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标题: [模板与范例参考] 跨期套利(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】 [打印本页]

作者: 龙听    时间: 2023-3-31 09:41     标题: 跨期套利(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. from gm.api import *

  5. '''
  6. 通过计算两个真实价格序列回归残差的0.9个标准差上下轨,并在价差突破上轨的时候做空价差,价差突破下轨的时候做多价差
  7. 并在回归至标准差水平内的时候平仓
  8. 回测数据为:DCE.m1801和DCE.m1805的1min数据
  9. 回测时间为:2017-09-25 08:00:00到2017-10-01 15:00:00
  10. '''

  11. def init(context):
  12.     context.goods = ['DCE.m1801', 'DCE.m1805']
  13.     # 订阅品种数据
  14.     subscribe(symbols=context.goods, frequency='1d', count=31, wait_group=True)

  15. def on_bar(context, bars):
  16.     # 获取历史数据
  17.     close_1801 = context.data(symbol=context.goods[0], frequency='1d', count=31, fields='close')['close'].values
  18.     close_1805 = context.data(symbol=context.goods[1], frequency='1d', count=31, fields='close')['close'].values

  19.     # 计算上下轨
  20.     spread = close_1801[:-2] - close_1805[:-2]
  21.     spread_new = close_1801[-1] - close_1805[-1]
  22.     up = np.mean(spread) + 0.75 * np.std(spread)
  23.     down = np.mean(spread) - 0.75 * np.std(spread)
  24.     up_stop = np.mean(spread) + 2 * np.std(spread)
  25.     down_stop = np.mean(spread) - 2 * np.std(spread)

  26.     # 获取仓位
  27.     position1801_long = context.account().position(symbol = context.goods[0],side =PositionSide_Long)
  28.     position1801_short = context.account().position(symbol = context.goods[0],side =PositionSide_Short)

  29.     # 没有仓位时
  30.     if not position1801_short and not position1801_long:
  31.         # 上穿上轨时,买近卖远
  32.         if spread_new > up:
  33.             order_volume(symbol=context.goods[0], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open)
  34.             order_volume(symbol=context.goods[1], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open)
  35.             print('上穿上轨,买近卖远')

  36.         # 下穿下轨时,卖近买远
  37.         if spread_new < down:
  38.             order_volume(symbol=context.goods[0], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open)
  39.             order_volume(symbol=context.goods[1], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open)
  40.             print('下穿下轨,卖近买远')

  41.     # 价差回归到上轨时,平仓
  42.     if position1801_long:
  43.         if spread_new <= np.mean(spread):
  44.             order_close_all()
  45.             print('价差回归,平仓')

  46.         if spread_new > up_stop:
  47.             order_close_all()
  48.             print('达到止损点,全部平仓')

  49.     # 价差回归到下轨时,平仓
  50.     if position1801_short:
  51.         if spread_new >= np.mean(spread):
  52.             order_close_all()
  53.             print('价差回归,平全部仓')

  54.         if spread_new < down_stop:
  55.             order_close_all()
  56.             print('达到止损点,全部平仓')


  57. if __name__ == '__main__':
  58.     '''
  59.     strategy_id策略ID,由系统生成
  60.     filename文件名,请与本文件名保持一致
  61.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
  62.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
  63.     backtest_start_time回测开始时间
  64.     backtest_end_time回测结束时间
  65.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
  66.     backtest_initial_cash回测初始资金
  67.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
  68.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
  69.     '''
  70.     run(strategy_id='strategy_id',
  71.         filename='main.py',
  72.         mode=MODE_BACKTEST,
  73.         token='{{token}}',
  74.         backtest_start_time='2017-07-01 08:00:00',
  75.         backtest_end_time='2017-12-31 16:00:00',
  76.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
  77.         backtest_initial_cash=2000000,
  78.         backtest_commission_ratio=0.0001,
  79.         backtest_slippage_ratio=0.0001)
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