量化交易系统最基本的策略是什么？怎么执行买入和持有？

我们首先来看量化交易系统最基本的策略 —— 买入和持有。具体的思路是，我们买入一定的资产，在整个投资期间不进行任何操作。因此在投资第一天，我们使用全部本金尽可能多地购买 Tesla 的股票，接下来什么事情都不做。这种简单的策略可以作为其他高级策略的基准，若某种复杂的策略相比于基准策略反而损失了更多的钱，那么说明这种策略毫无用处。
%%zipline --start 2016-1-1 --end 2017-12-31 --capital-base 10000.0 -o buy_and_hold.pk

# imports
from zipline.api import order_percent, symbol, record
from zipline.finance import commission

# parameters
SELECTED_STOCK = 'TSLA'

def initialize(context):
context.asset = symbol(SELECTED_STOCK)
context.has_ordered = False
context.set_commission(commission.PerShare(cost=0.0, min_trade_cost=0))

def handle_data(context, data):

# trading logic
if not context.has_ordered:
order_percent(context.asset, 1)
context.has_ordered = True

record(price=data.current(context.asset, 'price'))

接下来，我们载入有关该策略表现的 DataFrame：

buy_and_hold_results = pd.read_pickle('buy_and_hold.pkl')

这里可能会出现 ending_cash 为负的情况，原因是我们想要买入的股份是当天收盘时计算的，于是使用的是收盘价格。然而，这笔交易是次日执行的，价格可能会发生大幅变化。在 zipline 中，交易不会因为金额不足而被拒，但我们可以通过负的余额将其终止。我们可以想些办法避免这种情况的发生，例如手动计算第二天要买入的股份，并考虑股价上涨等因素，以防止这种情况发生。

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