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策略思路
- 使用 talib 计算个股的均线
- 如果10日均线大于25日均线则全仓买入
- 如果10日均线小于25日均线的0.98则空仓
- 基准与交易标的相同,超额收益完全来源于择时
导读
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实例代码
import talib as ta
# 策略初始化方法, 只在开始执行回测时运行一次
def initialize(context):
print('初始化策略')
# 使用 SPY 作为策略基准
set_benchmark(symbol('SPY'))
# 定义要交易的标的
context.asset = symbol('jd')
# 在每个交易日开始前运行方法
def before_trading_start(context, data):
# 获取过去25天的收盘价
history = data.history(assets=context.asset,
fields='close',
bar_count=25,
frequency='1d')
log.info(history.tail())
# 使用 talib 计算短期和长期移动均线
short_ma = ta.MA(history.values,timeperiod=10)[-1]
long_ma = ta.MA(history.values,timeperiod=25)[-1]
# 将计算好的数据放入context 中, 方便handle_data 使用
context.short_ma = short_ma
context.long_ma = long_ma
# 每个 bar 结束时运行一次
def handle_data(context, data):
short_ma = context.short_ma
long_ma = context.long_ma
print(short_ma, long_ma)
total_value = context.portfolio.portfolio_value
# 如果10日均线大于25日均线, 满仓买入
if short_ma > long_ma:
log.info('多头趋势,全仓买入')
order_target_value(context.asset, total_value)
# 如果10日均线小于25日均线的0.98, 不持仓
elif short_ma < 0.98 * long_ma:
log.info('空头趋势,不持仓')
order_target_value(context.asset, 0)
运行结果
主要根据老虎量化API, 实现一些量化的实例以及一些运行代码的结果分析。利用回归测试, 根据历史的下单记录计算回测的收益曲线,以及风险收益指标, 从而验证自己的投资习惯; 如果你对量化交易感兴趣 可以加微信: xiaobei060537 一起交流
主要根据老虎量化API, 实现一些量化的实例以及一些运行代码的结果分析
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