量化交易
# 初始化函數，設定基準等等
def initialize(context):
# 設定滬深300作為基準
set_benchmark('000300.XSHG')
# 開啟動态複權模式(真實價格)
set_option('use_real_price', True)
# 股票類每筆交易時的手續費是：買入時傭金萬分之三，賣出時傭金萬分之三加千分之一印花稅, 每筆交易傭金最低扣5塊錢
set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
g.security = '002389.XSHE' # 航天彩虹
g.M = 20 # 計算周期
g.k = 2 # 股票特性參數，即N的取值
# 初始化此策略
def handle_data(context, data):
# 獲取該股票20日收盤價
sr = attribute_history(g.security, g.M)['close']
# 取得過去20日的平均價格
ma = sr.mean()
# numpy和pandas的std()均可計算标準差
# up線(壓力線)：20日均線+N*SD(20日收盤價标準差)
up = ma + g.k * sr.std()
# down線(支撐線)：20日均線-N*SD(20日收盤價标準差)
down = ma - g.k * sr.std()
# 股票開盤價格
p = get_current_data()[g.security].day_open
# 取得當前的現金
cash = context.portfolio.available_cash
# portfolio.positions持倉标的信息
if p < down and g.security not in context.portfolio.positions:
# 跌破下限買入信号且沒有持倉
order_value(g.security, cash)
elif p > up and g.security in context.portfolio.positions:
# 漲破上限賣出信号且有持倉
order_target(g.security, 0) # 賣出所有股票,使這隻股票的最終持有量為0你可能想看：
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