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

龙听

说明：R-Breaker是一种短线日内交易策略，根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。以此来形成当前交易日盘中交易的触发条件。

1. # coding=utf-8
   
2. from __future__ import print_function, absolute_import
   
3. import pandas as pd
   
4. from gm.api import *
   
5. from datetime import datetime, timedelta
   
6. 
   
7. """
   
8. R-Breaker是一种短线日内交易策略
   
9. 根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：
   
10. 突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入、观察买入价、突破卖出价。以此来形成当前交易
    
11. 日盘中交易的触发条件。
    
12. 追踪盘中价格走势，实时判断触发条件。具体条件如下：
    
13. 突破
    
14. 在空仓条件下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多。
    
15. 在空仓条件下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空。
    
16. 反转
    
17. 持多单，当日内最高价超过观察卖出价后，盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，采取反转策略，即在该点位反手做空。
    
18. 持空单，当日内最低价低于观察买入价后，盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，采取反转策略，即在该点位反手做多。
    
19. 设定止损条件。当亏损达到设定值后，平仓。
    
20. 注意：
    
21. 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。
    
22. 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。
    
23. 3：本策略使用在15点收盘时全平的方式来处理不持有隔夜单的情况，实际使用中15点是无法平仓的。
    
24. """
    
25. 
    
26. def init(context):
    
27.     # 设置交易品种
    
28.     context.symbol = 'SHFE.ag'
    
29. 
    
30.     # 设置止损点数
    
31.     context.stopLossPrice = 50
    
32. 
    
33.     # 获取前一交易日的主力合约
    
34.     startDate = get_previous_trading_date(exchange='SHFE', date=context.now.date())
    
35.     continuous_contract = get_continuous_contracts(context.symbol, startDate, startDate)
    
36.     context.mainContract = continuous_contract[0]['symbol']
    
37. 
    
38.     # 获取当前时间
    
39.     time = context.now.strftime('%H:%M:%S')
    
40. 
    
41.     # 如果当前时间是非交易时间段，则直接执行algo,以防直接进入on_bar()导致context.bBreak等未定义
    
42.     if '09:00:00' < time < '15:00:00' or '21:00:00' < time < '23:00:00':
    
43.         algo(context)
    
44. 
    
45.     # 如果是交易时间段，等到开盘时间确保进入algo()
    
46.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='09:00:00')
    
47.     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='21:00:00')
    
48. 
    
49.     # 订阅行情
    
50.     subscribe(continuous_contract[0]['symbol'], frequency='60s', count=1)
    
51. 
    
52. 
    
53. def algo(context):
    
54.     # 检查主力和约，发生变化则更换订阅
    
55.     # 由于主力合约在盘后才公布，为了防止未来函数，选择上一交易日的主力合约。
    
56.     startDate = get_previous_trading_date(exchange='SHFE', date=context.now.date())
    
57.     contractInfo = get_continuous_contracts(context.symbol, startDate, startDate)
    
58. 
    
59.     if context.mainContract != contractInfo[0]['symbol']:
    
60.         context.mainContract = contractInfo[0]['symbol']
    
61.         subscribe(context.mainContract, frequency='60s', count=1, unsubscribe_previous=True)
    
62. 
    
63.     # 获取历史数据
    
64.     data = history_n(symbol=context.mainContract, frequency='1d',
    
65.                      end_time=context.now, fields='high,low,open,symbol,close', count=2, df=True)
    
66. 
    
67.     high = data['high'].iloc[0]  # 前一日的最高价
    
68.     low = data['low'].iloc[0]  # 前一日的最低价
    
69.     close = data['close'].iloc[0]  # 前一日的收盘价
    
70.     pivot = (high + low + close) / 3  # 枢轴点
    
71. 
    
72.     context.bBreak = high + 2 * (pivot - low)  # 突破买入价
    
73.     context.sSetup = pivot + (high - low)  # 观察卖出价
    
74.     context.sEnter = 2 * pivot - low  # 反转卖出价
    
75.     context.bEnter = 2 * pivot - high  # 反转买入价
    
76.     context.bSetup = pivot - (high - low)  # 观察买入价
    
77.     context.sBreak = low - 2 * (high - pivot)  # 突破卖出价
    
78.     context.data = data
    
79. 
    
80. 
    
