Python小白量化学习包

小白量化学习（3）指标策略回测设计 一、准备工作 1、首先把如下文件复制到自己工程目录中。 小白量化Q群（小白量化群:524949939）共享中有下载。 HP_global.py HP_set.py HP_formula.py HP_sys.py 2、在新文件开始增加下面导入模块语句。 import pandas as pd import numpy as np import datetime as dt import time import matplotlib.pyplot as plt import math import tushare as ts from HP_formula import * from HP_sys import * 二、对数据预处理 我们采用与tushare旧股票数据格式。 ##code股票代码 code='600030' #首先要对数据预处理 #ds是开始日期,de是结束日期 ds='2017-01-01' de=time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())) #今天日期 df=ts.get_k_data(code,ktype='D',start=ds,end=de,index=False,autype='qfq') #df = ts.get_k_data(code,ktype='D') mydf=df.copy() CLOSE=mydf['close'] LOW=mydf['low'] HIGH=mydf['high'] OPEN=mydf['open'] VOL=mydf['volume'] C=mydf['close'] L=mydf['low'] H=mydf['high'] O=mydf['open'] V=mydf['volume'] #生成均线 5日均线 ma5=MA(C,5) mydf = mydf.join(pd.Series( ma5,name='MA5')) #生成均线 10日均线 ma10=MA(C,10) mydf = mydf.join(pd.Series( ma10,name='MA10')) 三、仿通达信或大智慧公式 def RSI(N1=6, N2=12, N3=24): """ RSI 相对强弱指标 """ LC = REF(CLOSE, 1) RSI1 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N1, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N1, 1) * 100 RSI2 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N2, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N2, 1) * 100 RSI3 = SMA(MAX(CLOSE - LC, 0), N3, 1) / SMA(ABS(CLOSE - LC), N3, 1) * 100 return RSI1, RSI2, RSI3 四、使用公式并回测 #假定我们使用RSI指标策略 #获取RSI指标 r1,r2,r3=RSI(5,10,20) mydf = mydf.join(pd.Series( r1,name='RSI1')) mydf = mydf.join(pd.Series( r2,name='RSI2')) mydf = mydf.join(pd.Series( r3,name='RSI3')) mydf['S80']=80 #增加上轨80轨迹线 mydf['X20']=20 #增加下轨20轨迹线 mydf['Z50']=50 #增加中轨50轨迹线 #mydf=mydf.tail(100) #显示最后100条数据线 ##下面开始生成RSI指标买卖点 ##买点RSI1上穿数值20 b1=CROSS(mydf['RSI1'],mydf['X20']) mydf = mydf.join(pd.Series( b1,name='B1')) ##卖点RSI1下穿80 s1=CROSS(mydf['S80'],mydf['RSI1']) #卖点RSI1下穿50 s2=CROSS(mydf['Z50'],mydf['RSI1']) #合并所有卖点信号 s3=s1 | s2 mydf = mydf.join(pd.Series( s1,name='S1')) mydf = mydf.join(pd.Series( s2,name='S2')) mydf = mydf.join(pd.Series( s3,name='S3')) 五、回测 ##回测 tt=hpQuant() ##初始化类 #下面是用户可设置信息。 # self.money2=1000000.00 #总资金 # self.code="" #证券代码 # self.stamp_duty=0.001 #印花税 0.1% # self.trading_Commission=0.0005 #交易佣金0.05% # self.stop_loss_on=True #允许止损 # self.stop_loss_max=50 #止损3次,就停止交易 # self.stop_loss_range=0.05 #止损幅度 tt.code=code #证券代码，必须输入 tt.stop_loss_on=False #关闭自动止损 #参数表说明:股票数据表,买点序列名称,卖点序列名称,返回获利序列名称 df3=tt.Trade_testing(mydf,'B1','S3','HL') #开始回测 print('\n打印交易过程') tt.PrintTrade() #打印交易过程 print('\n打印持仓信息') tt.PrintSecurity() #打印持仓信息 print('\n 打印内部交易记录信息') print(tt.text) #打印交易信息 六、绘制图形 ######下面是绘图 # 开启一个3图例的窗口， plt.figure(figsize=(12,8), dpi=100) ax1 = plt.subplot(311) ax2 = plt.subplot(312) ax3 = plt.subplot(313) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 # ax1（311窗口） plt.sca(ax1) plt.title(code+' RSI指标买卖策略回测图') # 显示网格：grid='on' df3.close.plot(color='red', grid='on',legend=True) df3['MA5'].plot(color='blue', grid='on',legend=True) df3['MA10'].plot(color='green', grid='on',legend=True) ax2.axhline(0, color='blue') # ax2（312窗口） plt.sca(ax2) mydf.S80.plot.line() mydf.X20.plot.line() mydf.RSI1.plot.line(legend=True) mydf.RSI2.plot.line(legend=True) mydf.RSI3.plot.line(legend=True) # ax3（313窗口） plt.sca(ax3) df3.HL.plot(color='orange', grid='on',legend=True) df3.B1.plot(color='red',legend=True) df3.S1.plot(color='blue',legend=True) #添加标题 plt.title(code+' 获利') plt.show() 建议申请聚宽免费帐户,可以获取期货数据.通过下面网址申请,免费数据量翻倍.申请网址如下: https://www.joinquant.com/default/index/sdk?channelId=11ab957b5b19ebc3302ee864cee476b 独狼荷蒲qq:2775205 小白量化群:524949939 微信公众号：独狼股票分析