首先po一下迅投QMT自带的策略,如下:
#encoding:gbk
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
"""
示例说明:双均线实盘策略,通过计算快慢双均线,在金叉时买入,死叉时做卖出
"""
class a():
pass
A = a() #创建空的类的实例 用来保存委托状态
#ContextInfo对象在盘中每次handlebar调用前都会被深拷贝, 如果调用handlebar的分笔不是k线最后分笔 ContextInfo会被回退到深拷贝的内容 所以ContextInfo不能用来记录快速交易的信号
def init(C):
A.stock= C.stockcode + '.' + C.market #品种为模型交易界面选择品种
A.acct= account #账号为模型交易界面选择账号
A.acct_type= accountType #账号类型为模型交易界面选择账号
A.amount = 10000 #单笔买入金额 触发买入信号后买入指定金额
A.line1=17 #快线周期
A.line2=27 #慢线周期
A.waiting_list = [] #未查到委托列表 存在未查到委托情况暂停后续报单 防止超单
A.buy_code = 23 if A.acct_type == 'STOCK' else 33 #买卖代码 区分股票 与 两融账号
A.sell_code = 24 if A.acct_type == 'STOCK' else 34
#设置股票池 订阅品种行情
C.set_universe([A.stock])
print(f'双均线实盘示例{A.stock} {A.acct} {A.acct_type} 单笔买入金额{A.amount}')
def handlebar(C):
#跳过历史k线
if not C.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
now_time = now.strftime('%H%M%S')
#跳过非交易时间
if now_time < '093000' or now_time > "150000":
return
account = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'account')
if len(account)==0:
print(f'账号{A.acct} 未登录 请检查')
return
account = account[0]
available_cash = int(account.m_dAvailable)
#如果有未查到委托 查询委托
if A.waiting_list:
found_list = []
orders = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'order')
for order in orders:
if order.m_strRemark in A.waiting_list:
found_list.append(order.m_strRemark)
A.waiting_list = [i for i in A.waiting_list if i not in found_list]
if A.waiting_list:
print(f"当前有未查到委托 {A.waiting_list} 暂停后续报单")
return
holdings = get_trade_detail_data(A.acct, A.acct_type, 'position')
holdings = {i.m_strInstrumentID + '.' + i.m_strExchangeID : i.m_nCanUseVolume for i in holdings}
#获取行情数据
data = C.get_history_data(max(A.line1, A.line2)+1, '1d', 'close',dividend_type='front_ratio')
close_list = data[A.stock]
if len(close_list) < max(A.line1, A.line2)+1:
print('行情长度不足(新上市或最近有停牌) 跳过运行')
return
pre_line1 = np.mean(close_list[-A.line1-1: -1])
pre_line2 = np.mean(close_list[-A.line2-1: -1])
current_line1 = np.mean(close_list[-A.line1:])
current_line2 = np.mean(close_list[-A.line2:])
#如果快线穿过慢线,则买入委托 当前无持仓 买入
vol = int(A.amount / close_list[-1] / 100) * 100 #买入数量 向下取整到100的整数倍
if A.amount < available_cash and vol >= 100 and A.stock not in holdings and pre_line1 < pre_line2 and current_line1 > current_line2:
#下单开仓 ,参数说明可搜索PY交易函数 passorder
msg = f"双均线实盘 {A.stock} 上穿均线 买入 {vol}股"
passorder(A.buy_code, 1101, A.acct, A.stock, 14, -1, vol, '双均线实盘', 1 , msg, C)
print(msg)
A.waiting_list.append(msg)
#如果快线下穿慢线,则卖出委托
if A.stock in holdings and holdings[A.stock] > 0 and pre_line1 > pre_line2 and current_line1 < current_line2:
msg = f"双均线实盘 {A.stock} 下穿均线 卖出 {holdings[A.stock]}股"
passorder(A.sell_code, 1101, A.acct, A.stock, 14, -1, holdings[A.stock], '双均线实盘', 1 , msg, C)
print(msg)
A.waiting_list.append(msg)
解读如下:
这个代码实现了一个基于双均线策略的量化交易系统。以下是代码的主要功能:
init(C)
函数:初始化函数,设置交易品种、账号、交易金额、快慢线周期等参数,并订阅品种的行情数据。
handlebar(C)
函数:处理每个K线的函数,根据当前的市场行情和持仓情况,判断是否触发买入或卖出信号,并执行相应的交易操作。
A.waiting_list
管理未查到的委托,防止重复下单。
A.waiting_list
中,并在查询到委托后从列表中移除。
pandas
:用于数据处理。
numpy
:用于计算移动平均线。
datetime
:用于处理时间相关的操作。
这个代码实现了一个基于双均线策略的量化交易系统,通过计算快慢均线的交叉点来判断买入和卖出的时机,并在满足条件时执行相应的交易操作。代码中还包含了委托管理、时间过滤、历史K线过滤等功能,以确保交易的准确性和安全性。