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策略思路
- 使用几只 ETF 历史波动率的倒数作为权重, 按月进行调仓
- 使用 标普500, 富实中国50, 以及黄金ETF三只ETF
- 设置『month_start』这个方法在每个月初的第一个交易日开盘时执行一次。
- 按照目标权重, 使用市价单下单
导读
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实例代码
import pandas as pd
def initialize(context):
set_benchmark(symbol('SPY'))
# 使用 标普500, 富实中国50, 以及黄金ETF三只ETF
context.assets = symbols('GLD', 'FXI', 'SPY')
# 定义两个时区
context.remote_time_zone = 'US/Eastern'
context.local_time_zome = 'Asia/Chongqing'
# 定时运行方法:
# 设置『month_start』这个方法在每个月初的第一个交易日开盘时执行一次。
schedule_function(month_start, date_rule='month_start', time_rule='market_open')
# 初始化持仓权重, 用于打印日志
context.pre_weight = pd.Series(index=context.assets, data=0)
# 实现之前定义的month_start方法
def month_start(context, data):
assets_price = data.history(context.assets, 'close', 10, '1d')
assets_return = assets_price/assets_price.shift(1) - 1
assets_vol = assets_return.std(skipna=True)
weight = (1/assets_vol)/(1/assets_vol).sum()
rebalance(context, weight)
def rebalance(context, target_weight):
# 按照目标权重, 使用市价单下单
for code in target_weight.keys():
order_target_percent(symbol(code), target_weight[code])
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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