pyalgotrade双均线策略（双均线策略代码）

PyAlgoTrade是一个事件驱动的交易框架，支持策略嵌套调用。这意味着你可以在一个策略中调用另一个策略，以实现更复杂的交易逻辑。例如，你可以创建一个主策略，它包含多个子策略，每个子策略负责不同的交易逻辑。通过嵌套调用，你可以将不同的交易策略组合起来，以实现更灵活和强大的交易系统。

在PyAlgoTrade中，你可以使用策略类来定义自己的交易策略，并通过继承这些类来创建自定义的策略。你可以在策略中定义不同的事件处理函数，如市场开盘、价格变动等。通过嵌套调用，你可以在事件处理函数中调用其他策略的方法，以实现更复杂的交易逻辑。

需要注意的是，策略嵌套调用需要谨慎处理，确保策略的层次关系和逻辑清晰。在设计和实现嵌套策略时，应该考虑到策略的独立性和可重用性，避免过度复杂的嵌套结构导致代码难以维护和理解。

关于Python 3.5中没有第三方PIL库的问题，你可以尝试使用其他图像处理库作为替代，如OpenCV或Pillow（PIL的一个更新版本）。这些库在Python 3.5中可用，并提供了类似的功能。你可以根据具体需求选择适合的库来替代PIL。

关于设置简单双均线的买入卖出交易策略，你可以使用Python编写一个简单的脚本来实现。你需要获取股票数据，然后计算两条均线（例如短期均线和长期均线）。根据短期均线穿越长期均线的位置来确定买入和卖出信号。当短期均线向上穿越长期均线时产生买入信号，当短期均线向下穿越长期均线时产生卖出信号。你可以根据这些信号来执行交易操作。具体的参数设置可以根据你的需求进行调整。关于PyAlgoTrade的教程和更多交易策略的细节，你可以参考相关的教程和文档，以帮助你更好地理解和实现这些策略。 数据格式与Python库应用

一、数据格式

关于Yahoo格式的数据分段，无论是日线数据还是分钟数据，都清晰地展示了交易日期、时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量以及调整后的收盘价等信息。这种格式有利于数据的整理和分析。

二、关于Python库的应用问题解答

针对Python3.5没有第三方PIL库的问题，可以采取以下策略：

1. 数据获取推荐使用TuShare库，该库在获取A股数据方面表现优秀。

2. 在量化交易领域，pyalgotrade是一个不错的选择，它提供了丰富的功能和成熟的策略。还有pybacktest、zipline等库供参考。其中，pybacktest基于vector，处理速度较快。

3. 关于量化回测框架，QuantDigger是一个不错的选择。恒生的python-恒生量化社区也为开发者提供了丰富的资源和支持。

三、股票交易策略简述

除了通过股份公司分红获得收益外，买卖股票获得价差收益是另一种常见的策略。成功的交易策略远不止于此。

四、简单双均线买入卖出交易策略

仅仅依靠均线交易系统是不够的。一个完整的交易系统包括选择交易品种、交易周期、交易策略以及资金管理方法。双均线交易策略中，买入信号通常出现在短均线上穿长均线时，卖出信号则出现在短均线下穿长均线时。但这仅仅是基础策略，实际操作中还需结合其他因素进行综合分析。

五、均线参数设置建议

均线参数的设置没有固定标准，需要根据个人操作级别、个股情况以及个人喜好来调整。大盘和个股之间、不同个股之间都可以采用不同的参数设置。对于强势上升的股票，可以设较小的均线参数；对于较为稳定的股票，可以设较大的均线参数。常用的均线参数有50、10、20、30、60、120、250等。还有一些特殊战法如“神奇数字”或“135战法”等可供参考。但最终，真正的高手可能不再依赖均线，而是结合多种因素进行综合分析。如果侧重中长期操作，周线图上的50、10、30均线足以满足基本需求。在此基础上，建议深入阅读《股市趋势技术分析》等经典著作，以更全面地了解市场动态和交易策略。