交易信号：策略的“扳机”

做嵌入式久了，你会发现一个有意思的事。

交易策略和嵌入式系统很像。传感器采集数据，MCU处理，最后输出控制信号。交易策略也一样——市场数据进来，策略处理，最后输出一个“交易信号”。

交易信号是什么？说白了，就是告诉你要买还是卖的指令。它不是一个模糊的感觉，而是一个明确的、可量化的条件。

举个例子。我早期做量化时，写过一个最简单的策略：
“如果今天的收盘价比昨天高，就买入。”

这个条件就是交易信号。它很粗糙，但逻辑清晰。你想想看，任何复杂的策略，底层都是这样一个个条件组合起来的。

信号的核心三要素

一个完整的交易信号，必须包含三个东西：

• 方向：做多（买入）还是做空（卖出）
• 触发条件：什么时候执行
• 数量：买多少（通常用仓位比例表示）

嗯，这里要注意。很多新手只关注方向，忽略了数量和时机。我在项目中遇到过，一个策略信号明明是对的，但因为仓位管理混乱，最终亏钱。所以，信号设计时，最好把这三个要素都写清楚。

均线策略：最经典的信号发生器

均线策略是入门首选。为什么？因为它直观、计算简单、而且有效。

均线，就是一段时间内价格的平均值。它平滑了价格波动，让你看清趋势。

SMA（简单移动平均线）

SMA 的计算很简单。就是把最近 N 天的收盘价加起来，除以 N。

// 伪代码：计算5日SMA
function SMA(prices, period=5) {
    let sum = 0;
    for (let i = 0; i < period; i++) {
        sum += prices[i];
    }
    return sum / period;
}

我个人习惯用 5 日、20 日、60 日这三个周期。5 日代表短期，20 日代表中期，60 日代表长期。

EMA（指数移动平均线）

EMA 和 SMA 的区别在于：EMA 给最近的价格更高的权重。它反应更快。

// 伪代码：计算EMA
function EMA(prevEMA, currentPrice, multiplier) {
    return (currentPrice - prevEMA) * multiplier + prevEMA;
}
// multiplier = 2 / (period + 1)

我记得有一次做回测，SMA 和 EMA 的结果差了 3 个点。原因就是 EMA 对突发行情更敏感。如果你做短线，EMA 可能更合适；做长线，SMA 更稳定。

经典的“金叉死叉”策略

这是最基础的均线策略：

• 金叉（买入信号）：短期均线上穿长期均线
• 死叉（卖出信号）：短期均线下穿长期均线

举个例子。我用 5 日 SMA 和 20 日 SMA：

// 判断金叉
if (SMA_5[昨天] < SMA_20[昨天] && SMA_5[今天] > SMA_20[今天]) {
    发出买入信号();
}

// 判断死叉
if (SMA_5[昨天] > SMA_20[昨天] && SMA_5[今天] < SMA_20[今天]) {
    发出卖出信号();
}

这个策略很古老，但依然有效。我曾经用它回测过某只股票，年化收益 12%。当然，回撤也大。所以别迷信它，它只是一个起点。

策略回测的数学期望

回测，就是拿历史数据验证你的策略。但光看收益率不够，你得看数学期望。

数学期望，说白了就是“平均每笔交易能赚多少钱”。

计算公式

期望值 = (胜率 × 平均盈利) - (败率 × 平均亏损)

举个例子：

• 胜率 40%
• 平均盈利 100 元
• 败率 60%
• 平均亏损 50 元

期望值 = (0.4 × 100) - (0.6 × 50) = 40 - 30 = 10 元

期望值为正，说明策略长期能赚钱。哪怕胜率只有 40%，只要盈亏比合理，依然可以盈利。

为什么期望值比胜率重要？

我见过很多新手，只盯着胜率看。胜率 80% 的策略，结果亏钱。为什么？因为亏损的那 20% 把本金亏光了。

你想想看，一个策略胜率 90%，但每次亏 1000 元，赚 10 元。长期下来必亏。所以，期望值才是王道。

知识体系总览

下面这张图，把本章的核心逻辑串起来了。你可以把它当成一个思维导图。

这张图里，交易信号是核心。均线策略是生成信号的一种方法。数学期望是评估策略好坏的标尺。回测是验证手段。四者缺一不可。

写在最后

这一章，我们聊了交易信号、均线策略、数学期望。听起来简单，但这是所有策略的基石。

我个人建议，你先把 SMA 和 EMA 的代码写一遍。然后找个历史数据，手动算一下金叉死叉。别急着跑回测，先理解每一步在干什么。

下一章，我们会深入回测框架的搭建。但今天，先把基础打牢。

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