Python 量化交易策略與回測分析
在開發 Expert Advisor (EA) 的過程中，透過 Python 進行數據分析能大幅提升我們驗證策略的效率。本文將記錄一個簡單的均線交叉策略測試結果。
市場的變化如同易經中的卦象，充滿了動態的平衡與循環。我們追求的不是預測絕對的未來，而是尋找期望值為正的機率優勢。
核心腳本實作
以下是使用 pandas 與 telemetrix 處理資料流的基礎架構，確保硬體訊號與演算法能同步運作：
import pandas as pd
import numpy as np
def calculate_moving_average(data, window=20):
"""計算簡單移動平均線"""
return data['close'].rolling(window=window).mean()
# 策略初始化
print("EA 策略模組載入完成，等待數據輸入...")
回測數據表現
經過三個月的歷史數據回測，我們將不同參數的表現整理成下表，可以明顯看出勝率與最大回撤之間的權衡：
| 策略參數 (短/長均線) | 交易次數 | 整體勝率 | 最大回撤 (Drawdown) |
|---|---|---|---|
| 10 / 20 | 145 | 58.2% | 12.4% |
| 20 / 60 | 68 | 61.5% | 8.1% |
| 50 / 200 | 12 | 75.0% | 4.2% |
下一步優化方向
- 整合更多維度的指標，避免在盤整盤中過度交易。
- 研究如何在 MT5 平台上優化執行速度。
- 加入嚴格的資金控管模組。