# 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
import os
import csv
import numpy
import talib as ta
# 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.s1 = "rb1905" #平安银行股票
context.s1 = context.run_info.base_book_id
context.long_period = 300
context.short_period = 125
# 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
#pass
close = history_bars(context.s1, context.long_period+1, 'self', 'close',True)
if len(close) < context.long_period+1 :
return
ma5 = ta.SMA(close,context.short_period)
ma20 = ta.SMA(close,context.long_period)
#logger.info('ma5均线'+str(ma5[-1])+'ma20均线'+str(ma20[-1]))
portfolio = get_portfolio(context.s1,0)
if ma5[-1]>ma5[-2] and ma5[-2]<ma5[-3]:
if portfolio:
buy_close(context.s1, "market", volume=1)
buy_open(context.s1, "market", volume=1)
if ma5[-1]<ma5[-2] and ma5[-2]>ma5[-3]:
if portfolio:
sell_close(context.s1,"market", volume=portfolio.buy_quantity)
sell_open(context.s1,'market',volume=1)
# 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