双均线系统，用deepseek改过来得

策略说明

投资标的：
- 修改为513050.SH（ETF），适合长期投资和趋势跟踪。
买入条件：
- 5日均线（MA5）上穿20日均线（MA20），表示短期趋势向上。
- 60日均线（MA60）在MA5和MA20下方，确认长期趋势也处于上升状态。
- 满足以上条件且账户无持仓时，使用20%的资金买入。
卖出条件：
- 5日均线（MA5）下穿20日均线（MA20），表示短期趋势向下。
- 满足条件且账户有持仓时，清仓。
仓位管理：
- 每次买入使用20%的资金，降低单笔交易的风险，适合资金管理和分散投资。

2025-02-11 01:22:54

在构建双均线系统策略时，如果需要对原来的策略进行调整以适应新的投资标的和逻辑条件（比如改变为513050.SHETF并加入长期均线的考虑），您可以参考以下说明和代码示例。这里我们将对原策略中的投资标的、买入卖出条件以及仓位管理进行修改，并使用深度回测环境来进行测试与验证。

更新后的策略描述：

投资标的

将投资标的从原来的股票或指数更改为513050.SH，这是代表某类资产的ETF。此类型的资产通常更适合长期趋势跟踪和适合资金管理的目的。

买入条件

当5日均线（MA5）向上突破20日均线（MA20），并且60日均线（MA60）保持在两者之下时，表示短期内价格出现上行趋势且与长线走势一致。这是进入市场的时机。
如果上述条件成立，并且当前没有持仓的情况下，考虑用不超过账户资金的20%买入ETF。

卖出条件

当5日均线（MA5）向下穿越20日均线（MA20），即价格出现短周期内的下行趋势时，应当平仓或至少减少仓位。
如果满足此条件且有持仓，则卖出所有或部分持有的ETF以锁定收益或降低风险。

仓位管理

每次买入时使用不超过总资产的20%资金。这样可以控制单笔交易的风险，并为市场波动提供缓冲。同时，通过调整资金分配，可以在不同投资机会之间进行分散投资，进一步降低整体组合的风险。

代码实现和回测环境

要实现上述策略并将其与深度回测环境对接，您可以使用类似zooqi框架（假设是某种交易策略实现库）的脚本。以下是简化的Python示例代码：

# 导入所需模块或库，在实际环境中需根据具体实现细节调整

def init(context):
    global index, ma5_threshold, ma20_threshold, ma60_position
    g.index = '513050.SH' # 更改为新的投资标的
    ma5_threshold = 20.0 # 调整MA5的阈值，可根据需要优化调整
    ma20_threshold = 50.0 # 原则上MA20作为长期趋势线，此处根据实际情况调整
    
def handle_bar(context, bar_dict):
    close_prices = history(g.index, ['close'], 60, '1d', False) # 考虑更长时间窗口以确认趋势
    ma5_val = close_prices['close'].rolling(window=5).mean().values[-1]
    ma20_val = close_prices['close'].rolling(window=20).mean().values[-1]
    ma60_val = close_prices['close'].rolling(window=60).mean().values[-1]

    if ma5_val > ma20_val and ma60_val < ma20_val: # 当短期均线越过长期均线，且长线保持上升趋势时买入
        available_capital = account.available_funds(percentage=True) * 0.2 # 根据策略调整买入资金比例（例如，20%）
        order_value(g.index, available_capital)
        log.info("全仓买入{0}".format(g.index))
    elif ma5_val < ma20_val: # 当短期均线穿越长期均线时卖出
        if g.position(g.index):
            order_target_percent(g.index, 0)
            log.info("全仓卖出{0}".format(g.index))

# 剩下的代码根据具体策略调整细节，包括仓位管理、记录交易信号等部分

这只是一个简化的示例，具体实现可能会涉及更多的细节和复杂性，例如动态调整参数、更精细的回测策略、风险管理机制（如止损/止盈）、以及详细的市场分析指标。确保在进行任何实际投资前，对该策略进行全面的风险评估与性能测试。

重点提示： 在使用新的代码之前，请务必仔细检查所有代码片段，尤其是数据处理逻辑和交易决策部分，以确保它们符合您的具体需求和市场条件。此外，回测结果不能保证未来表现，建议在进行实盘交易前咨询专业顾问或通过模拟账户进行验证。