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[模板与范例参考] 海龟交易法(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】

龙听

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发表于 2023-3-3 08:46 | 只看该作者

[模板与范例参考] 海龟交易法(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 *


  8. '''
  9. 以短期为例：20日线
  10. 第一步：获取历史数据，计算唐奇安通道和ATR
  11. 第二步：当突破唐奇安通道时，开仓。
  12. 第三步：计算加仓和止损信号。
  13. '''


  16. def init(context):
  17.     # 设置计算唐奇安通道的参数
  18.     context.n = 20
  19.     # 设置合约标的
  20.     context.symbol = 'DCE.i2012'
  21.     # 设置交易最大资金比率
  22.     context.ratio = 0.8
  23.     # 订阅数据
  24.     subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s', count=2)
  25.     # 获取当前时间
  26.     time = context.now.strftime('%H:%M:%S')
  27.     # 如果策略执行时间点是交易时间段，则直接执行algo定义atr等参数，以防直接进入on_bar()导致atr等未定义
  28.     if '09:00:00' < time < '15:00:00' or '21:00:00' < time < '23:00:00':
  29.         algo(context)
  30.     # 如果是交易时间段，等到开盘时间确保进入algo()
  31.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='09:00:00')
  32.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='21:00:00')


  35. def algo(context):
  36.     # 计算通道的数据:当日最低、最高、上一交易日收盘
  37.     # 注：由于talib库计算ATR的结果与公式求得的结果不符，所以这里利用公式计算ATR
  38.     # 如果是回测模式,当天的数据直接用history取到
  39.     if context.mode == 2:
  40.         data = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', count=context.n+1, end_time=context.now, fields='close,high,low,bob', df=True) # 计算ATR
  41.         tr_list = []
  42.         for i in range(0, len(data)-1):
  43.             tr = max((data['high'].iloc[i] - data['low'].iloc[i]), data['close'].shift(-1).iloc[i] - data['high'].iloc[i],
  44.                      data['close'].shift(-1).iloc[i] - data['low'].iloc[i])
  45.             tr_list.append(tr)
  46.         context.atr = int(np.floor(np.mean(tr_list)))
  47.         context.atr_half = int(np.floor(0.5 * context.atr))
  48.         # 计算唐奇安通道
  49.         context.don_open = np.max(data['high'].values[-context.n:])
  50.         context.don_close = np.min(data['low'].values[-context.n:])

  52.     # 如果是实时模式，当天的数据需要用current取到
  53.     if context.mode == 1:
  54.         data = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', count=context.n, end_time=context.now, fields='close,high,low',
  55.                          df=True)  # 计算ATR
  56.         current_data = current(symbols=context.symbol)   # 最新一个交易日的最高、最低
  57.         tr_list = []
  58.         for i in range(1, len(data)):
  59.             tr = max((data['high'].iloc[i] - data['low'].iloc[i]),
  60.                      data['close'].shift(-1).iloc[i] - data['high'].iloc[i],
  61.                      data['close'].shift(-1).iloc[i] - data['low'].iloc[i])
  62.             tr_list.append(tr)
  63.         # 把最新一期tr加入列表中
  64.         tr_new = max((current_data[0]['high'] - current_data[0]['low']),
  65.                      data['close'].iloc[-1] - current_data[0]['high'],
  66.                      data['close'].iloc[-1] - current_data[0]['low'])
  67.         tr_list.append(tr_new)
  68.         context.atr = int(np.floor(np.mean(tr_list)))
  69.         context.atr_half = int(np.floor(0.5 * context.atr))
  70.         # 计算唐奇安通道
  71.         context.don_open = np.max(data['high'].values[-context.n:])
  72.         context.don_close = np.min(data['low'].values[-context.n:])

  74.     # 计算加仓点和止损点
  75.     context.long_add_point = context.don_open + context.atr_half
  76.     context.long_stop_loss = context.don_open - context.atr_half
  77.     context.short_add_point = context.don_close - context.atr_half
  78.     context.short_stop_loss = context.don_close + context.atr_half


