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 # 快速开始
 
-快速运行一个策略，来进行学习
+在此处通过一个简单的例子来介绍如何使用 `pybroker` 来开发策略。
 
-## 运行策略
+## 导入相关的模块和类
 
-可以通过 `strategy.backtest` 来运行
+```python
+import pybroker as pb
+from pybroker import Strategy, StrategyConfig
+from pybroker.ext.data import AKShare
+```
 
-##  查看结果
+1. 将 pybroker 模块导入为 `pb`，这是一个约定俗成的做法，方便后续使用。
+2. 从 `pybroker` 中导入 `Strategy` 和 `StrategyConfig` 类，以及 `AKShare` 数据源。
+3. `Strategy` 类是 pybroker 中的策略基类，所有的策略都需要继承该类。
+4. `StrategyConfig` 类是 pybroker 中的策略配置基类，所有的策略配置都需要继承该类。
+5. `AKShare` 类是 pybroker 中的数据源类，用于获取数据。
+
+##  配置策略
+
+```python
+config = StrategyConfig(initial_cash=500_000)
+```
+
+1. 创建一个策略配置对象，该对象用于配置策略的一些参数。
+2. `initial_cash` 参数用于配置策略的初始资金，默认为 10 万。
+
+## 定义规则
+
+```python
+def buy_low(ctx):
+    # If shares were already purchased and are currently being held, then return.
+    if ctx.long_pos():
+        return
+    # If the latest close price is less than the previous day's low price,
+    # then place a buy order.
+    if ctx.bars >= 2 and ctx.close[-1] < ctx.low[-2]:
+        # Buy a number of shares that is equal to 25% the portfolio.
+        ctx.buy_shares = ctx.calc_target_shares(0.25)
+        # Set the limit price of the order.
+        ctx.buy_limit_price = ctx.close[-1] - 0.01
+        # Hold the position for 3 bars before liquidating (in this case, 3 days).
+        ctx.hold_bars = 3
+```
+
+1. 定义一个名为 `buy_low` 的函数，该函数用于判断是否需要买入。
+2. `ctx` 参数是一个上下文对象，该对象包含了策略运行时的一些数据。
+3. `ctx.long_pos()` 方法用于判断是否已经持有仓位。
+4. `ctx.bars` 属性用于获取当前的交易日。