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[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】

龙听

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发表于 2024-1-6 10:41 | 只看该作者

[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 *


  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. """


  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)

  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')


  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)

  43. def on_bar(context,bars):
  44.     # 取出订阅的一分钟bar
  45.     bar = bars[0]

  47.     # 提取数据
  48.     data = context.history_data

  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)

  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']

  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']

  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')

  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')

  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

  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.             

  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)
复制代码
本主题由 龙听 于 2024-3-9 11:29 分类

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