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开始写策略

简单但是完整的策略

先来看一个简单但是完整的策略:

def initialize(context):

set_universe('600570.SS')

def handle_data(context, data):

pass

一个完整策略只需要两步:

这是一个完整的策略，但是我们没有任何交易，下面我们来添加一些交易

添加一些交易

def initialize(context):

g.security = '600570.SS'

# 是否创建订单标识

g.flag = False

set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):

if not g.flag:

order(g.security, 1000)

g.flag = True

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这个策略里，当我们没有创建订单时就买入1000股'600570.SS'，具体的下单API请看order函数。这里我们有了交易，但是只是无意义的交易，没有依据当前的数据做出合理的分析。

实用的策略

下面我们来看一个真正实用的策略

在这个策略里，我们会根据历史价格做出判断:

如果上一时间点价格高出五天平均价1%，则全仓买入

如果上一时间点价格低于五天平均价，则空仓卖出

def initialize(context):

g.security = '600570.SS'

set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):

security = g.security

sid = g.security

# 取得过去五天的历史价格

df = get_history(5, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)

# 取得过去五天的平均价格

average_price = round(df['close'][-5:].mean(), 3)

# 取得上一时间点价格

current_price = data[sid]['close']

# 取得当前的现金

cash = context.portfolio.cash

# 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入

if current_price > 1.01*average_price:

# 用所有 cash 买入股票

order_value(g.security, cash)

log.info('buy %s' % g.security)

# 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出

elif current_price < average_price and get_position(security).amount > 0:

# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0

order_target(g.security, 0)

log.info('sell %s' % g.security)

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