[模板与范例参考] 双均线策略(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】

说明：通过两根不同周期的均线上下穿为指标进行买卖。

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import
   
3. from gm.api import *
   
4. import talib
   
5. 
   
6. 
   
7. '''
   
8. 本策略以SHFE.rb2101为交易标的，根据其一分钟(即60s频度）bar数据建立双均线模型，
   
9. 短周期为20，长周期为60，当短期均线由上向下穿越长期均线时做空，
   
10. 当短期均线由下向上穿越长期均线时做多,每次开仓前先平掉所持仓位，再开仓。
    
11. 注：为了适用于仿真和实盘，在策略中增加了一个“先判断是否平仓成功再开仓”的判断逻辑，以避免出现未平仓成功，可用资金不足的情况。
    
12. 回测数据为:SHFE.rb2101的60s频度bar数据
    
13. 回测时间为:2020-04-01 09:00:00到2020-05-31 15:00:00
    
14. '''
    
15. 
    
16. 
    
17. def init(context):
    
18.     context.short = 20                                             # 短周期均线
    
19.     context.long = 60                                              # 长周期均线
    
20.     context.symbol = 'SHFE.rb2101'                                 # 订阅交易标的
    
21.     context.period = context.long + 1                              # 订阅数据滑窗长度
    
22.     context.open_long = False                                      # 开多单标记
    
23.     context.open_short = False                                     # 开空单标记
    
24.     subscribe(context.symbol, '60s', count=context.period)         # 订阅行情
    
25. 
    
26. 
    
27. def on_bar(context, bars):
    
28.     # 获取通过subscribe订阅的数据
    
29.     prices = context.data(context.symbol, '60s', context.period, fields='close')
    
30. 
    
31.     # 利用talib库计算长短周期均线
    
32.     short_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.short)
    
33.     long_avg = talib.SMA(prices.values.reshape(context.period), context.long)
    
34. 
    
35.     # 查询持仓
    
36.     position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=1)
    
37.     position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=2)
    
38. 
    
39.     # 短均线下穿长均线，做空(即当前时间点短均线处于长均线下方，前一时间点短均线处于长均线上方)
    
40.     if long_avg[-2] < short_avg[-2] and long_avg[-1] >= short_avg[-1]:
    
41.         # 无多仓情况下，直接开空
    
42.         if not position_long:
    
43.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open,
    
44.                          order_type=OrderType_Market)
    
45.             print(context.symbol, '以市价单调空仓到仓位')
    
46. 
    
47.         # 有多仓情况下，先平多，再开空(开空命令放在on_order_status里面)
    
48.         else:
    
49.             context.open_short = True
    
50.             # 以市价平多仓
    
51.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Close,
    
52.                          order_type=OrderType_Market)
    
53.             print(context.symbol, '以市价单平多仓')
    
54. 
    
55.     # 短均线上穿长均线，做多（即当前时间点短均线处于长均线上方，前一时间点短均线处于长均线下方）
    
56.     if short_avg[-2] < long_avg[-2] and short_avg[-1] >= long_avg[-1]:
    
57.         # 无空仓情况下，直接开多
    
58.         if not position_short:
    
59.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open,
    
60.                          order_type=OrderType_Market)
    
61.             print(context.symbol, '以市价单调多仓到仓位')
    
62. 
    
63.         # 有空仓的情况下，先平空，再开多(开多命令放在on_order_status里面)
    
64.         else:
    
65.             context.open_long = True
    
66.             # 以市价平空仓
    
67.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
    
68.                          position_effect=PositionEffect_Close, order_type=OrderType_Market)
    
69.             print(context.symbol, '以市价单平空仓')
    
70. 
    
71. 
    
72. def on_order_status(context, order):
    
73.     # 查看下单后的委托状态
    
74.     status = order['status']
    
75.     # 成交命令的方向
    
76.     side = order['side']
    
77.     # 交易类型
    
78.     effect = order['position_effect']
    
79.     # 当平仓委托全成后，再开仓
    
80.     if status == 3:
    
81.         # 以市价开空仓，需等到平仓成功无仓位后再开仓
    
82.         # 如果无多仓且side=2（说明平多仓成功），开空仓
    
83.         if effect == 2 and side == 2 and context.open_short:
    
84.             context.open_short = False
    
85.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open,
    
86.                          order_type=OrderType_Market)
    
87.             print(context.symbol, '以市价单调空仓到仓位')
    
88.         # 以市价开多仓,需等到平仓成功无仓位后再开仓
    
89.         # 如果无空仓且side=1（说明平空仓成功），开多仓
    
90.         if effect == 2 and side == 1 and context.open_long:
    
91.             context.open_long = False
    
92.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open,
    
93.                          order_type=OrderType_Market)
    
94.             print(context.symbol, '以市价单调多仓到仓位')
    
95. 
    
96. 
    
97. 
    
98. if __name__ == '__main__':
    
99.     '''
    
100.         strategy_id策略ID,由系统生成
     
101.         filename文件名,请与本文件名保持一致
     
102.         mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
     
103.         token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
     
104.         backtest_start_time回测开始时间
     
105.         backtest_end_time回测结束时间
     
106.         backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
     
107.         backtest_initial_cash回测初始资金
     
108.         backtest_commission_ratio回测佣金比例
     
109.         backtest_slippage_ratio回测滑点比例
     
110.     '''
     
111.     run(strategy_id='strategy_id',
     
112.         filename='main.py',
     
113.         mode=MODE_BACKTEST,
     
114.         token='{{token}}',
     
115.         backtest_start_time='2020-04-01 09:00:00',
     
116.         backtest_end_time='2020-05-31 15:00:00',
     
117.         backtest_adjust=ADJUST_NONE,
     
118.         backtest_initial_cash=10000000,
     
119.         backtest_commission_ratio=0.0001,
     
120.         backtest_slippage_ratio=0.0001)

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