双均线策略(期货)

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# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *
import talib
import time
'''
本策略以DCE.i1801为交易标的,根据其一分钟(即60s频度)bar数据建立双均线模型,
短周期为30,长周期为60,当短期均线由上向下穿越长期均线时做空,
当短期均线由下向上穿越长期均线时做多,每次开仓前先平掉所持仓位,再开仓。
'''
def init(context):
   context.FAST = 30                                              # 短周期
   context.SLOW = 60                                              # 长周期
   context.symbol = 'DCE.i1801'                                   # 订阅&交易标的
   context.period = context.SLOW + 1                              # 订阅数据滑窗长度
   subscribe(context.symbol, '60s', count=context.period)         # 订阅行情
def on_bar(context, bars):
   print (bars[0].bob)
   # 获取数据
   prices = context.data('DCE.i1801', '60s', context.period, fields='close')
   # 计算长短周期均线
   fast_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.FAST)
   slow_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.SLOW)
   # 均线下穿,做空
   if slow_avg[-2] < fast_avg[-2] and slow_avg[-1] >= fast_avg[-1]:
     # 平多仓
       order_target_percent(symbol=context.symbol, percent=0, position_side=1, order_type=2)
     # 开空仓
       order_target_percent(symbol=context.symbol, percent=0.1, position_side=2, order_type=2) 
   # 均线上穿,做多
   if fast_avg[-2] < slow_avg[-2] and fast_avg[-1] >= slow_avg[-1]:
     # 平空仓
       order_target_percent(symbol=context.symbol, percent=0, position_side=2,order_type=2) 
     # 开多仓
       order_target_percent(symbol=context.symbol, percent=0.1, position_side=1,order_type=2) 
def on_execution_report(context, execrpt):
   # 打印委托执行回报
   print(execrpt)  
if __name__ == '__main__':
   '''
   strategy_id策略ID,由系统生成
   filename文件名,请与本文件名保持一致
   mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
   token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
   backtest_start_time回测开始时间
   backtest_end_time回测结束时间
   backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
   backtest_initial_cash回测初始资金
   backtest_commission_ratio回测佣金比例
   backtest_slippage_ratio回测滑点比例
   '''
   run(strategy_id='strategy_id',
       filename='main.py',
       mode=MODE_BACKTEST,
       token='token_id',
       backtest_start_time='2017-09-01 09:00:00',
       backtest_end_time='2017-09-30 15:00:00',
       backtest_adjust=ADJUST_NONE,
       backtest_initial_cash=10000000,
       backtest_commission_ratio=0.0001,
       backtest_slippage_ratio=0.0001)

 

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