根据历史波动配置持仓权重 - 量化交易

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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

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写在最后

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