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

日内回转交易(股票)

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