def my_rebalance(context, data):
fx_contract = data.current(context.fx, 'contract')
fy_contract = data.current(context.fy, 'contract')
target_weights = {}
sign_f1_f2, sign_fx_fy, entry_flag = get_entry_flag(context, data)
if entry_flag: # 符号が同じなのでトレードしない．
context.x_short_y_long = False
context.x_long_y_short = False
target_weights[fx_contract] = 0.0
target_weights[fy_contract] = 0.0
c_pair = opt.Pair(fx_contract, fy_contract)
else:
if sign_fx_fy > 0:
context.x_long_y_short = True
target_weights[fx_contract] = 0.5 * context.levarage
target_weights[fy_contract] = -0.5 * context.levarage
c_pair = opt.Pair(fx_contract, fy_contract)
else: # sign_fx_fy < 0
context.x_short_y_long = True
target_weights[fx_contract] = -0.5 * context.levarage
target_weights[fy_contract] = 0.5 * context.levarage
c_pair = opt.Pair(fy_contract, fx_contract)
order_optimal_portfolio(
objective=opt.TargetWeights(target_weights),
constraints=[opt.MaxGrossExposure(context.levarage), c_pair])
def my_rebalance(context, data):
## 現在の期近と５限月のコントラクトを取得
near = data.current(context.near, 'contract')
far = data.current(context.far, 'contract')
target_weights = {}
sign_near, sign_far, entry_flag = get_entry_flag(context, data)
# nearの満期まであと何日（営業日ベース）残っているか出力(ストラテジーには使っていない. )
todays_date = get_datetime('US/Eastern')
context.distance = context.futures_calendar.session_distance(todays_date, near.auto_close_date)
log.info(context.distance)
#log.info(context.futures_calendar.session_distance(near.auto_close_date, far.auto_close_date))
# entry_flag がFalseのとき，もし，ポジションを持っている場合は，クローズ
if not entry_flag:
if context.near_short_far_long or context.near_long_far_short:
target_weights[near] = 0.0
target_weights[far] = 0.0
# entry_flag が True, つまり sign_nearとsign_farのフラグが逆の場合．
else:
# 2と3限月がコンタンゴ，４と５限月がバックワーデーション
if sign_near > 0:
target_weights[near] = -0.5
target_weights[far] = 0.5
c_pair = opt.Pair(far, near,)
# if context.near_short_far_long:
# # 既にポジションを持っているので
# pass
# else:
# target_weights[near] = 0.5
# target_weights[far] = -0.5
else: # つまり sign_near < 0
target_weights[near] = 0.5
target_weights[far] = -0.5
c_pair = opt.Pair(near, far,)
# if context.near_long_far_short:
# pass
# else:
# target_weights[near] = -0.5
# target_weights[far] = 0.5
order_optimal_portfolio(objective=opt.TargetWeights(target_weights),
constraints=[opt.MaxGrossExposure(context.levarage),
c_pair])