81. def on_bar(context, bars):
    
82.     # 获取止损价
    
83.     STOP_LOSS_PRICE = context.stopLossPrice
    
84.     # 设置参数
    
85.     bBreak = context.bBreak
    
86.     sSetup = context.sSetup
    
87.     sEnter = context.sEnter
    
88.     bEnter = context.bEnter
    
89.     bSetup = context.bSetup
    
90.     sBreak = context.sBreak
    
91.     data = context.data
    
92. 
    
93.     # 获取现有持仓
    
94.     position_long = context.account().position(symbol=context.mainContract, side=PositionSide_Long)
    
95.     position_short = context.account().position(symbol=context.mainContract, side=PositionSide_Short)
    
96. 
    
97.     # 突破策略:
    
98.     if not position_long and not position_short:  # 空仓条件下
    
99.         if bars[0].close > bBreak:
    
100.             # 在空仓的情况下，如果盘中价格超过突破买入价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做多
     
101.             order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Buy,
     
102.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做多
     
103.             print("空仓,盘中价格超过突破买入价: 开仓做多")
     
104.             context.open_position_price = bars[0].close
     
105. 
     
106.         elif bars[0].close < sBreak:
     
107.             # 在空仓的情况下，如果盘中价格跌破突破卖出价，则采取趋势策略，即在该点位开仓做空
     
108.             order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Sell,
     
109.                          order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做空
     
110.             print("空仓,盘中价格跌破突破卖出价: 开仓做空")
     
111. 
     
112.             context.open_position_price = bars[0].close
     
113. 
     
114.     # 设置止损条件
     
115.     else:  # 有持仓时
     
116.         # 开仓价与当前行情价之差大于止损点则止损
     
117.         if (position_long and context.open_position_price - bars[0].close >= STOP_LOSS_PRICE) or \
     
118.                 (position_short and bars[0].close - context.open_position_price >= STOP_LOSS_PRICE):
     
119.             print('达到止损点，全部平仓')
     
120.             order_close_all()  # 平仓
     
121. 
     
122.         # 反转策略:
     
123.         if position_long:  # 多仓条件下
     
124.             if data.high.iloc[1] > sSetup and bars[0].close < sEnter:
     
125.                 # 多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后，
     
126.                 # 盘中价格出现回落，且进一步跌破反转卖出价构成的支撑线时，
     
127.                 # 采取反转策略，即在该点位反手做空
     
128.                 order_close_all()  # 平仓
     
129.                 order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Sell,
     
130.                              order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做空
     
131.                 print("多头持仓,当日内最高价超过观察卖出价后跌破反转卖出价: 反手做空")
     
132.                 context.open_position_price = bars[0].close
     
133. 
     
134.         elif position_short:  # 空头持仓
     
135.             if data.low.iloc[1] < bSetup and bars[0].close > bEnter:
     
136.                 # 空头持仓，当日内最低价低于观察买入价后，
     
137.                 # 盘中价格出现反弹，且进一步超过反转买入价构成的阻力线时，
     
138.                 # 采取反转策略，即在该点位反手做多
     
139.                 order_close_all()  # 平仓
     
140.                 order_volume(symbol=context.mainContract, volume=10, side=OrderSide_Buy,
     
141.                              order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)  # 做多
     
142.                 print("空头持仓,当日最低价低于观察买入价后超过反转买入价: 反手做多")
     
143.                 context.open_position_price = bars[0].close
     
144. 
     
145.     if context.now.hour == 14 and context.now.minute == 59:
     
146.         order_close_all()
     
147.         print('全部平仓')
     
148.         context.count = 0
     
149. 
     
150. 
     
151. if __name__ == '__main__':
     
152.     '''
     
153.         strategy_id策略ID,由系统生成
     
154.         filename文件名,请与本文件名保持一致
     
155.         mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
     
156.         token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
     
157.         backtest_start_time回测开始时间
     
158.         backtest_end_time回测结束时间
     
159.         backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
     
160.         backtest_initial_cash回测初始资金
     
161.         backtest_commission_ratio回测佣金比例
     
162.         backtest_slippage_ratio回测滑点比例
     
163.     '''
     
164.     run(strategy_id='strategy_id',
     
165.         filename='main.py',
     
166.         mode=MODE_BACKTEST,
     
167.         token='{{token}}',
     
168.         backtest_start_time='2019-10-1 15:00:00',
     
169.         backtest_end_time='2020-04-16 15:00:00',
     
170.         backtest_initial_cash=1000000,
     
171.         backtest_commission_ratio=0.0001,
     
172.         backtest_slippage_ratio=0.0001)

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