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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:
-
- 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。
- 本帖最后由 kakapdc 于 2017-3-23 19:56 编辑
- 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。
- 废话少说,代码如下:
- instruments = ['000001.SZA']
- start_date = '2012-07-17'
- end_date = '2016-11-29'
复制代码
- def initialize(context):
-
- context.set_commission(PerDollar(0.0015)) # 手续费设置
-
-
- def handle_data(context, data):
-
- if context.trading_day_index < 20: # 在20个交易日以后才开始真正运行
- return
-
- sid = context.symbol(instruments[0])
- price = data.current(sid, 'price') # 当前价格
- high_point = data.history(sid, 'price', 20, '1d').max() # 20日高点
- low_point = data.history(sid, 'price', 10, '1d').min() # 10日低点
-
- # 持仓
- cur_position = context.portfolio.positions[sid].amount
-
- # 交易逻辑
- if price >= high_point and cur_position == 0 and data.can_trade(sid):
- context.order_target_percent(sid, 1)
-
- elif price <= low_point and cur_position > 0 and data.can_trade(sid):
- context.order_target_percent(sid, 0)
复制代码
- m=M.backtest.v4(
- instruments=instruments,
- start_date=start_date,
- end_date=end_date,
- initialize=initialize,
- handle_data=handle_data,
- order_price_field_buy='open',
- order_price_field_sell='open',
- capital_base=float("1.0e6"),
- benchmark='000300.INDX',
- )
复制代码 |
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