[模板与范例参考] 网格交易(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. import pandas as pd
   
5. from gm.api import *
   
6. 
   
7. '''
   
8. 本策略标的为：SHFE.rb1901
   
9. 价格中枢设定为：前一交易日的收盘价
   
10. 从阻力位到压力位分别为：1.03 * open、1.02 * open、1.01 * open、open、0.99 * open、0.98 * open、0.97 * open
    
11. 每变动一个网格，交易量变化100个单位
    
12. 回测数据为:SHFE.rb1901的1min数据
    
13. 回测时间为:2017-07-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
    
14. '''
    
15. 
    
16. def init(context):
    
17.     # 策略标的为SHFE.rb1901
    
18.     context.symbol = 'SHFE.rb1901'
    
19. 
    
20.     # 订阅SHFE.rb1901, bar频率为1min
    
21.     subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s')
    
22. 
    
23.     # 设置每变动一格，增减的数量
    
24.     context.volume = 1
    
25. 
    
26.     # 储存前一个网格所处区间，用来和最新网格所处区间作比较
    
27.     context.last_grid = 0
    
28. 
    
29.     # 以前一日的收盘价为中枢价格
    
30.     context.center = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', end_time=context.now, count=1, fields='close')[0]['close']
    
31. 
    
32.     # 记录上一次交易时网格范围的变化情况（例如从4区到5区，记为4,5）
    
33.     context.grid_change_last = [0, 0]
    
34. 
    
35. 
    
36. def on_bar(context, bars):
    
37.     bar = bars[0]
    
38. 
    
39.     # 获取多仓仓位
    
40.     position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
    
41. 
    
42.     # 获取空仓仓位
    
43.     position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short)
    
44. 
    
45.     # 设置网格和当前价格所处的网格区域
    
46.     context.band = np.array([0.97, 0.98, 0.99, 1, 1.01, 1.02, 1.03]) * context.center
    
47.     grid = pd.cut([bar.close], context.band, labels=[1, 2, 3, 4, 5, 6])[0]
    
48. 
    
49.     # 如果价格超出网格设置范围，则提示调节网格宽度和数量
    
50.     if np.isnan(grid):
    
51.         print('价格波动超过网格范围，可适当调节网格宽度和数量')
    
52. 
    
53.     # 如果新的价格所处网格区间和前一个价格所处的网格区间不同，说明触碰到了网格线，需要进行交易
    
54.     # 如果新网格大于前一天的网格，做空或平多
    
55.     if context.last_grid < grid:
    
56.         # 记录新旧格子范围（按照大小排序）
    
57.         grid_change_new = [context.last_grid,grid]
    
58. 
    
59.         # 几种例外：
    
60.         # 当last_grid = 0 时是初始阶段，不构成信号
    
61.         # 如果此时grid = 3，说明当前价格仅在开盘价之下的3区域中，没有突破网格线
    
62.         # 如果此时grid = 4，说明当前价格仅在开盘价之上的4区域中，没有突破网格线
    
63.         if context.last_grid == 0:
    
64.             context.last_grid = grid
    
65.             return
    
66. 
    
67.         if context.last_grid != 0:
    
68.             # 如果前一次开仓是4-5，这一次是5-4，算是没有突破，不成交
    
69.             if grid_change_new != context.grid_change_last:
    
70.                 # 更新前一次的数据
    
71.                 context.last_grid = grid
    
72.                 context.grid_change_last = grid_change_new
    
73. 
    
74.                 # 如果有多仓，平多
    
75.                 if position_long:
    
76.                     order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market,
    
77.                                  position_effect=PositionEffect_Close)
    
78.                     print('以市价单平多仓{}手'.format(context.volume))
    
79. 
    
80.                 # 否则，做空
    
81.                 if not position_long:
    
82.                     order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market,
    
83.                                  position_effect=PositionEffect_Open)
    
84.                     print('以市价单开空{}手'.format(context.volume))
    
85. 
    
86.     # 如果新网格小于前一天的网格，做多或平空
    
87.     if context.last_grid > grid:
    
88.         # 记录新旧格子范围（按照大小排序）
    
89.         grid_change_new = [grid, context.last_grid]
    
90. 
    
91.         # 几种例外：
    
92.         # 当last_grid = 0 时是初始阶段，不构成信号
    
93.         # 如果此时grid = 3，说明当前价格仅在开盘价之下的3区域中，没有突破网格线
    
94.         # 如果此时grid = 4，说明当前价格仅在开盘价之上的4区域中，没有突破网格线
    
95.         if context.last_grid == 0:
    
96.             context.last_grid = grid
    
97.             return
    
98. 
    
99.         if context.last_grid != 0:
    
100.             # 如果前一次开仓是4-5，这一次是5-4，算是没有突破，不成交
     
101.             if grid_change_new != context.grid_change_last:
     
102.                 # 更新前一次的数据
     
103.                 context.last_grid = grid
     
104.                 context.grid_change_last = grid_change_new
     
105. 
     
106.                 # 如果有空仓，平空
     
107.                 if position_short:
     
108.                     order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Buy,
     
109.                                  order_type=OrderType_Market,
     
110.                                  position_effect=PositionEffect_Close)
     
111.                     print('以市价单平空仓{}手'.format(context.volume))
     
112. 
     
113.                 # 否则，做多
     
114.                 if not position_short:
     
115.                     order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.volume, side=OrderSide_Buy,
     
116.                                  order_type=OrderType_Market,
     
117.                                  position_effect=PositionEffect_Open)
     
118.                     print('以市价单开多{}手'.format(context.volume))
     
119. 
     
120. 
     
121.     # 设计一个止损条件：当持仓量达到10手，全部平仓
     
122.     if position_short == 10 or position_long == 10:
     
123.         order_close_all()
     
124.         print('触发止损，全部平仓')
     
125. 
     
126. 
     
127. if __name__ == '__main__':
     
128.     '''
     
129.     strategy_id策略ID,由系统生成
     
130.     filename文件名,请与本文件名保持一致
     
131.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
     
132.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
     
133.     backtest_start_time回测开始时间
     
134.     backtest_end_time回测结束时间
     
135.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
     
136.     backtest_initial_cash回测初始资金
     
137.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
     
138.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
     
139.     '''
     
140.     run(strategy_id='strategy_id',
     
141.         filename='main.py',
     
142.         mode=MODE_BACKTEST,
     
143.         token='{{token}}',
     
144.         backtest_start_time='2018-07-01 08:00:00',
     
145.         backtest_end_time='2018-10-01 16:00:00',
     
146.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
     
147.         backtest_initial_cash=100000,
     
148.         backtest_commission_ratio=0.0001,
     
149.         backtest_slippage_ratio=0.0001)

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