JoinQuant 聚宽量化平台：如何编写首次金叉买入策略（附Python源码）

在量化交易中，“金叉”通常指的是短期均线上穿长期均线。要实现**“只在首次出现金叉时买入，而在金叉持续期间不重复买入”，核心在于将“金叉”从一个持续的状态转化为一个瞬间的事件**。

核心逻辑

要判断“首次金叉”，我们需要同时对比昨天和今天的均线状态：

1. 昨天：短期均线 $\le$ 长期均线（还没金叉，或者刚好粘合）
2. 今天：短期均线 $>$ 长期均线（已经金叉）

只有同时满足这两个条件，才说明今天是“首次”发生金叉。如果昨天短均线已经大于长均线，今天依然大于，说明处于金叉的延续阶段，不触发买入。

此外，为了更加严谨，我们还可以结合账户持仓状态进行双重过滤：如果当前已经持有该股票，则不再买入。

JoinQuant 策略源码示例

以下是一个完整的 JoinQuant 策略代码，以 5日均线（MA5）上穿 10日均线（MA10）为例：

# 导入聚宽函数库
import jqdata

# 初始化函数
def initialize(context):
    # 设定要操作的股票：平安银行
    g.security = '000001.XSHE'
    # 设定沪深300作为基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    
    # 每天开盘时运行
    run_daily(market_open, time='09:30')

def market_open(context):
    security = g.security
    
    # 为了计算今天和昨天的 MA10，我们至少需要过去 11 天的收盘价数据
    # 获取过去 11 天的收盘价
    close_data = attribute_history(security, 11, '1d', ['close'])
    if len(close_data) < 11:
        return # 数据不足，跳过
        
    close_prices = close_data['close']
    
    # 计算今天的 MA5 和 MA10 (包含昨天及之前的4天/9天，加上今天开盘前能获取到的最新价，即昨收)
    # 注意：在每天 09:30 运行 attribute_history 获取的日线数据，最后一条是昨天的收盘价
    # 所以这里的“今天”实际上是基于昨天收盘后的数据计算的均线，用于今天开盘的决策
    ma5_today = close_prices[-5:].mean()
    ma10_today = close_prices[-10:].mean()
    
    # 计算昨天的 MA5 和 MA10 (排除最后一天的数据)
    ma5_yesterday = close_prices[-6:-1].mean()
    ma10_yesterday = close_prices[-11:-1].mean()
    
    # 获取当前资金和持仓
    cash = context.portfolio.available_cash
    current_position = context.portfolio.positions[security].closeable_amount
    
    # 核心判断：首次金叉事件
    # 条件1：昨天 MA5 <= MA10
    # 条件2：今天 MA5 > MA10
    is_first_golden_cross = (ma5_yesterday <= ma10_yesterday) and (ma5_today > ma10_today)
    
    # 判断死叉事件（用于卖出）
    is_dead_cross = (ma5_yesterday >= ma10_yesterday) and (ma5_today < ma10_today)

    # 如果是首次金叉，并且当前没有持仓，并且有可用资金
    if is_first_golden_cross and current_position == 0 and cash > 0:
        # 全仓买入
        order_value(security, cash)
        log.info("触发首次金叉！买入 %s" % security)
        
    # 如果出现死叉，并且当前有持仓
    elif is_dead_cross and current_position > 0:
        # 清仓卖出
        order_target(security, 0)
        log.info("触发死叉！卖出 %s" % security)

代码解析与进阶技巧

1. 数据切片计算均线：
   代码中使用了 close_prices[-5:].mean() 来计算当期均线，使用 close_prices[-6:-1].mean() 来计算上一期均线。这种切片方法非常高效，避免了调用复杂的指标库。
2. 持仓状态过滤 (current_position == 0)：
   即使你的策略逻辑在某些极端情况下（例如数据微小波动导致连续两天触发金叉条件），加上 current_position == 0 的判断可以作为最后一道防线，确保只要手里有票，就不会重复执行买入指令。
3. 日线数据的时效性：
   在 run_daily(..., time='09:30') 中调用 attribute_history(..., '1d')，获取到的最后一条数据是昨天的日线。因此，策略实际上是在每天开盘时，根据昨天收盘后形成的均线形态来决定今天的交易。