长均线（10日均线）
Window_short代表短均线（5日均线）
Initial是设置整个回测开始前需要的操作，intPerDay是每日开始前需要的操作，因为在这个策略里都不需要作什么，所以我们设置了pass。
2.计算选股指标并执行买入卖出操作
Strategy后面写的就是你的选股策略了，在判断买入和卖出股票之前，我们需要明确几件事：
- 现在是股票交易时间吗？（判断交易时间）
if sdk.isAssetTradingTime(AssetType.Stock):
- 我可以买哪些股票呢？（获取股票列表）
stock_list = sdk.getStockList()
- 分别计算昨天的长短均线和前天的长短均线
long_ma1 = close_price_series[-window_long:, :].mean(axis=0)
short_ma1 = close_price_series[-window_short:, :].mean(axis=0)
long_ma2 = close_price_series[-(window_long+1):-1, :].mean(axis=0)
short_ma2 = close_price_series[-(window_short+1):-1, :].mean(axis=0)
1）判断需要卖出的股票，生成卖出股票列表
第一次交易时，因为只有初始资金，所以没有可以卖出的股票，程序会自动跳到下一步。从第二个交易日开始，程序会自动判断，持仓的股票是否要卖出：
- 我能卖哪些股票？（生成卖出股票列表）
检测持仓，看手中持有的股票是否有10日线上穿5日线，如果有符合条件的股票，就加入卖出列表。
- 我能卖多少股？
已经获取了可以卖出的股票列表，那么每只股票的持仓量是多少呢？所以，我们调取持仓量，并将可卖持仓赋值给相应的posDict股票代码，使股票代码与持仓量一一对应。
- 生成卖出订单
卖出股票需要知道三件事：股票代码、卖出量和卖出价，目前我们已知符合卖出条件的股票代码与持仓量，这一步要确定卖出量和卖出价。
Quotes获取盘口信息，有了盘口信息就能获取价格，我们设置：符合卖出条件的股票以开盘价卖出，并且卖出所有可卖持仓
2）判断需要买入的股票，生成买入股票列表
- 我能买哪些股票？（生成买入股票列表）
首先检测股票池中的股票是否有符合买入条件的（5日线上穿10日线），如果有，则加入买入股票列表buy_list
- 资金怎么分配？
avg_cash这一行，首先获取账户资金，然后平均分配给需要买入的股票。
- 生成买入订单
买入股票需要知道三件事：股票代码、买入量和买入价，目前我们已知符合买入条件的股票代码与每只个股的资金量，这一步要确定买入量和买入价。
Quotes获取盘口信息，我们知道了股票的价格，我们设置开盘价买入(buy_price )
有了资金和价格，可以算出买多少股（buy_volume）
- 最后，执行买入操作
3.导入SDK
最后一步，调用我们的SDK，整个策略编写完成
回测
利用QuantDesk平台进行回测：
回测完成后，在平台上可以看到很详细的分析报告
-END-
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