如何修改这个模型 - 高级功能研发区 - 金字塔客服中心 - 专业程序化交易软件提供商

# 本Python代码主要用于策略交易

# 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。

from PythonApi import *

import time

# 参数定义区，这里定义的参数可以直接在context对象中获取。--(选择实现)

#def parameter():

# input_par("myvalues1",5,1,20,1)

# input_par("myvalues2",10,1,20,1)

# 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。--(必须实现)

def init(context):

# 在context中保存全局变量

context.s = get_blocks ('自选股',1)

context.n = 7

# print("策略启动") #调试打印输出

# before_trading此函数会在每天基准合约的策略交易开始前被调用，当天只会被调用一次。--（选择实现）

def before_trading(context):

pass

# 你选择的品种的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新。--(必须实现)

def handle_bar(context):

# 开始编写你的主要的算法逻辑。

#使用buy_open、sell_close等方法下单

#下单示例:

#buy_open(context.s1, "Market", volume = 100) # 市价开多

#buy_open(context.s1, "Limit", 25.45, 100) # 限价开多

#print('开始')

#print(time.asctime( time.localtime(time.time()) ))

ZF = {}

for i in context.s:

price_now = get_dynainf(i,7)

price_last = get_dynainf(i,62)

ZF[i] = (price_now - price_last)/price_last

df = sorted(ZF.items(),key = lambda x:x[1],reverse=True)

init_num = 0

for j in df:

if init_num >= context.n:

break

code = j[0]

cond = get_indicator(code,'AAAA','ZB','','1m',1500)

if cond[-1]:

portfolio=get_portfolio (code, 0)

if portfolio.buy_quantity == 0:

buy_open(code, "Market", volume = 1)

init_num = init_num+1

else:

break

df_short = df[::-1]

init_num = 0

for j in df_short:

if init_num >= context.n:

break

code = j[0]

cond = get_indicator(code,'AAAA','ZB','','1m',1500)

if cond[-1]:

portfolio=get_portfolio (code, 0)

if portfolio.sell_quantity == 0:

sell_open(code, "Market", volume = 1)

init_num = init_num+1

else:

break

#get_indicator('sh600000','my_test','ma5','30','1d',10)

#print('结束')

#print(time.asctime( time.localtime(time.time()) ))

# after_trading函数会在每天交易结束后被调用，当天只会被调用一次。 --（选择实现）

def after_trading(context):

pass

# order_status当委托下单，成交，撤单等与下单有关的动作时，该方法就会被调用。---（选择实现）

#def order_status(context,order):

# pass

# order_action当查询交易接口信息时返回的通知---（选择实现）

#def order_action(context,type, account, datas)

# pass

# exit函数会在测评结束或者停止策略运行时会被调用。---（选择实现）

#def exit(context):

# pass

主题：如何修改这个模型