我们再来用这个工作台实现业界常见的双均线策略。

双均线策略基于这样一种假设：观察长期均线（如10日均线）,和短期均线（如5日均线）。股票价格的动量会朝着短期均线的方向移动。当短期均线穿过长期均线，并超过长期移动平均线时，动量将向上，此时股价可能会上涨，判断为买入。反之，如果短期均线的移动方向相反，股价则可能下跌，判断为卖出。

这时候，对于回测区间的第一天来说，判断是否买入卖出要用前面10个交易日的数据来计算，因此需要往前读10天的数据，这就用到了提前读数的功能：

提前读的这10天数据可以显示也可以不显示，由显示勾选框来决定。

此策略用到的长期均线和短期均线都需要先定义成指标，方便后面的表达式使用，所以我们第一步先定义这两个指标：

选择SPL公式，输出列类型为普通，输出列名为MA5(表示5日均线)，表达式为收盘[-4:0].avg()：

这句公式中出现了中括号的语法，[a:b]的形式表示取区间值，如，收盘[-4:0]表示取区间收盘价，从往前数第4天开始取，一直取到当前行（0表示当前行），即共计取到5天的收盘价，再用avg()函数求平均值就是5日MA；同理，收盘[-9:0].avg()就是计算10日均价，10日均价的输出列名定义为MA10：

1. SPL公式：什么是收盘[-4:0]

在SPL公式中，收盘[-4:0]表示对 收盘列进行相对位置范围引用，这是一种强大的滑动窗口引用语法。

收盘[-4:0] 表示以当前行为中心，向前取4行，再加上当前行本身（0表示当前行）构成的子序列。这种引用方式特别适合实现滑动窗口计算、移动平均等需要上下文数据的分析场景。"

这种灵活的窗口引用机制使得SPL公式能够用非常简洁的语法实现复杂的滑动窗口分析，包括：

函数说明：

用于计算序列中所有数值元素的算术平均值，它会自动忽略非数值元素，确保计算的准确性。

函数语法：

A.avg()

参数说明：

       A     序列

用法示例：

       收盘[-4:0].avg()

类似的函数：

       count：统计序列中非空元素的数量

sum：计算数值序列中所有元素的总和，自动忽略非数值元素

max：找出序列中的最大值

min：找出序列中的最小值

mode：找出序列中出现频率最高的值（众数）

以上这些函数的语法和用法都和avg一致，不再一一赘述。

有了这两个均价指标列，可以先以图形的方式观察一下：

• 基本特性
  • 窗口定义：[起始偏移:结束偏移] 定义相对位置窗口
  • 包含边界：包含起始和结束偏移位置的行
  • 动态窗口：窗口大小固定但内容随当前行位置变化
  • 自动截断：当窗口超出序列边界时自动截断
• 示例数据表

• 行号	日期	收盘
  1	2022-01-04	28.85
  2	2022-01-05	29.43
  3	2022-01-06	29.57
  4	2022-01-07	30.22
  5	2022-01-10	29.62

• 收盘[-4:0] 运算过程

• 当前处理行	收盘[-4:0]取值	窗口包含的行位置
  2022-01-04	[28.85]	行1，无法向前取4行
  2022-01-05	[28.85,29.43]	行1-2，无法向前取足4行
  2022-01-06	[28.85,29.43,29.57]	行1-3，无法向前取足4行
  2022-01-07	[28.85,29.43,29.57,30.22]	行1-4，无法向前取足4行
  2022-01-10	[28.85,29.43,29.57,30.22,29.62]	行1-5，完整取足前4行

• 边界情况处理
  • 起始边界：当向前取不到足够行时，窗口自动缩小
  • 结束边界：当向后取不到足够行时，窗口自动缩小
  • 空窗口：极端情况下可能返回空序列
  • 对称窗口：也支持如 收盘[-2:2] 这样的对称窗口
• 应用场景
• • 移动平均计算
  • 滚动统计量
  • 前后行对比分析
  • 局部趋势计算等
• SPL公式：avg()函数

从图上可以看到一些很明显的上穿下穿交叉点。

下一步就定义买卖信号列：

选择SPL公式，输出列类型选择信号，输出列名MA5_10_Signal，表达式if(MA5>MA10 && MA5[-1]<=MA10[-1]:1,MA5<MA10 && MA5[-1]>=MA10[-1]:-1;0)，最后点提交：

数据显示框中可以看到MA5_10_Signal的值：

说明：if(MA5>MA10 && MA5[-1]<=MA10[-1]:1,MA5<MA10 && MA5[-1]>=MA10[-1]:-1;0)表达式的含义：当MA5>MA10 && MA5[-1]<=MA10[-1]满足时返回1，当MA5<MA10 && MA5[-1]>=MA10[-1]满足时返回-1，否则返回0，类似于Excel中的ifs函数，用Excel的语法写出来大概是这样：ifs(MA5>MA10 && MA5[-1]<=MA10[-1],1,MA5<MA10 && MA5[-1]>=MA10[-1],-1,0)

有了信号列，我们再用统计图来对比看一下MA5,MA10, MA5_10_Signal，这里就用到右轴了:

可以看出MA5_10_Signal取值为1或-1的日期，正好是MA5和MA10交叉后的第一天。

最后来定义策略：买入/卖出信号列均下拉选择MA5_10_Signal，买入卖出价格均选择昨日收盘价（因为根据昨日的买卖信号列的值决定第二天的买卖操作，在开盘前只知道昨日的收盘价，没法知道第二天的价格，所以用昨日的收盘价来回测更加符合实际情况），买入股数填100，最大持仓数置空（表示持续买入），最后点提交：

这里，也可以把买入价格和卖出价格配置为今日开盘/收盘价，来感觉一下策略的效果，毕竟实际操盘时是人工操作，可以灵活选用第二天当时发生的实际价格。

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