在量化交易领域，iTick 报价 API凭借其强大的多市场覆盖能力，已成为专业交易员的首选数据解决方案。其外汇 API支持全球主要货币对（如 EURUSD、GBPUSD）的毫秒级行情推送，包含 Bid/Ask 深度报价和实时波动率数据；股票 API则覆盖 A 股、港股及美股市场，提供 Level-2 逐笔成交和十档盘口信息。通过统一的 RESTful 接口，开发者可轻松获取标准化的 OHLCV 数据，实现外汇、股票等多资产策略的无缝适配。凭借高频低延迟特性，iTick API 特别适合日内交易策略开发，其历史数据回溯功能支持长达 15 年的日线级数据下载，为策略回测提供可靠支撑。
一、策略原理
双均线策略通过长短周期均线的交叉判断趋势方向：
1. 金叉信号：短期均线上穿长期均线 → 做多
2. 死叉信号：短期均线下穿长期均线 → 做空
3. 趋势过滤：结合成交量或波动率指标增强信号有效性
二、数据准备
使用 iTick 报价源获取多市场数据：
-
```bash
-
"""
-
**iTick**：是一家数据代理机构，为金融科技公司和开发者提供可靠的数据源APIs，涵盖外汇API、股票API、加密货币API、指数API等，帮助构建创新的交易和分析工具，目前有免费的套餐可以使用基本可以满足个人量化开发者需求
-
-
-
"""
-
-
-
pip install itrade # iTick数据接口
-
```
数据获取示例（以 EURUSD 外汇对和贵州茅台股票为例）：
-
from itrade import quote
-
-
-
# 获取外汇历史数据
-
eurusd_df = quote.get_kline(
-
symbol="EURUSD",
-
start_date="2023-01-01",
-
interval="15min",
-
market="forex"
-
)
-
-
-
# 获取股票历史数据
-
茅台_df = quote.get_kline(
-
symbol="600519.SH",
-
start_date="2023-01-01",
-
interval="30min",
-
market="stock"
-
)
三、策略实现
1. 双均线计算模块
-
import talib
-
-
-
def calculate_ma(df, short_window=20, long_window=60):
-
# 计算简单移动平均线
-
df['MA_SHORT'] = talib.SMA(df['close'], short_window)
-
df['MA_LONG'] = talib.SMA(df['close'], long_window)
-
-
# 计算交叉信号
-
df['cross_long'] = df['MA_SHORT'] > df['MA_LONG']
-
df['cross_short'] = df['MA_SHORT'] < df['MA_LONG']
-
-
# 生成交易信号
-
df['signal'] = 0
-
df.loc[df['cross_long'] & df['cross_long'].shift(1).eq(False), 'signal'] = 1 # 金叉
-
df.loc[df['cross_short'] & df['cross_short'].shift(1).eq(False), 'signal'] = -1 # 死叉
-
-
return df
2. 多市场交易逻辑
-
def execute_strategy(df, symbol, account_balance=100000):
-
# 初始化持仓与资金
-
position = 0
-
equity = account_balance
-
-
# 遍历交易信号
-
for i in range(1, len(df)):
-
current_signal = df['signal'].iloc[i]
-
prev_signal = df['signal'].iloc[i-1]
-
-
if current_signal == 1 and prev_signal != 1:
-
# 开多仓（外汇使用保证金交易）
-
if symbol.startswith("EURUSD"):
-
position = 1 # 1标准手
-
equity -= df['close'].iloc[i] * 100000 # 假设1标准手保证金
-
else:
-
# 股票交易（1手=100股）
-
shares = int(equity * 0.9 / df['close'].iloc[i]) // 100 * 100
-
position = shares
-
equity -= shares * df['close'].iloc[i]
-
-
elif current_signal == -1 and prev_signal != -1:
-
# 开空仓（股票需支持融券）
-
if symbol.startswith("600519"):
-
shares = int(equity * 0.9 / df['close'].iloc[i]) // 100 * 100
-
position = -shares
-
equity += shares * df['close'].iloc[i] # 融券卖出获得资金
-
-
# 平仓逻辑（此处简化处理，实际需考虑手续费）
-
if prev_signal != current_signal and position != 0:
-
equity += position * df['close'].iloc[i]
-
position = 0
-
-
return equity
四、策略回测
1. 多品种回测框架
-
def backtest_multiple_symbols(symbols):
-
results = {}
-
for symbol in symbols:
-
# 获取数据并处理
-
df = quote.get_kline(symbol, start_date="2023-01-01", interval="30min")
-
df = calculate_ma(df)
-
-
# 执行回测
-
final_equity = execute_strategy(df, symbol)
-
returns = (final_equity - 100000) / 100000 * 100
-
-
results[symbol] = {
-
"final_equity": final_equity,
-
"returns": returns
-
}
-
return results
2. 回测结果示例
-
symbols = ["EURUSD", "600519.SH", "XAUUSD"]
-
results = backtest_multiple_symbols(symbols)
-
-
-
print("策略回测结果：")
-
for symbol, res in results.items():
-
print(f"{symbol}: {BANNED}最佳终权益{res['final_equity']:.2f}元，收益率{res['returns']:.2f}%")
五、策略优化方向
1. 参数优化：使用遗传算法搜索{BANNED}最佳优均线组合
2. 多资产配置：外汇 + 股票 + 商品组合降低风险
3. 动态仓位管理：基于 ATR 调整头寸规模
4. 机器学习增强：加入成交量加权均线等特征
六、iTick API 优势
1. 多市场统一接口：外汇、股票、期货使用相同数据格式
2. 高频数据支持：提供毫秒级 Tick 数据与历史 K 线
3. 实时行情推送：WebSocket 接口实现低延迟数据更新
4. 模拟交易环境：支持实盘 API 与回测框架无缝切换
七、注意事项
1. 外汇交易需注意杠杆风险（通常 1:100~1:500）
2. 股票融券交易受标的池限制
3. 建议使用 iTick 的模拟交易接口进行策略验证
4. 需根据市场特性调整滑点和手续费模型
通过本文的代码框架，可快速构建基于双均线的多市场量化策略。实际部署时建议结合 iTick 的实时数据流与交易网关，实现策略的自动化执行与风险监控。
原文出自：/blog/two-ma-strategy-itick-based-python-tutorial
