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[Python源码] 海龟交易策略(Python源码)

[Python源码] 海龟交易策略(Python源码)

几乎所有的宽客(Quant)都听说过海龟交易策略,该策略以海龟交易法则为核心。海龟交易法则,起源于八十年代的美国,是一套简单有效的交易法则。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写成了一本书——《海龟交易法则》。这是一本入门量化投资的经典书籍,每谈及此,当时我看这本书的欣喜和激动又映入了脑海。
海龟交易的具体规则是:
当今天的收盘价,大于过去20个交易日中的最高价时,以收盘价买入;
买入后,当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时,以收盘价卖出。
这篇文章我们只介绍如何快速编写海龟交易策略(代码如下),暂不涉及头寸管理和风险控制。

代码如下:


  1. 数据分析师、大数据工程师、精算师、人工智能、量化投资、区块链、市场营销金融分析师。
  2. 本帖最后由 kakapdc 于 2017-3-23 19:56 编辑

  3. 几乎所有的宽客(Quant)都听说过海龟交易策略,该策略以海龟交易法则为核心。海龟交易法则,起源于八十年代的美国,是一套简单有效的交易法则。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写成了一本书——《海龟交易法则》。这是一本入门量化投资的经典书籍,每谈及此,当时我看这本书的欣喜和激动又映入了脑海。
  4. 海龟交易的具体规则是:
  5. 当今天的收盘价,大于过去20个交易日中的最高价时,以收盘价买入;
  6. 买入后,当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时,以收盘价卖出。
  7. 这篇文章我们只介绍如何快速编写海龟交易策略(代码如下),暂不涉及头寸管理和风险控制。
  8. 废话少说,代码如下:
  9. instruments = ['000001.SZA']
  10. start_date = '2012-07-17'   
  11. end_date = '2016-11-29'
复制代码


  1. def initialize(context):
  2.    
  3.     context.set_commission(PerDollar(0.0015)) # 手续费设置
  4.    
  5.    
  6. def handle_data(context, data):
  7.    
  8.     if context.trading_day_index < 20: # 在20个交易日以后才开始真正运行
  9.         return
  10.       
  11.     sid = context.symbol(instruments[0])
  12.     price = data.current(sid, 'price') # 当前价格
  13.     high_point = data.history(sid, 'price', 20, '1d').max() # 20日高点
  14.     low_point = data.history(sid, 'price', 10, '1d').min() # 10日低点   
  15.         
  16.     # 持仓
  17.     cur_position = context.portfolio.positions[sid].amount  
  18.                
  19.     # 交易逻辑
  20.     if price >= high_point  and cur_position == 0 and data.can_trade(sid):  
  21.         context.order_target_percent(sid, 1)
  22.    
  23.     elif price <= low_point  and cur_position > 0 and data.can_trade(sid):
  24.         context.order_target_percent(sid, 0)
复制代码


  1. m=M.backtest.v4(
  2.     instruments=instruments,
  3.     start_date=start_date,
  4.     end_date=end_date,
  5.     initialize=initialize,
  6.     handle_data=handle_data,
  7.     order_price_field_buy='open',
  8.     order_price_field_sell='open',
  9.     capital_base=float("1.0e6"),
  10.     benchmark='000300.INDX',
  11. )
复制代码

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