[模板与范例参考] 菲阿里四价(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】

说明：如果没有持仓，且现价大于昨天最高价做多，小于昨天最低价做空。

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import
   
3. from gm.api import *
   
4. 
   
5. 
   
6. """
   
7. 上轨=昨日最高点；
   
8. 下轨=昨日最低点；
   
9. 止损=今日开盘价;
   
10. 如果没有持仓，且现价大于了昨天最高价做多，小于昨天最低价做空。
    
11. 如果有多头持仓，当价格跌破了开盘价止损。
    
12. 如果有空头持仓，当价格上涨超过开盘价止损。
    
13. 选取 进行了回测。
    
14. 注意：
    
15. 1：为回测方便，本策略使用了on_bar的一分钟来计算，实盘中可能需要使用on_tick。
    
16. 2：实盘中，如果在收盘的那一根bar或tick触发交易信号，需要自行处理，实盘可能不会成交。
    
17. """
    
18. 
    
19. 
    
20. def init(context):
    
21.     # 设置标的
    
22.     context.symbol = 'SHFE.rb2010'
    
23.     # 订阅一分钟线
    
24.     subscribe(symbols = context.symbol,frequency = '60s',count = 1)
    
25.     # 记录开仓次数，保证一天只开仓一次
    
26.     context.count = 0
    
27.     # 记录当前时间
    
28.     time = context.now.strftime('%H:%M:%S')
    
29.     # 如果当前时间点是交易时间段，则直接执行algo获取历史数据，以防直接进入on_bar()导致context.history_data未定义
    
30.     if '09:00:00' < time < '15:00:00' or '21:00:00' < time < '23:00:00':
    
31.         algo(context)
    
32. 
    
33.     # 如果是非交易时间段，等到上午9点或晚上21点再执行algo()
    
34.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='09:00:00')
    
35.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='21:00:00')
    
36. 
    
37. 
    
38. def algo(context):
    
39.     # 获取历史的n条信息
    
40.     context.history_data = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', end_time=context.now,
    
41.                                      fields='symbol,open,high,low', count=2, df=True)
    
42. 
    
43. def on_bar(context,bars):
    
44.     # 取出订阅的一分钟bar
    
45.     bar = bars[0]
    
46. 
    
47.     # 提取数据
    
48.     data = context.history_data
    
49. 
    
50.     # 现有持仓情况
    
51.     position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
    
52.     position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short)
    
53. 
    
54.     # 如果是回测模式
    
55.     if context.mode == 2:
    
56.         # 开盘价直接在data最后一个数据里取到,前一交易日的最高和最低价为history_data里面的倒数第二条中取到
    
57.         open = data.loc[1, 'open']
    
58.         high = data.loc[0, 'high']
    
59.         low = data.loc[0, 'low']
    
60. 
    
61.     # 如果是实时模式
    
62.     else:
    
63.         # 开盘价通过current取到
    
64.         open = current(context.symbol)[0]['open']
    
65.         # 实时模式不会返回当天的数据，所以history_data里面的最后一条数据是前一交易日的数据
    
66.         high = data.loc[-1, 'high']
    
67.         low = data.loc[-1, 'low']
    
68. 
    
69.     # 交易逻辑部分
    
70.     if position_long:  # 多头持仓小于开盘价止损。
    
71.         if bar.close < open:
    
72.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell,
    
73.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
74.             print('以市价单平多仓')
    
75. 
    
76.     elif position_short:# 空头持仓大于开盘价止损。
    
77.         if bar.close > open:
    
78.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
    
79.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
80.             print('以市价单平空仓')
    
81. 
    
82.     else:  # 没有持仓
    
83.         if bar.close > high and not context.count:  # 当前的最新价大于了前一天的最高价
    
84.             # 开多
    
85.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
    
86.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
    
87.             print('以市价单开多仓')
    
88.             context.count = 1
    
89.         elif bar.close < low and not context.count:  # 当前最新价小于了前一天的最低价
    
90.             # 开空
    
91.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell,
    
92.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
    
93.             print('以市价单开空仓')
    
94.             context.count = 1
    
95. 
    
96.     # 每天收盘前一分钟平仓
    
97.     if context.now.hour == 14 and context.now.minute == 59:
    
98.         order_close_all()
    
99.         print('全部平仓')
    
100.         context.count = 0
     
101.             
     
102. 
     
103. if __name__ == '__main__':
     
104.     '''
     
105.     strategy_id策略ID,由系统生成
     
106.     filename文件名,请与本文件名保持一致
     
107.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
     
108.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
     
109.     backtest_start_time回测开始时间
     
110.     backtest_end_time回测结束时间
     
111.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
     
112.     backtest_initial_cash回测初始资金
     
113.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
     
114.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
     
115.     '''
     
116.     run(strategy_id='strategy_id',
     
117.         filename='main.py',
     
118.         mode=MODE_BACKTEST,
     
119.         token='{{token}}',
     
120.         backtest_start_time='2020-01-01 15:00:00',
     
121.         backtest_end_time='2020-09-01 16:00:00',
     
122.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
     
123.         backtest_initial_cash=100000,
     
124.         backtest_commission_ratio=0.0001,
     
125.         backtest_slippage_ratio=0.0001)

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