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[模板与范例参考] Dual Thrust(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 2023-11-7 10:10 | 只看该作者

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

说明：计算前N天的最高价 - 收盘价 和 收盘价 - 最低价。 然后 取这个2N个价差的最大值，乘以K，然后把结果称为触发值。以生成进场点。
  1. # coding=utf-8
  2. from __future__ import print_function, absolute_import
  3. from gm.api import *


  6. """
  7. Dual Thrust是一个趋势跟踪系统
  8. 计算前N天的最高价－收盘价和收盘价－最低价。然后取这2N个价差的最大值，乘以k值。把结果称为触发值。
  9. 在今天的开盘，记录开盘价，然后在价格超过上轨（开盘＋触发值）时马上买入，或者价格低于下轨（开盘－触发值）时马上卖空。
  10. 没有明确止损。这个系统是反转系统，也就是说，如果在价格超过（开盘＋触发值）时手头有空单，则平空开多。
  11. 同理，如果在价格低于（开盘－触发值）时手上有多单，则平多开空。
  12. 选用了SHFE的rb2010 在2020-02-07 15:00:00 到 2020-04-15 15:00:00' 进行回测。
  13. 注意：
  14. 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。
  15. 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
  16. """


  19. # 策略中必须有init方法
  20. def init(context):
  21.     # 设置要进行回测的合约（可以在掘金终端的仿真交易中查询标的代码）
  22.     context.symbol = 'SHFE.rb2010'  # 订阅&交易标的, 此处订阅的是上期所的螺纹钢 2010

  24.     # 设置参数
  25.     context.N = 5
  26.     context.k1 = 0.2
  27.     context.k2 = 0.2

  29.     # 获取当前时间
  30.     time = context.now.strftime('%H:%M:%S')

  32.     # 如果策略执行时间点是交易时间段，则直接执行algo定义buy_line和sell_line，以防直接进入on_bar()导致context.buy_line和context.sell_line未定义
  33.     if '09:00:00' < time < '15:00:00' or '21:00:00' < time < '23:00:00':
  34.         algo(context)

  36.     # 如果是交易时间段，等到开盘时间确保进入algo()
  37.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='09:00:00')
  38.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='21:00:00')
  39.     # 只需要最新价，所以只需要订阅一个, 如果用tick，次数太多，用一分钟线代替
  40.     subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s', count=1)


  43. def algo(context):
  44.     # 取历史数据
  45.     data = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', end_time=context.now,
  46.                      fields='symbol,open,high,low,close', count=context.N + 1, df=True)
  47.     # 取开盘价
  48.     # 回测模式下，开盘价可以直接用history_n取到
  49.     if context.mode == 2:
  50.         # 获取当天的开盘价
  51.         current_open = data.open.loc[0]
  52.         # 去掉当天的实时数据
  53.         data.drop(context.N, inplace=True)

  55.     # 如果是实时模式，开盘价需要用current取到
  56.     else:
  57.         # 获取当天的开盘价
  58.         current_open = current(context.symbol)[0]['open']

  60.     # 计算Dual Thrust 的上下轨
  61.     HH = data['high'].max()
  62.     HC = data['close'].max()
  63.     LC = data['close'].min()
  64.     LL = data['low'].min()
  65.     range = max(HH - LC, HC - LL)
  66.     context.buy_line = current_open + range * context.k1  # 上轨
  67.     context.sell_line = current_open - range * context.k2  # 下轨


  70. def on_bar(context, bars):
  71.     # 取出订阅的这一分钟的bar
  72.     bar = bars[0]

  74.     # 取出买卖线
  75.     buy_line = context.buy_line
  76.     sell_line = context.sell_line

  78.     # 获取现有持仓
  79.     position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
  80.     position_short = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Short)

  82.     # 交易逻辑部分
  83.     # 如果超过range的上界
  84.     if bar.close > buy_line:
  85.         if position_long:  # 已经持有多仓，直接返回
  86.             return

  88.         elif position_short:  # 已经持有空仓，平仓再做多。
  89.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
  90.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
  91.             print('市价单平空仓', context.symbol)
  92.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
  93.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  94.             print('市价单开多仓', context.symbol)

  96.         else:  # 没有持仓时，市价开多。
  97.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Buy,
  98.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  99.             print('市价单开多仓', context.symbol)

  101.     # 如果低于range的下界
  102.     elif bar.close < sell_line:
  103.         if position_long:  # 已经持有多仓， 平多再开空。
  104.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell,
  105.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
  106.             print('市价单平多仓', context.symbol)
  107.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell,
  108.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  109.             print('市价单开空仓', context.symbol)

  111.         elif position_short:  # 已经持有空仓，直接返回。
  112.             return

  114.         else:  # 没有持仓，直接开空
  115.             order_volume(symbol=context.symbol, volume=1, side=OrderSide_Sell,
  116.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
  117.             print('市价单开空仓', context.symbol)


  120. if __name__ == '__main__':
  121.     '''
  122.         strategy_id策略ID,由系统生成
  123.         filename文件名,请与本文件名保持一致
  124.         mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
  125.         token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
  126.         backtest_start_time回测开始时间
  127.         backtest_end_time回测结束时间
  128.         backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
  129.         backtest_initial_cash回测初始资金
  130.         backtest_commission_ratio回测佣金比例
  131.         backtest_slippage_ratio回测滑点比例
  132.     '''
  133.     run(strategy_id='strategy_id',
  134.         filename='main.py',
  135.         mode=MODE_BACKTEST,
  136.         token='{{token}}',
  137.         backtest_start_time='2020-02-07 15:00:00',
  138.         backtest_end_time='2020-04-15 15:00:00',
  139.         backtest_initial_cash=30000,
  140.         backtest_commission_ratio=0.0001,
  141.         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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