def initialize(context):
log_section('initialize', '初始化', sep=False)
# 设置系统参数
set_sys()
# 设置常数
set_const()
# 设置策略参数
set_param()
# 设置过滤器
set_filter()
# 设置止损器
set_stop_loss()
# 设置缓存参数
set_cache()
# 加载统计模块
g.trade_stat = tradestat.trade_stat()
# 打印自定义信息
# log.info('')
# 打印策略参数
log_param()
# 打印使用的过滤器
log_filter()
# 打印使用的止损器
log_stop_loss()
def set_params():
g.upper_ratio_range = 1.03
g.lower_ratio_range = 0.98
g.macd_divergence_ratio = {}
g.stop_loss = 0.93
g.tailing_stop_loss = 0.95
g.stock_domain = '000002.XSHG' #399400.XSHE
g.benchmark = '000300.XSHG'
# 加载统计模块
g.trade_stat = tradestat.trade_stat()
def initialize(context):
log.info("==> initialize @ %s", str(context.current_dt))
# 设置手续费率是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
set_commission(PerTrade(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))
# set_order_cost(OrderCost({open_tax=0, colse_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5}), type="stock")
# 设置基准指数：沪深300指数 '000300.XSHG'
set_benchmark('000300.XSHG')
# 设定滑点为百分比
# 没有调用set_slippage函数, 系统默认的滑点是PriceRelatedSlippage(0.00246)
#set_slippage(PriceRelatedSlippage(0.004))
# 使用真实价格回测(模拟盘推荐如此，回测请注释)
set_option('use_real_price', True)
# 加载统计模块
g.trade_stat = tradestat.trade_stat()
# 配置策略参数
# 此配置主要为之前的小市值策略，保证之前的收益回撤
# 如果想要更改，最好新建个函数，调整参数测试其他策略
# 10日调仓
# 关闭大盘三乌鸦及高低价止损
# 关闭个股止盈止损
# 关闭选股评分
set_param()
# 调仓日计数器，单位：日
g.day_count = 0
# 缓存股票持仓后的最高价
g.last_high = {}
# 如下参数不能更改
if g.is_market_stop_loss_by_price:
# 记录当日是否满足大盘价格止损条件，每日盘后重置
g.is_day_stop_loss_by_price = False
# 缓存三黑鸦判断状态
g.is_last_day_3_black_crows = False
if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows:
g.cur_drop_minute_count = 0
if g.is_rank_stock:
if g.rank_stock_count > g.pick_stock_count:
g.rank_stock_count = g.pick_stock_count
if g.is_stock_stop_loss or g.is_stock_stop_profit:
# 缓存当日个股250天内最大的3日涨幅，避免当日反复获取，每日盘后清空
g.pct_change = {}
if g.is_market_stop_loss_by_28_index:
g.minute_count_28index_drop = 0
# 打印策略参数
log_param()
def initialize(context):
log.info("==> initialize @ %s", str(context.current_dt))
# 设置手续费率
set_commission(PerTrade(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))
# 设置基准指数：沪深300指数 '000300.XSHG'
set_benchmark('000300.XSHG')
# 设定滑点为百分比
# 没有调用set_slippage函数, 系统默认的滑点是PriceRelatedSlippage(0.00246)
#set_slippage(PriceRelatedSlippage(0.004))
# 使用真实价格回测(模拟盘推荐如此，回测请注释)
set_option('use_real_price', True)
# 加载统计模块
g.trade_stat = tradestat.trade_stat()
# 配置策略参数
# 此配置主要为之前的小市值策略，保证之前的收益回撤
# 如果想要更改，最好新建个函数，调整参数测试其他策略
set_param()
# 调仓日计数器，单位：日
g.day_count = 0
# 缓存股票持仓后的最高价
g.last_high = {}
#定义股票池
# 如下参数不能更改
if g.is_market_stop_loss_by_price:
# 记录当日是否满足大盘价格止损条件，每日盘后重置
g.is_day_stop_loss_by_price = False
# 缓存三黑鸦判断状态
g.is_last_day_3_black_crows = False
if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows:
g.cur_drop_minute_count = 0
if g.is_rank_stock:
if g.rank_stock_count > g.pick_stock_count:
g.rank_stock_count = g.pick_stock_count
if g.is_stock_stop_loss or g.is_stock_stop_profit:
# 缓存当日个股250天内最大的3日涨幅，避免当日反复获取，每日盘后清空
g.pct_change = {}
if g.is_market_stop_loss_by_28_index:
g.minute_count_28index_drop = 0
if g.is_equity_curve_protect:
# 记录当日是否满足资金曲线保护条件，每日盘后重置
g.is_day_curve_protect = False
g.time1 = time.time()
file = StringIO(read_file('pre_result_csv.csv'))
#print(StringIO(file))
g.data_ = pd.read_csv(file,index_col = 0)
# 打印策略参数
log_param()
def set_params():
g.upper_ratio_range = 1.05
g.lower_ratio_range = 1
g.macd_divergence_ratio = {}
g.stop_loss = 0.95
g.tailing_stop_loss = 0.95
g.stock_domain = '000002.XSHG' #399400.XSHE 000002.XSHG
g.benchmark = '000300.XSHG'
g.trading_hour = 14
g.trading_minute = 46
# 加载统计模块
g.trade_stat = tradestat.trade_stat()
def initialize(context):
log.info("==> initialize @ %s", str(context.current_dt))
# 设置手续费率
set_commission(PerTrade(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))
# 设置基准指数：沪深300指数 '000300.XSHG'
set_benchmark('000300.XSHG')
# 使用真实价格回测(模拟盘推荐如此，回测请注释)
set_option('use_real_price', True)
g.period = 10 # 调仓频率，单位：日
g.day_count = 0 # 调仓日计数器，单位：日
# 配置选股参数
g.selected_stock_count = 100 # 备选股票数目
g.buy_stock_count = 5 # 买入股票数目
# 配置是否根据市盈率选股
# 此回测如果不按pe选股，收益更高，回撤也稍大，个人取舍
g.select_by_pe = True
if g.select_by_pe:
g.max_pe = 200
g.min_pe = 2
g.filter_gem = True # 配置是否过滤创业板股票
g.filter_blacklist = False # 配置是否过滤黑名单股票，回测建议关闭，模拟运行时开启
# 输出各类参数
log.info("调仓日频率: %d 日" % (g.period))
log.info("备选股票数目: %d" % (g.selected_stock_count))
log.info("购买股票数目: %d" % (g.buy_stock_count))
log.info("是否根据PE选股: %s" % (g.select_by_pe))
if g.select_by_pe:
log.info("最大PE: %s" % (g.max_pe))
log.info("最小PE: %s" % (g.min_pe))
log.info("是否过滤创业板股票: %s" % (g.filter_gem))
log.info("是否过滤黑名单股票: %s" % (g.filter_blacklist))
if g.filter_blacklist:
log.info("当前股票黑名单：%s" % str(get_blacklist()))
# 加载统计模块
g.trade_stat = tradestat.trade_stat()
# 每天下午14:52执行
run_daily(do_handle_data, '14:52')
def __init__(self):
# 加载统计模块
self.trade_stat = tradestat.trade_stat()
