[模板与范例参考] 跨品种套利(期货)Python策略源码模板【东方财富Python量化】

龙听

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
   
3. from gm.api import *
   
4. import numpy as np
   
5. 
   
6. '''
   
7. 本策略首先滚动计算过去30个1min收盘价的均值,然后用均值加减2个标准差得到布林线.
   
8. 若无仓位,在最新价差上穿上轨时做空价差;下穿下轨时做多价差
   
9. 若有仓位则在最新价差回归至上下轨水平内时平仓
   
10. 回测数据为:DCE.j1901和DCE.jm1901的1min数据
    
11. 回测时间为:2018-02-01 08:00:00到2018-12-31 08:00:00
    
12. '''
    
13. 
    
14. def init(context):
    
15.     # 选择的两个合约
    
16.     context.symbol = ['DCE.j1901', 'DCE.jm1901']
    
17.     # 订阅历史数据
    
18.     subscribe(symbols=context.symbol, frequency='1d', count=11, wait_group=True)
    
19. 
    
20. 
    
21. def on_bar(context, bars):
    
22.     # 数据提取
    
23.     j_close = context.data(symbol=context.symbol[0],frequency='1d',fields='close',count=31).values
    
24.     jm_close = context.data(symbol=context.symbol[1],frequency='1d',fields='close',count=31).values
    
25. 
    
26.     # 提取最新价差
    
27.     new_price = j_close[-1] - jm_close[-1]
    
28. 
    
29.     # 计算历史价差,上下限，止损点
    
30.     spread_history = j_close[:-2] - jm_close[:-2]
    
31.     context.spread_history_mean = np.mean(spread_history)
    
32.     context.spread_history_std = np.std(spread_history)
    
33.     context.up = context.spread_history_mean + 0.75 * context.spread_history_std
    
34.     context.down = context.spread_history_mean - 0.75 * context.spread_history_std
    
35.     context.up_stoppoint = context.spread_history_mean + 2 * context.spread_history_std
    
36.     context.down_stoppoint = context.spread_history_mean - 2 * context.spread_history_std
    
37. 
    
38.     # 查持仓
    
39.     position_jm_long = context.account().position(symbol=context.symbol[0], side=1)
    
40.     position_jm_short = context.account().position(symbol=context.symbol[0], side=2)
    
41. 
    
42.     # 设计买卖信号
    
43.     # 设计开仓信号
    
44.     if not position_jm_short and not position_jm_long:
    
45.         if new_price > context.up:
    
46.             print('做空价差组合')
    
47.             order_volume(symbol=context.symbol[0],side=OrderSide_Sell,volume=1,order_type=OrderType_Market, position_effect=1)
    
48.             order_volume(symbol=context.symbol[1], side=OrderSide_Buy, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
    
49. 
    
50.         if new_price < context.down:
    
51.             print('做多价差组合')
    
52.             order_volume(symbol=context.symbol[0], side=OrderSide_Buy, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
    
53.             order_volume(symbol=context.symbol[1], side=OrderSide_Sell, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
    
54. 
    
55.     # 设计平仓信号
    
56.     # 持jm多仓时
    
57.     if position_jm_long:
    
58.         if new_price >= context.spread_history_mean:
    
59.             # 价差回归到均值水平时，平仓
    
60.             print('价差回归到均衡水平，平仓')
    
61.             order_volume(symbol=context.symbol[0], side=OrderSide_Sell, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
62.             order_volume(symbol=context.symbol[1], side=OrderSide_Buy, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
63. 
    
64.         if new_price < context.down_stoppoint:
    
65.             # 价差达到止损位，平仓止损
    
66.             print('价差超过止损点，平仓止损')
    
67.             order_volume(symbol=context.symbol[0], side=OrderSide_Sell, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
68.             order_volume(symbol=context.symbol[1], side=OrderSide_Buy, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
69. 
    
70.     # 持jm空仓时
    
71.     if position_jm_short:
    
72.         if new_price <= context.spread_history_mean:
    
73.             # 价差回归到均值水平时，平仓
    
74.             print('价差回归到均衡水平，平仓')
    
75.             order_volume(symbol=context.symbol[0], side=OrderSide_Buy, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
76.             order_volume(symbol=context.symbol[1], side=OrderSide_Sell, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
77. 
    
78.         if new_price > context.up_stoppoint:
    
79.             # 价差达到止损位，平仓止损
    
80.             print('价差超过止损点，平仓止损')
    
81.             order_volume(symbol=context.symbol[0], side=OrderSide_Buy, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
82.             order_volume(symbol=context.symbol[1], side=OrderSide_Sell, volume=1, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
    
83. 
    
84. if __name__ == '__main__':
    
85.     '''
    
86.     strategy_id策略ID,由系统生成
    
87.     filename文件名,请与本文件名保持一致
    
88.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
    
89.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
    
90.     backtest_start_time回测开始时间
    
91.     backtest_end_time回测结束时间
    
92.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
    
93.     backtest_initial_cash回测初始资金
    
94.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
    
95.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    
96.     '''
    
97.     run(strategy_id='strategy_id',
    
98.         filename='main.py',
    
99.         mode=MODE_BACKTEST,
    
100.         token='{{token}}',
     
101.         backtest_start_time='2018-02-01 08:00:00',
     
102.         backtest_end_time='2018-12-31 16:00:00',
     
103.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
     
104.         backtest_initial_cash=2000000,
     
105.         backtest_commission_ratio=0.0001,
     
106.         backtest_slippage_ratio=0.0001)

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