Ptrade策略示例

def initialize(context):

    # 初始化此策略

    # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票

    g.security = '600570.SS'

    set_universe(g.security)

    #每天9:23分运行集合竞价处理函数

    run_daily(context, aggregate_auction_func, time='9:23')  



def aggregate_auction_func(context):

    stock = g.security

    #最新价

    snapshot = get_snapshot(stock)

    price = snapshot[stock]['last_px']

    #涨停价

    up_limit = snapshot[stock]['up_px']

    #如果最新价不小于涨停价，买入

    if float(price) >= float(up_limit):

        order(g.security, 100, limit_price=up_limit)

    

def handle_data(context, data):

    pass

def initialize(context):

    # 初始化此策略

    # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票

    g.security = '600570.SS'

    set_universe(g.security)

    #每3秒运行一次主函数

    run_interval(context, func, seconds=3)

      

#盘前准备历史数据

def before_trading_start(context, data):

    history = get_history(10, '1d', 'close', g.security, fq='pre', include=False)

    g.close_array = history['close'].values

    

#当五日均线高于十日均线时买入，当五日均线低于十日均线时卖出

def func(context):

    

    stock = g.security

    

    #获取最新价

    snapshot = get_snapshot(stock)

    price = snapshot[stock]['last_px']

    

    # 得到五日均线价格

    days = 5

    ma5 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-4:], price)   

    # 得到十日均线价格

    days = 10

    ma10 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-9:], price)



    # 得到当前资金余额

    cash = context.portfolio.cash

    

    # 如果当前有余额，并且五日均线大于十日均线

    if ma5 > ma10:

        # 用所有 cash 买入股票

        order_value(stock, cash)

        # 记录这次买入

        log.info("Buying %s" % (stock))

        

    # 如果五日均线小于十日均线，并且目前有头寸

    elif ma5 < ma10 and get_position(stock).amount > 0:

        # 全部卖出

        order_target(stock, 0)

        # 记录这次卖出

        log.info("Selling %s" % (stock))    



#计算实时均线函数

def get_MA_day(stock,days,close_array,current_price):

    close_sum = close_array[-(days-1):].sum()

    MA = (current_price + close_sum)/days

    return MA



def handle_data(context, data):

    pass

def initialize(context):

    # 初始化此策略

    # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票

    g.security = '600570.SS'

    set_universe(g.security)

    pass

    

#当五日均线高于十日均线时买入，当五日均线低于十日均线时卖出

def handle_data(context, data):

    security = g.security



    #得到十日历史价格

    df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)

    

    # 得到五日均线价格

    ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)

    

    # 得到十日均线价格

    ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)



    # 取得昨天收盘价

    price = data[security]['close']



    # 得到当前资金余额

    cash = context.portfolio.cash

    

    # 如果当前有余额，并且五日均线大于十日均线

    if ma5 > ma10:

        # 用所有 cash 买入股票

        order_value(security, cash)

        # 记录这次买入

        log.info("Buying %s" % (security))

        

    # 如果五日均线小于十日均线，并且目前有头寸

    elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:

        # 全部卖出

        order_target(security, 0)

        # 记录这次卖出

        log.info("Selling %s" % (security))

def f_expma(N,m,EXPMA1,price):

    a = m/(N+1)

    EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1

    return EXPMA2 #2为后一天值



#定义macd函数，输入平滑系数参数、前一日值，输出当日值

def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):

    EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)

    EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)

    DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2

    a = m/(N3+1)

    DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1

    BAR2=2*(DIF2-DEA2)

    return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2



def initialize(context):

    global init_price

    init_price = None

    # 获取沪深300股票

    g.security = get_index_stocks('000300.SS')

    #g.security = ['600570.SS']

    # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票

    set_universe(g.security)



def handle_data(context, data):

    # 获取历史数据，这里只获取了2天的数据，如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取

    # 从股票上市至今的所有历史数据，即增加获取的天数

    close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)

    #如果是停牌不进行计算

    for security in g.security:

        if data[security].is_open >0:

            global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2

            if init_price is None:

                init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数，mean为N-1个数的均值

                EXPMA12_1 = init_price

                EXPMA26_1 = init_price

                DIF1 = init_price

                DEA1 = init_price

            # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)

            m = 2.0

            #设定指数平滑基期数

            N1 = 12

            N2 = 26

            N3 = 9

            EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])

            # 取得当前价格

            current_price = data[security].price

            # 取得当前的现金

            cash = context.portfolio.cash

            # DIF、DEA均为正，DIF向上突破DEA，买入信号参考

            if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:

                # 计算可以买多少只股票

                number_of_shares = int(cash/current_price)

                # 购买量大于0时，下单

                if number_of_shares > 0:

                    # 以市单价买入股票，日回测时即是开盘价

                    order(security, +number_of_shares)

                    # 记录这次买入

                    log.info("Buying %s" % (security))

            # DIF、DEA均为负，DIF向下突破DEA，卖出信号参考

            elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:

                # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0

                order_target(security, 0)

                # 记录这次卖出

                log.info("Selling %s" % (security))

            # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值

            DEA1 = DEA2

            DIF1 = DIF2

            EXPMA12_1 = EXPMA12_2

            EXPMA26_1 = EXPMA26_2