遇事不决，可问春风

量化之路（二）：从零到一搭建Python量化交易系统

上一篇写了量化入门的基础知识，从数据获取到双均线策略回测。但老实说，写完那篇之后我自己用着总觉得差点意思——零散的函数、手动跑代码、看结果还得翻终端。于是决定把这个项目认真整一整，从几个零散的脚本演进成一个完整可用的量化交易系统。

这篇文章记录完整开发流程。

一、环境准备：PyCharm + Python 3.14 + 虚拟环境

系统：Windows 11，Python 3.14.6，PyCharm 2025.3，venv虚拟环境

依赖：numpy, pandas, matplotlib, scipy, akshare, streamlit, ta-lib, baostock

踩坑：Windows GBK编码不认emoji，safe_print()解决

层级结构：data_fetcher.py → indicators.py → strategies/ → backtest/engine.py → app/dashboard.py

从5个到15个：MA, MACD, RSI, KDJ, WR, CCI, BOLL, ATR, ADX, OBV, PSY, BIAS, ROC, SAR

均线交叉、MACD、布林带反转、RSI超买超卖、KDJ、海龟交易、CCI、ADX趋势跟踪。每个策略返回带position列的DataFrame。

核心代码示例：均线金叉买入死叉卖出策略，海龟交易用唐奇安通道突破+ATR止损。

轻量级回测引擎BacktestEngine，自动计算总收益率、年化收益率、夏普比率、最大回撤、胜率、交易次数。

Streamlit四个标签页：K线分析、策略回测（8策略对比）、绩效报告、情绪分析。

优化：点获取数据自动跑全部策略、情绪绑定左侧、策略联动股票。情绪分析通过东方财富接口获取参与意愿、关注指数等数据。

Bug1: 信号函数必须返回position列。Bug2: ImportError缓存污染清pycache。Bug3: GBK编码加safe_print()。

平安银行2026上半年测试：布林带反转胜率100%居首，趋势策略全亏损。原因是震荡行情（ADX均值18.3<25）。

技术感悟：不要为了用框架而用框架。自己写的更灵活。

遇事不决，可问春风 —— 小monster 🐱