交易模型源码的原创疑问句标题可以是，，如何获取并利用交易模型源码来优化我的投资策略？

交易模型源码涉及复杂的编程逻辑，通常包括数据输入、策略制定、风险控制等关键部分。

交易模型源码涉及到很多方面，这里我给出一个基于Python的简单股票交易策略示例，这个策略是基于均线交叉的策略，当短期均线上穿长期均线时买入，当短期均线下穿长期均线时卖出。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
读取股票数据
def read_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    return data
计算均线
def calculate_moving_average(data, short_window, long_window):
    data['short_ma'] = data['Close'].rolling(window=short_window).mean()
    data['long_ma'] = data['Close'].rolling(window=long_window).mean()
    return data
生成交易信号
def generate_signals(data):
    data['signal'] = 0.0
    data.loc[data['short_ma'] > data['long_ma'], 'signal'] = 1.0
    data.loc[data['short_ma'] < data['long_ma'], 'signal'] = 1.0
    return data
绘制交易信号图
def plot_signals(data):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(data['Close'], label='Close Price')
    plt.plot(data[data['signal'] == 1]['Date'], data[data['signal'] == 1]['Close'], '^', markersize=10, color='m', label='Buy')
    plt.plot(data[data['signal'] == 1]['Date'], data[data['signal'] == 1]['Close'], 'v', markersize=10, color='k', label='Sell')
    plt.title('Trading Signals')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Close Price')
    plt.legend()
    plt.show()
if __name__ == '__main__':
    file_path = 'stock_data.csv'  # 请替换为你的股票数据文件路径
    short_window = 40
    long_window = 100
    data = read_data(file_path)
    data = calculate_moving_average(data, short_window, long_window)
    data = generate_signals(data)
    plot_signals(data)

这个示例仅供参考，实际交易中需要考虑更多因素，如手续费、滑点等，还可以尝试其他交易策略，如MACD、RSI等。