[模板与范例参考] 做市商策略(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】

基于tick价差的交易策略

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
   
3. from gm.api import *
   
4. 
   
5. '''
   
6. 本策略通过不断对DCE.y2105进行:
   
7. 买(卖)一价现价单开多(空)仓和卖(买)一价平多(空)仓来做市
   
8. 并以此赚取差价
   
9. 回测数据为:DCE.y2105的tick数据
   
10. 回测时间为:2021-01-29 11:25:00到2021-01-29 11:30:00
    
11. 需要特别注意的是:本平台对于回测对限价单固定完全成交,本例子 仅供参考.
    
12. 敬请通过适当调整回测参数
    
13. 1.backtest_commission_ratio回测佣金比例
    
14. 2.backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    
15. 3.backtest_transaction_ratio回测成交比例
    
16. 以及优化策略逻辑来达到更贴近实际的回测效果
    
17. 目前只支持最近三个月的tick数据，回测时间和标的需要修改
    
18. '''
    
19. 
    
20. def init(context):
    
21.     # 订阅DCE.y2105的tick数据
    
22.     context.symbol = 'DCE.y2105'
    
23.     subscribe(symbols=context.symbol, frequency='tick')
    
24. 
    
25. 
    
26. def on_tick(context, tick):
    
27.     quotes = tick['quotes'][0]
    
28.     # 获取持有的多仓
    
29.     position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
    
30.     # 获取持有的空仓
    
31.     position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short)
    
32. 
    
33.     # 没有仓位则双向开限价单
    
34.     # 若有仓位则限价单平仓
    
35.     if not position_long:
    
36.         # 获取买一价
    
37.         price = quotes['bid_p']
    
38.         print('买一价为: ', price)
    
39.         order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=1, price=price, order_type=OrderType_Limit,
    
40.                             position_side=PositionSide_Long)
    
41.         print('DCE.y2105开限价单多仓1手')
    
42. 
    
43.     else:
    
44.         # 获取卖一价
    
45.         price = quotes['ask_p']
    
46.         print('卖一价为: ', price)
    
47.         order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=0, price=price, order_type=OrderType_Limit,
    
48.                             position_side=PositionSide_Long)
    
49.         print('DCE.y2105平限价单多仓1手')
    
50. 
    
51.     if not position_short:
    
52.         # 获取卖一价
    
53.         price = quotes['ask_p']
    
54.         print('卖一价为: ', price)
    
55.         order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=1, price=price, order_type=OrderType_Limit,
    
56.                             position_side=PositionSide_Short)
    
57.         print('DCE.y2105卖一价开限价单空仓')
    
58. 
    
59.     else:
    
60.         # 获取买一价
    
61.         price = quotes['bid_p']
    
62.         print('买一价为: ', price)
    
63.         order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=0, price=price, order_type=OrderType_Limit,
    
64.                             position_side=PositionSide_Short)
    
65.         print('DCE.y2105买一价平限价单空仓')
    
66. 
    
67. 
    
68. if __name__ == '__main__':
    
69.     '''
    
70.     strategy_id策略ID,由系统生成
    
71.     filename文件名,请与本文件名保持一致
    
72.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
    
73.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
    
74.     backtest_start_time回测开始时间
    
75.     backtest_end_time回测结束时间
    
76.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
    
77.     backtest_initial_cash回测初始资金
    
78.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
    
79.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    
80.     backtest_transaction_ratio回测成交比例
    
81.     '''
    
82.     run(strategy_id='strategy_id',
    
83.         filename='main.py',
    
84.         mode=MODE_BACKTEST,
    
85.         token='{{token}}',
    
86.         backtest_start_time='2021-01-20 11:25:00',
    
87.         backtest_end_time='2021-01-20 11:30:00',
    
88.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
    
89.         backtest_initial_cash=500000,
    
90.         backtest_commission_ratio=0.00006,
    
91.         backtest_slippage_ratio=0.0001,
    
92.         backtest_transaction_ratio=0.5)

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