1. # coding=utf-8
      2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
      3. try:
      4.     import talib
      5. except:
      6.     print('请安装TA-Lib库')
      7. from gm.api import *
      9. '''
      10. 本策略首先买入SHSE.600000股票10000股
      11. 随后根据60s的数据来计算MACD(12,26,9)线,并在MACD>0的时候买入100股,MACD<0的时候卖出100股
      12. 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
      13. 回测数据为:SHSE.600000的60s数据
      14. 回测时间为:2017-09-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
      15. '''
      18. def init(context):
      19.     # 设置标的股票
      20.     context.symbol = 'SHSE.600000'
      21.     # 用于判定第一个仓位是否成功开仓
      22.     context.first = 0
      23.     # 订阅浦发银行, bar频率为1min
      24.     subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s', count=35)
      25.     # 日内回转每次交易100股
      26.     context.trade_n = 100
      27.     # 获取昨今天的时间
      28.     context.day = [0, 0]
      29.     # 用于判断是否触发了回转逻辑的计时
      30.     context.ending = 0
      33. def on_bar(context, bars):
      34.     bar = bars[0]
      35.     if context.first == 0:
      36.         # 最开始配置仓位
      37.         # 需要保持的总仓位
      38.         context.total = 10000
      39.         # 购买10000股浦发银行股票
      40.         order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, side=PositionSide_Long,
      41.                      order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
      42.         print(context.symbol, '以市价单开多仓10000股')
      43.         context.first = 1.
      44.         day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d')
      45.         context.day[-1] = day[-2:]
      46.         # 每天的仓位操作
      47.         context.turnaround = [0, 0]
      48.         return
      50.     # 更新最新的日期
      51.     day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
      52.     context.day[0] = bar.bob.day
      53.     # 若为新的一天,获取可用于回转的昨仓
      54.     if context.day[0] != context.day[-1]:
      55.         context.ending = 0
      56.         context.turnaround = [0, 0]
      57.     if context.ending == 1:
      58.         return
      60.     # 若有可用的昨仓则操作
      61.     if context.total >= 0:
      62.         # 获取时间序列数据
      63.         symbol = bar['symbol']
      64.         recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='60s', count=35, fields='close')
      65.         # 计算MACD线
      66.         macd = talib.MACD(recent_data['close'].values)[0][-1]
      67.         # 根据MACD>0则开仓,小于0则平仓
      68.         if macd > 0:
      69.             # 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
      70.             if context.turnaround[0] + context.trade_n < context.total:
      71.                 # 计算累计仓位
      72.                 context.turnaround[0] += context.trade_n
      73.                 order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Long,
      74.                              order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)
      75.                 print(symbol, '市价单开多仓', context.trade_n, '股')
      76.         elif macd < 0:
      77.             if context.turnaround[1] + context.trade_n < context.total:
      78.                 context.turnaround[1] += context.trade_n
      79.                 order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Short,
      80.                              order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)
      81.                 print(symbol, '市价单平多仓', context.trade_n, '股')
      82.         # 临近收盘时若仓位数不等于昨仓则回转所有仓位
      83.         if day[11:16] == '14:55' or day[11:16] == '14:57':
      84.             position = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
      85.             if position['volume'] != context.total:
      86.                 order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, order_type=OrderType_Market,
      87.                                     position_side=PositionSide_Long)
      88.                 print('市价单回转仓位操作...')
      89.                 context.ending = 1
      90.         # 更新过去的日期数据
      91.         context.day[-1] = context.day[0]
      94. if __name__ == '__main__':
      95.     '''
      96.     strategy_id策略ID,由系统生成
      97.     filename文件名,请与本文件名保持一致
      98.     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
      99.     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
      100.     backtest_start_time回测开始时间
      101.     backtest_end_time回测结束时间
      102.     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
      103.     backtest_initial_cash回测初始资金
      104.     backtest_commission_ratio回测佣金比例
      105.     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
      106.     '''
      107.     run(strategy_id='strategy_id',
      108.         filename='main.py',
      109.         mode=MODE_BACKTEST,
      110.         token='token_id',
      111.         backtest_start_time='2017-09-01 08:00:00',
      112.         backtest_end_time='2017-10-01 16:00:00',
      113.         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
      114.         backtest_initial_cash=2000000,
      115.         backtest_commission_ratio=0.0001,
      116.         backtest_slippage_ratio=0.0001)

    日内回转交易(股票)

    原文: https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/108