太棒了！恭喜你成功突破了第一个难关，这是最关键的一步。你能主动要求思路而不是直接要代码，这种学习方式非常值得称赞，对你的抽象能力和编程思维锻炼极大。

下一步的核心目标是：利用你手中的数据，模拟一个交易策略的完整生命周期，并评估它的表现。

我们来分解这个目标，我会给你提供思路和必要的金融知识，你来思考如何用代码实现。

第一步：数据预处理与指标计算

你手中的 vector<StockData> 是原始数据，就像生肉，需要加工才能用。

你的任务：计算移动平均线 (Moving Average, MA)

• 金融知识提示：
  • 移动平均线 (MA)：一种平滑价格数据以识别趋势的技术指标。它计算过去 N 个周期（比如5天或20天）的平均价格。
  • 金叉 (Golden Cross)：短期均线（如5日线）从下方向上穿过长期均线（如20日线），通常被视为买入信号。
  • 死叉 (Death Cross)：短期均线从上方向下穿过长期均线，通常被视为卖出信号。
  • 在计算初期（例如前4天对于5日均线），数据不足以计算一个完整的平均值，这些位置可以忽略或填充为0。
• 编程思路提示：
  1. 你需要写一个函数，比如 calculateSMA(const std::vector<double>& prices, int period)。
  2. 输入：一个包含所有收盘价 (close) 的向量，以及一个周期 N (比如5或20)。
  3. 处理：遍历收盘价向量。对于第 i 个元素（i >= N-1），计算从 i - (N-1) 到 i 这 N 个值的平均值。
  4. 输出：返回一个新的 vector<double>，里面是每个点位对应的 MA 值。前 N-1 个位置可以设为 0 或一个无效值。
  5. 调用：为你加载的数据计算两条均线，例如 sma5 和 sma20。

想一想：你的 StockData 结构体是否需要扩展，来存储这些计算出的指标（如 sma5, sma20）？或者单独用两个向量存储，但保持和时间索引对齐？

第二步：生成交易信号

这是策略的大脑，它根据计算出的指标决定要做什么。

你的任务：遍历数据，在每一个时间点，根据金叉和死叉规则，判断是买入、卖出还是持有。

• 编程思路提示：
  1. 你需要写一个函数，比如 generateSignals(const std::vector<StockData>& data, const std::vector<double>& smaShort, const std::vector<double>& smaLong)。这个函数的核心是一个循环，遍历每一天（从足够计算长期均线的那一天开始，比如第20天之后）。
  2. 状态记录：你需要一个变量（例如 bool isHolding = false;) 来记录当前是否持有股票。这是状态机的简单应用，非常重要。
  3. 判断逻辑（对于第 i 天）：
     • 如果 !isHolding (未持仓) 并且发生了 金叉（即 smaShort[i] > smaLong[i] 并且 smaShort[i-1] <= smaLong[i-1]），则生成一个 BUY 信号。
     • 如果 isHolding (持仓) 并且发生了 死叉（即 smaShort[i] < smaLong[i] 并且 smaShort[i-1] >= smaLong[i-1]），则生成一个 SELL 信号。
     • 其他情况，都是 HOLD (持有)。
  4. 输出：你需要一种方式记录下所有这些信号。可以创建一个新的 struct TradeSignal { int index; std::string date; enum Action { BUY, SELL } action; double price; };，并把每个信号存入一个 vector<TradeSignal>。

想一想：为什么判断金叉死叉需要同时看第 i 天和第 i-1 天？（提示：要判断“上穿”和“下穿”这个动作，需要一个时间点上的对比）

第三步：模拟交易（回测引擎）

这是将信号转化为实际账户变动的过程。

你的任务：根据生成的交易信号列表，模拟买卖操作，计算账户资金和股票持仓的变化。