日内回转交易(股票)

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# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
try:
   import talib
except:
   print('请安装TA-Lib库')
from gm.api import *
'''
本策略首先买入SHSE.600000股票10000股
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
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
'''
def init(context):
   # 设置标的股票
   context.symbol = 'SHSE.600000'
   # 用于判定第一个仓位是否成功开仓
   context.first = 0
   # 订阅浦发银行, bar频率为1min
   subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s', count=35)
   # 日内回转每次交易100股
   context.trade_n = 100
   # 获取昨今天的时间
   context.day = [0, 0]
   # 用于判断是否触发了回转逻辑的计时
   context.ending = 0
def on_bar(context, bars):
   bar = bars[0]
   if context.first == 0:
       # 最开始配置仓位
       # 需要保持的总仓位
       context.total = 10000
       # 购买10000股浦发银行股票
       order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, side=PositionSide_Long,
                    order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
       print(context.symbol, '以市价单开多仓10000股')
       context.first = 1.
       day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d')
       context.day[-1] = day[-2:]
       # 每天的仓位操作
       context.turnaround = [0, 0]
       return
   # 更新最新的日期
   day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
   context.day[0] = bar.bob.day
   # 若为新的一天,获取可用于回转的昨仓
   if context.day[0] != context.day[-1]:
       context.ending = 0
       context.turnaround = [0, 0]
   if context.ending == 1:
       return
   # 若有可用的昨仓则操作
   if context.total >= 0:
       # 获取时间序列数据
       symbol = bar['symbol']
       recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='60s', count=35, fields='close')
       # 计算MACD线
       macd = talib.MACD(recent_data['close'].values)[0][-1]
       # 根据MACD>0则开仓,小于0则平仓
       if macd > 0:
           # 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
           if context.turnaround[0] + context.trade_n < context.total:
               # 计算累计仓位
               context.turnaround[0] += context.trade_n
               order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Long,
                            order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
               print(symbol, '市价单开多仓', context.trade_n, '股')
       elif macd < 0:
           if context.turnaround[1] + context.trade_n < context.total:
               context.turnaround[1] += context.trade_n
               order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Short,
                            order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
               print(symbol, '市价单平多仓', context.trade_n, '股')
       # 临近收盘时若仓位数不等于昨仓则回转所有仓位
       if day[11:16] == '14:55' or day[11:16] == '14:57':
           position = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
           if position['volume'] != context.total:
               order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, order_type=OrderType_Market,
                                   position_side=PositionSide_Long)
               print('市价单回转仓位操作...')
               context.ending = 1
       # 更新过去的日期数据
       context.day[-1] = context.day[0]
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 08:00:00',
       backtest_end_time='2017-10-01 16:00:00',
       backtest_adjust=ADJUST_PREV,
       backtest_initial_cash=2000000,
       backtest_commission_ratio=0.0001,
       backtest_slippage_ratio=0.0001)

 

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