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龙听 发表于 2024-1-6 10:43

双均线策略(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】

说明:通过两根不同周期的均线上下穿为指标进行买卖。[code]
# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *
import talib


'''
本策略以SHFE.rb2101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20,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。
注:为了适用于仿真和实盘,在策略中增加了一个“先判断是否平仓成功再开仓”的判断逻辑,以避免出现未平仓成功,可用资金不足的情况。
回测数据为:SHFE.rb2101的60s频度bar数据
回测时间为:2020-04-01 09:00:00到2020-05-31 15:00:00
'''


def init(context):
    context.short = 20                                             # 短周期均线
    context.long = 60                                              # 长周期均线
    context.symbol = 'SHFE.rb2101'                                 # 订阅交易标的
    context.period = context.long + 1                              # 订阅数据滑窗长度
    context.open_long = False                                      # 开多单标记
    context.open_short = False                                     # 开空单标记
    subscribe(context.symbol, '60s', count=context.period)         # 订阅行情


def on_bar(context, bars):
    # 获取通过subscribe订阅的数据
    prices = context.data(context.symbol, '60s', context.period, fields='close')

    # 利用talib库计算长短周期均线
    short_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.short)
    long_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.long)

    # 查询持仓
    position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=1)
    position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=2)

    # 短均线下穿长均线,做空(即当前时间点短均线处于长均线下方,前一时间点短均线处于长均线上方)
    if long_avg[-2] < short_avg[-2] and long_avg[-1] >= short_avg[-1]:
        # 无多仓情况下,直接开空
        if not position_long:
            order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open,
                         order_type=OrderType_Market)
            print(context.symbol, '以市价单调空仓到仓位')

        # 有多仓情况下,先平多,再开空(开空命令放在on_order_status里面)
        else:
            context.open_short = True
            # 以市价平多仓
            order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Close,
                         order_type=OrderType_Market)
            print(context.symbol, '以市价单平多仓')

    # 短均线上穿长均线,做多(即当前时间点短均线处于长均线上方,前一时间点短均线处于长均线下方)
    if short_avg[-2] < long_avg[-2] and short_avg[-1] >= long_avg[-1]:
        # 无空仓情况下,直接开多
        if not position_short:
            order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open,
                         order_type=OrderType_Market)
            print(context.symbol, '以市价单调多仓到仓位')

        # 有空仓的情况下,先平空,再开多(开多命令放在on_order_status里面)
        else:
            context.open_long = True
            # 以市价平空仓
            order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
                         position_effect=PositionEffect_Close, order_type=OrderType_Market)
            print(context.symbol, '以市价单平空仓')


def on_order_status(context, order):
    # 查看下单后的委托状态
    status = order['status']
    # 成交命令的方向
    side = order['side']
    # 交易类型
    effect = order['position_effect']
    # 当平仓委托全成后,再开仓
    if status == 3:
        # 以市价开空仓,需等到平仓成功无仓位后再开仓
        # 如果无多仓且side=2(说明平多仓成功),开空仓
        if effect == 2 and side == 2 and context.open_short:
            context.open_short = False
            order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open,
                         order_type=OrderType_Market)
            print(context.symbol, '以市价单调空仓到仓位')
        # 以市价开多仓,需等到平仓成功无仓位后再开仓
        # 如果无空仓且side=1(说明平空仓成功),开多仓
        if effect == 2 and side == 1 and context.open_long:
            context.open_long = False
            order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open,
                         order_type=OrderType_Market)
            print(context.symbol, '以市价单调多仓到仓位')



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}}',
        backtest_start_time='2020-04-01 09:00:00',
        backtest_end_time='2020-05-31 15:00:00',
        backtest_adjust=ADJUST_NONE,
        backtest_initial_cash=10000000,
        backtest_commission_ratio=0.0001,
        backtest_slippage_ratio=0.0001)
[/code]

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