掘金社区
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日内回转策略测试的时候
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context.symbol = 'SHSE.603127'是测这个票和富瀚微等票的时候出错的
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@niuniu2 回测时间段是多少,代码还有改动的地方吗
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coding=utf-8
from future import print_function, absolute_import, unicode_literals
import sys
try:
import talib
except:
print('请安装TA-Lib库')
sys.exit(-1)from gm.api import *
'''
本策略首先买入SHSE.600000股票10000股
随后根据60s的数据计算MACD(12,26,9),
在MACD>0的时候买入100股;在MACD<0的时候卖出100股
但每日操作的股票数不超过原有仓位,并于收盘前把仓位调整至开盘前的仓位
回测数据为:SHSE.600000的60s数据
回测时间为:2017-09-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
'''def init(context):
# 设置标的股票
context.symbol = 'SHSE.603127'
# 用于判定第一个仓位是否成功开仓
context.first = 0
# 订阅浦发银行, bar频率为1min
subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s', count=35)
# 日内回转每次交易100股
context.trade_n = 100
# 获取昨今天的时间
context.day = [0, 0]
# 用于判断是否触发了回转逻辑的计时
context.ending = 0def on_bar(context, bars):
bar = bars[0]
if context.first == 0:
# 最开始配置仓位
# 需要保持的总仓位
context.total = 10000
# 购买10000股浦发银行股票
order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, side=PositionSide_Long,
order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
print(context.symbol, '以市价单开多仓10000股')
context.first = 1.
day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d')
context.day[-1] = day[-2:]
# 每天的仓位操作
context.turnaround = [0, 0]
return# 更新最新的日期 day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') context.day[0] = bar.bob.day # 若为新的一天,获取可用于回转的昨仓 if context.day[0] != context.day[-1]: context.ending = 0 context.turnaround = [0, 0] if context.ending == 1: return # 若有可用的昨仓则操作 if context.total >= 0: # 获取时间序列数据 symbol = bar['symbol'] recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='60s', count=35, fields='close') # 计算MACD线 macd = talib.MACD(recent_data['close'].values)[0][-1] # 根据MACD>0则开仓,小于0则平仓 if macd > 0: # 多空单向操作都不能超过昨仓位,否则最后无法调回原仓位 if context.turnaround[0] + context.trade_n < context.total: # 计算累计仓位 context.turnaround[0] += context.trade_n order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Long, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open) print(symbol, '市价单开多仓', context.trade_n, '股') elif macd < 0: if context.turnaround[1] + context.trade_n < context.total: context.turnaround[1] += context.trade_n order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Short, order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close) print(symbol, '市价单平多仓', context.trade_n, '股') # 临近收盘时若仓位数不等于昨仓则回转所有仓位 if day[11:16] == '14:55' or day[11:16] == '14:57': position = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long) if position['volume'] != context.total: order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, order_type=OrderType_Market, position_side=PositionSide_Long) print('市价单回转仓位操作...') context.ending = 1 # 更新过去的日期数据 context.day[-1] = context.day[0]
if name == 'main':
'''
strategy_id策略ID,由系统生成
filename文件名,请与本文件名保持一致
mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
backtest_start_time回测开始时间
backtest_end_time回测结束时间
backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
backtest_initial_cash回测初始资金
backtest_commission_ratio回测佣金比例
backtest_slippage_ratio回测滑点比例
'''
run(strategy_id='a4826617-e8d3-11e8-ba57-9cb70d1da039',
filename='main.py',
mode=MODE_BACKTEST,
token='22aa4a787db85a5ac52283a11fc49d0033e7c069',
backtest_start_time='2017-09-01 08:00:00',
backtest_end_time='2018-10-01 16:00:00',
backtest_adjust=ADJUST_PREV,
backtest_initial_cash=200000,
backtest_commission_ratio=0.0002, -
@niuniu2 前几天服务器在升级,导致一些回测使用不了,现在升级完了,你再试试