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日内回转交易(股票)

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  1. # coding=utf-8
  2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
  3. import sys
  4. try:
  5. import talib
  6. except:
  7. print('请安装TA-Lib库')
  8. sys.exit(-1)
  9. from gm.api import *
  10. '''
  11. 本策略首先买入SHSE.600000股票10000股
  12. 随后根据60s的数据计算MACD(12,26,9),
  13. 在MACD>0的时候买入100股;在MACD<0的时候卖出100股
  14. 但每日操作的股票数不超过原有仓位,并于收盘前把仓位调整至开盘前的仓位
  15. 回测数据为:SHSE.600000的60s数据
  16. 回测时间为:2017-09-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
  17. '''
  18. def init(context):
  19. # 设置标的股票
  20. context.symbol = 'SHSE.600000'
  21. # 用于判定第一个仓位是否成功开仓
  22. context.first = 0
  23. # 订阅浦发银行, bar频率为1min
  24. subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s', count=35)
  25. # 日内回转每次交易100股
  26. context.trade_n = 100
  27. # 获取昨今天的时间
  28. context.day = [0, 0]
  29. # 用于判断是否到达接近收盘,所以不再交易
  30. context.ending = 1
  31. def on_bar(context, bars):
  32. bar = bars[0]
  33. if context.first == 0:
  34. # 最开始配置仓位
  35. # 需要保持的总仓位
  36. context.total = 10000
  37. # 购买10000股浦发银行股票
  38. order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, side=PositionSide_Long,
  39. order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  40. print(context.symbol, '以市价单开多仓10000股')
  41. context.first = 1.
  42. day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d')
  43. context.day[-1] = int(day[-2:])
  44. # 每天的仓位操作
  45. context.turnaround = [0, 0]
  46. return
  47. # 更新最新的日期
  48. day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  49. context.day[0] = bar.bob.day
  50. # 若为新的一天,获取可用于回转的昨仓
  51. if context.day[0] != context.day[-1]:
  52. context.ending = 0
  53. context.turnaround = [0, 0]
  54. if context.ending == 1:
  55. return
  56. # 若有可用的昨仓则操作
  57. if context.total >= 0:
  58. # 获取时间序列数据
  59. symbol = bar['symbol']
  60. recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='60s', count=35, fields='close')
  61. # 计算MACD线
  62. macd = talib.MACD(recent_data['close'].values)[0][-1]
  63. # 根据MACD>0则开仓,小于0则平仓
  64. if macd > 0:
  65. # 多空单向操作都不能超过昨仓位,否则最后无法调回原仓位
  66. if context.turnaround[0] + context.trade_n < context.total:
  67. # 计算累计仓位
  68. context.turnaround[0] += context.trade_n
  69. order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Long,
  70. order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  71. print(symbol, '市价单开多仓', context.trade_n, '股')
  72. elif macd < 0:
  73. if context.turnaround[1] + context.trade_n < context.total:
  74. context.turnaround[1] += context.trade_n
  75. order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Short,
  76. order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
  77. print(symbol, '市价单平多仓', context.trade_n, '股')
  78. # 临近收盘时若仓位数不等于昨仓则回转所有仓位
  79. if day[11:16] == '14:55' or day[11:16] == '14:57':
  80. position = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
  81. if position['volume'] != context.total:
  82. order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, order_type=OrderType_Market,
  83. position_side=PositionSide_Long)
  84. print('市价单回转仓位操作...')
  85. context.ending = 1
  86. # 更新过去的日期数据
  87. context.day[-1] = context.day[0]
  88. if __name__ == '__main__':
  89. '''
  90. strategy_id策略ID,由系统生成
  91. filename文件名,请与本文件名保持一致
  92. mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
  93. token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
  94. backtest_start_time回测开始时间
  95. backtest_end_time回测结束时间
  96. backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
  97. backtest_initial_cash回测初始资金
  98. backtest_commission_ratio回测佣金比例
  99. backtest_slippage_ratio回测滑点比例
  100. '''
  101. run(strategy_id='strategy_id',
  102. filename='main.py',
  103. mode=MODE_BACKTEST,
  104. token='token_id',
  105. backtest_start_time='2017-09-01 08:00:00',
  106. backtest_end_time='2017-10-01 16:00:00',
  107. backtest_adjust=ADJUST_PREV,
  108. backtest_initial_cash=2000000,
  109. backtest_commission_ratio=0.0001,
  110. backtest_slippage_ratio=0.0001)

日内回转交易(股票)

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