  81. def on_bar(context, bars):
  82.     # 提取数据
  83.     symbol = bars[0]['symbol']
  84.     recent_data = context.data(symbol=context.symbol, frequency='60s', count=2, fields='close,high,low')
  85.     close = recent_data['close'].values[-1]

  87.     # 账户仓位情况
  88.     position_long = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Long)
  89.     position_short = context.account().position(symbol=symbol, side=PositionSide_Short)

  91.     # 当无持仓时
  92.     if not position_long and not position_short:
  93.         # 如果向上突破唐奇安通道，则开多
  94.         if close > context.don_open:
  95.             order_volume(symbol=symbol, side=OrderSide_Buy, volume=context.atr, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  96.             print('开多仓atr')
  97.         # 如果向下突破唐奇安通道，则开空
  98.         if close < context.don_close:
  99.             order_volume(symbol=symbol, side=OrderSide_Sell, volume=context.atr, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  100.             print('开空仓atr')

  102.     # 有持仓时
  103.     # 持多仓，继续突破（加仓）
  104.     if position_long:
  105.         # 当突破1/2atr时加仓
  106.         if close > context.long_add_point:
  107.             order_volume(symbol=symbol, volume=context.atr_half, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market,position_effect=PositionEffect_Open)
  108.             print('继续加仓0.5atr')
  109.             context.long_add_point += context.atr_half
  110.             context.long_stop_loss += context.atr_half
  111.         # 持多仓，止损位计算
  112.         if close < context.long_stop_loss:
  113.             volume_hold = position_long['volume']
  114.             if volume_hold >= context.atr_half:
  115.                 order_volume(symbol=symbol, volume=context.atr_half, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
  116.             else:
  117.                 order_volume(symbol=symbol, volume=volume_hold, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market,position_effect=PositionEffect_Close)
  118.             print('平多仓0.5atr')
  119.             context.long_add_point -= context.atr_half
  120.             context.long_stop_loss -= context.atr_half

  122.     # 持空仓，继续突破（加仓）
  123.     if position_short:
  124.         # 当跌破加仓点时加仓
  125.         if close < context.short_add_point:
  126.             order_volume(symbol = symbol, volume=context.atr_half, side=OrderSide_Sell, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  127.             print('继续加仓0.5atr')
  128.             context.short_add_point -= context.atr_half
  129.             context.short_stop_loss -= context.atr_half
  130.         # 持多仓，止损位计算
  131.         if close > context.short_stop_loss:
  132.             volume_hold = position_short['volume']
  133.             if volume_hold >= context.atr_half:
  134.                 order_volume(symbol=symbol, volume=context.atr_half, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
  135.             else:
  136.                 order_volume(symbol=symbol, volume=volume_hold, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Market,position_effect=PositionEffect_Close)
  137.             print('平空仓0.5atr')
  138.             context.short_add_point += context.atr_half
  139.             context.short_stop_loss += context.atr_half


  142. if __name__ == '__main__':
  143.     '''
  144.     strategy_id策略ID,由系统生成
  145.     filename文件名,请与本文件名保持一致
  146.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
  147.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
  148.     backtest_start_time回测开始时间
  149.     backtest_end_time回测结束时间
  150.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
  151.     backtest_initial_cash回测初始资金
  152.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
  153.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
  154.     '''
  155.     run(strategy_id='strategy_id',
  156.         filename='main.py',
  157.         mode=MODE_BACKTEST,
  158.         token='{{token}}',
  159.         backtest_start_time='2020-02-15 09:15:00',
  160.         backtest_end_time='2020-09-01 15:00:00',
  161.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
  162.         backtest_initial_cash=1000000,
  163.         backtest_commission_ratio=0.0001,
  164.         backtest_slippage_ratio=0.0001)
复制代码
本主题由 龙听 于 2024-3-9 11:29 分类

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