学习python量化交易的代码.zip

# 导入函数库 import jqdata from jqlib.technical_analysis import * # 初始化函数，设定基准等等 def initialize(context): # 设定沪深300作为基准 set_benchmark('000300.XSHG') # 开启动态复权模式(真实价格) set_option('use_real_price', True) # 输出内容到日志 log.info() log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次') # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log # log.set_level('order', 'error') ### 股票相关设定 ### # 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱 set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock') # 运行函数（reference_security为运行时间的参考标的；传入的标的只做种类区分，因此传入'000300.XSHG'或'510300.XSHG'是一样的） # 开盘前运行 run_daily(before_market_open, time='before_open', reference_security='000300.XSHG') # 开盘时运行 run_daily(market_open, time='open', reference_security='000300.XSHG') # 收盘后运行 run_daily(after_market_close, time='after_close', reference_security='000300.XSHG') def before_market_open(context): # 输出运行时间 log.info('函数运行时间(before_market_open)：'+str(context.current_dt.time())) # 给微信发送消息（添加模拟交易，并绑定微信生效） send_message('美好的一天~') # 要操作的股票：云南白药（g.为全局变量） g.security = '000538.XSHE' def market_open(context): log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time())) security = g.security # 获取股票的收盘价 # 设定均线 n1 = 5 n2 = 10 n3 = 30 # 获取股票的收盘价 close_data = attribute_history(security, n3+2, '1d', ['close'],df=False) # 取得过去 ma_n1 天的平均价格 ma_n1 = close_data['close'][-n1:].mean() # 取得过去 ma_n2 天的平均价格 ma_n2 = close_data['close'][-n2:].mean() # 取得过去 ma_n3 天的平均价格 ma_n3 = close_data['close'][-n3:].mean() # 取得上一时间点价格 current_price = close_data['close'][-1] #获得BOLL指标的上轨值、中轨值和下轨值 upperband, middleband, lowerband = Bollinger_Bands(security, check_date=context.current_dt, timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2) # 取得当前的现金 cash = context.portfolio.available_cash # 如果上一时间点价格高出中轨值, 则全仓买入 if ma_n1 > ma_n2 and ma_n2> ma_n3 and current_price > middleband[security] : # 记录这次买入 log.info("收盘价站上BOLL指标中轨, 买入 %s" % (security)) # 用所有 cash 买入股票 order_value(security, cash) # 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出 elif ma_n1 > ma_n2 and ma_n2> ma_n3 and current_price > upperband[security] and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0: # 记录这次卖出 log.info("收盘价站上BOLL指标上轨, 卖出 %s" % (security)) # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0 order_target(security, 0) def after_market_close(context): log.info(str('函数运行时间(after_market_close):'+str(context.current_dt.time()))) #得到当天所有成交记录 trades = get_trades() for _trade in trades.values(): log.info('成交记录：'+str(_trade)) log.info('一天结束') log.info('##############################################################')