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龙听 发表于 2018-3-9 13:31

海龟交易策略（Python源码）

几乎所有的宽客(Quant)都听说过海龟交易策略，该策略以海龟交易法则为核心。海龟交易法则，起源于八十年代的美国，是一套简单有效的交易法则。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写成了一本书——《海龟交易法则》。这是一本入门量化投资的经典书籍，每谈及此，当时我看这本书的欣喜和激动又映入了脑海。
海龟交易的具体规则是：
当今天的收盘价，大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入；
买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出。
这篇文章我们只介绍如何快速编写海龟交易策略（代码如下），暂不涉及头寸管理和风险控制。

代码如下：

[code]


数据分析师、大数据工程师、精算师、人工智能、量化投资、区块链、市场营销金融分析师。
本帖最后由 kakapdc 于 2017-3-23 19:56 编辑

几乎所有的宽客(Quant)都听说过海龟交易策略，该策略以海龟交易法则为核心。海龟交易法则，起源于八十年代的美国，是一套简单有效的交易法则。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写成了一本书——《海龟交易法则》。这是一本入门量化投资的经典书籍，每谈及此，当时我看这本书的欣喜和激动又映入了脑海。
海龟交易的具体规则是：
当今天的收盘价，大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入；
买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出。
这篇文章我们只介绍如何快速编写海龟交易策略（代码如下），暂不涉及头寸管理和风险控制。
废话少说，代码如下：
instruments = ['000001.SZA']
start_date = '2012-07-17'   
end_date = '2016-11-29'
[/code]


[code]
def initialize(context):
   
    context.set_commission(PerDollar(0.0015)) # 手续费设置
   
   
def handle_data(context, data):
   
    if context.trading_day_index < 20: # 在20个交易日以后才开始真正运行
        return
      
    sid = context.symbol(instruments[0])
    price = data.current(sid, 'price') # 当前价格
    high_point = data.history(sid, 'price', 20, '1d').max() # 20日高点
    low_point = data.history(sid, 'price', 10, '1d').min() # 10日低点   
        
    # 持仓
    cur_position = context.portfolio.positions[sid].amount  
               
    # 交易逻辑
    if price >= high_point  and cur_position == 0 and data.can_trade(sid):  
        context.order_target_percent(sid, 1)
   
    elif price <= low_point  and cur_position > 0 and data.can_trade(sid):
        context.order_target_percent(sid, 0)
[/code]


[code]
m=M.backtest.v4(
    instruments=instruments,
    start_date=start_date,
    end_date=end_date,
    initialize=initialize,
    handle_data=handle_data,
    order_price_field_buy='open',
    order_price_field_sell='open',
    capital_base=float("1.0e6"),
    benchmark='000300.INDX',
)
[/code]

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