[模板与范例参考] 跨期套利(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
   
3. import numpy as np
   
4. from gm.api import *
   
5. 
   
6. '''
   
7. 通过计算两个真实价格序列回归残差的0.9个标准差上下轨,并在价差突破上轨的时候做空价差,价差突破下轨的时候做多价差
   
8. 并在回归至标准差水平内的时候平仓
   
9. 回测数据为:DCE.m1801和DCE.m1805的1min数据
   
10. 回测时间为:2017-09-25 08:00:00到2017-10-01 15:00:00
    
11. '''
    
12. 
    
13. def init(context):
    
14.     context.goods = ['DCE.m1801', 'DCE.m1805']
    
15.     # 订阅品种数据
    
16.     subscribe(symbols=context.goods, frequency='1d', count=31, wait_group=True)
    
17. 
    
18. def on_bar(context, bars):
    
19.     # 获取历史数据
    
20.     close_1801 = context.data(symbol=context.goods[0], frequency='1d', count=31, fields='close')['close'].values
    
21.     close_1805 = context.data(symbol=context.goods[1], frequency='1d', count=31, fields='close')['close'].values
    
22. 
    
23.     # 计算上下轨
    
24.     spread = close_1801[:-2] - close_1805[:-2]
    
25.     spread_new = close_1801[-1] - close_1805[-1]
    
26.     up = np.mean(spread) + 0.75 * np.std(spread)
    
27.     down = np.mean(spread) - 0.75 * np.std(spread)
    
28.     up_stop = np.mean(spread) + 2 * np.std(spread)
    
29.     down_stop = np.mean(spread) - 2 * np.std(spread)
    
30. 
    
31.     # 获取仓位
    
32.     position1801_long = context.account().position(symbol = context.goods[0],side =PositionSide_Long)
    
33.     position1801_short = context.account().position(symbol = context.goods[0],side =PositionSide_Short)
    
34. 
    
35.     # 没有仓位时
    
36.     if not position1801_short and not position1801_long:
    
37.         # 上穿上轨时，买近卖远
    
38.         if spread_new > up:
    
39.             order_volume(symbol=context.goods[0], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open)
    
40.             order_volume(symbol=context.goods[1], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open)
    
41.             print('上穿上轨，买近卖远')
    
42. 
    
43.         # 下穿下轨时，卖近买远
    
44.         if spread_new < down:
    
45.             order_volume(symbol=context.goods[0], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open)
    
46.             order_volume(symbol=context.goods[1], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open)
    
47.             print('下穿下轨，卖近买远')
    
48. 
    
49.     # 价差回归到上轨时，平仓
    
50.     if position1801_long:
    
51.         if spread_new <= np.mean(spread):
    
52.             order_close_all()
    
53.             print('价差回归，平仓')
    
54. 
    
55.         if spread_new > up_stop:
    
56.             order_close_all()
    
57.             print('达到止损点，全部平仓')
    
58. 
    
59.     # 价差回归到下轨时，平仓
    
60.     if position1801_short:
    
61.         if spread_new >= np.mean(spread):
    
62.             order_close_all()
    
63.             print('价差回归，平全部仓')
    
64. 
    
65.         if spread_new < down_stop:
    
66.             order_close_all()
    
67.             print('达到止损点，全部平仓')
    
68. 
    
69. 
    
70. if __name__ == '__main__':
    
71.     '''
    
72.     strategy_id策略ID,由系统生成
    
73.     filename文件名,请与本文件名保持一致
    
74.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
    
75.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
    
76.     backtest_start_time回测开始时间
    
77.     backtest_end_time回测结束时间
    
78.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
    
79.     backtest_initial_cash回测初始资金
    
80.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
    
81.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    
82.     '''
    
83.     run(strategy_id='strategy_id',
    
84.         filename='main.py',
    
85.         mode=MODE_BACKTEST,
    
86.         token='{{token}}',
    
87.         backtest_start_time='2017-07-01 08:00:00',
    
88.         backtest_end_time='2017-12-31 16:00:00',
    
89.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
    
90.         backtest_initial_cash=2000000,
    
91.         backtest_commission_ratio=0.0001,
    
92.         backtest_slippage_ratio=0.0001)

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