1 # 根据缺口的模式选股买股票  2 '''  3 --------------------------------------------  4 1、总体回测前要做的事情  5     initialize(context)  6     1.1、设置策略参数 ----> 全局常量  7     1.2、设置中间变量 ----> 全局变量  8     1.3、设置回测条件 ----> JoinQuant额外需要的  9 2、每天开盘前选股策略 （下面策略，发现这种股，不容错过） 10     2.1、设置手续费 11     2.2、设置可行股票池，比如过滤当日停牌股票 12     2.3、筛选上市满一年的全部A股 13     2.4、筛选上市发生向上缺口的时点 14        定义为:今日最低价>昨日最高价，删除涨停的个股 15        涨幅>5% 16     2.5、筛选前期盘整阶段，比如20-30个交易日，最高价-最低价/最低价<15%或者标准差较少的 17     2.6、缺口当日成交量 > 前20个交易日平均成交量的50%,也就是15倍以上。 18 3、每天交易时 19     3.1、买入/卖出信号判断  20     3.2、执行买入/卖出的操作 21 4、每天收盘 22     无 23  24 -------------------------------------------- 25 关于什么时候卖？ 26  策略有三，第一个就是设置止盈位。也就是不需要追求最高点卖出。 27  比如你设置一个从最近高点下滑3%（比例自调）的位置作为卖出点。 28  第二个就是利用技术分析，看重要的压力位，一方面是均线系统的压力， 29  要看的是日线，周线月线，周期越大，压力越强，其次是前期的高点， 30  密集成交区，这个区域是深度套牢区，因此可以暂时止盈。 31  还有就是识技术指标的图，比如看MACD顶背离，这个比较准，KDJ超卖等等。 32  建议多去分析大盘，80%的股票和大盘会保存一样走势，大盘触顶，个股一般也好不到哪去。 33  第三就是关注基本面，同行对比，分析当前的股价的PE，以及与同行业的公司来看， 34  比如营业总收入排第几，净利润排第几，收入增速排第几，它的总市值排在第几。 35  如果基本面排在行业第10，但是市值排在第一，这就表示高估了。可以择机止盈。 36   37 ''' 38  39  40 # 41 import jqdata 42 import pandas as pd 43 import datetime as dt 44 import time 45  46 ''' 47 ================================================================================ 48 总体回测前 49 ================================================================================ 50 ''' 51 # 初始化函数，设定基准等等 52 def initialize(context): 53     print '初始化方法' 54     set_params()                             # 设置策略常量 55     set_variables()                          # 设置中间变量 56     set_backtest()                           # 设置回测条件 57     print '--------------------------------------' 58      59 #1  60 #设置策略参数 61 def set_params(): 62     print '设置策略参数'    63     g.tc = 15                                # 调仓天数 64     g.num_stocks = 10                        # 每次调仓选取的最大股票数量 65  66 #2 67 #设置中间变量 68 def set_variables(): 69     print '设置中间变量' 70     g.t = 0                                  # 记录回测运行的天数 71     g.if_trade = False                       # 当天是否交易 72  73 #3 74 #设置回测条件 75 def set_backtest(): 76     print '设置回测条件' 77      78     # 设定沪深300作为基准，就是基准收益 79     set_benchmark('000300.XSHG') 80      81      82     # 开启动态复权模式(真实价格) 83     set_option('use_real_price', True) 84     # 输出内容到日志 log.info() 85     log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次') 86     # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log 87     # log.set_level('order', 'error') 88      89     ### 股票相关设定 ### 90     # 股票类每笔交易时的手续费是：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 91     set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock') 92      93     ## 运行函数（reference_security为运行时间的参考标的；传入的标的只做种类区分，因此传入'000300.XSHG'或'510300.XSHG'是一样的） 94       # 开盘前运行 95     run_daily(before_market_open, time='before_open', reference_security='000300.XSHG')  96       # 开盘时运行 97     run_daily(market_open, time='every_bar', reference_security='000300.XSHG') 98       # 收盘后运行 99     run_daily(after_market_close, time='after_close', reference_security='000300.XSHG')100     101     log.set_level('order','error')           # 设置报错等级102     103 '''104 ================================================================================105 每天开盘前106 ================================================================================107 2、每天开盘前选股策略 （下面策略，发现这种股，不容错过）108     2.1、设置手续费109     2.2、设置可行股票池，比如过滤当日停牌股票110     2.3、筛选上市满一年的全部A股111     2.4、筛选上市发生向上缺口的时点112        定义为:今日最低价>昨日最高价，删除涨停的个股113        涨幅>5%114     2.5、筛选前期盘整阶段，比如20-30个交易日，最高价-最低价/最低价<15%或者标准差较少的115     2.6、缺口当日成交量 > 前20个交易日平均成交量的50%,也就是15倍以上。116 '''117 ## 开盘前运行函数     118 def before_market_open(context):119     # 输出运行时间120     log.info('函数运行时间(before_market_open)：'+str(context.current_dt.time()))121 122     print '----每天开盘前要做的事情----'123 124     set_slip_fee(context)                    # 设置滑点与手续费125     # g.stocks=get_index_stocks('000300.XSHG') # 设置沪深300为初始股票池 126     g.stocks=get_index_stocks('000002.XSHG') # 设置000002.XSHG全部上市A股127     # 设置可行股票池128     g.feasible_stocks = set_feasible_stocks(g.stocks,context)129 130 131     # 给微信发送消息（添加模拟交易，并绑定微信生效）132     # send_message('美好的一天~')133 134     # 要操作的股票：平安银行（g.为全局变量）135     # g.security = '000001.XSHE'136 137 #138 # 设置可行股票池：过滤掉当日停牌的股票139 # 输入：initial_stocks为list类型,表示初始股票池； context（见API）140 # 输出：unsuspened_stocks为list类型，表示当日未停牌的股票池，即：可行股票池141 def set_feasible_stocks(initial_stocks,context):142     # 判断初始股票池的股票是否停牌，返回list143     # print '设置可行股票池：过滤掉当日停牌的股票',context.current_dt.day144     # print '当前时期%10s' %(context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d"))145     paused_info = []# 存储对应股票是否停牌的信息数组146     liste_Date_info = []# 存储对应的上市时间147     # 在股票基本信息表 - STK_STOCKINFO能找到148     stock_info = get_all_securities(['stock']);149     150     151     # get_current_data ♠ - 获取当前时间数据152     current_data = get_current_data()153     print '打印--',initial_stocks154     print '再打印--当前时间数据对象返回是空的',current_data155     156     for i in initial_stocks:157         # i是遍历出来的每个股票的代码158         # 然后paused是判断这个股票是否停牌，False表示没有停牌159         paused_info.append(current_data[i].paused)160         161         # print '获取所有股票数据',stock_info[i].start_date162         # 如何获取上市满一年的股票163         # 先获取所有股票数据 .start_data164         # print '当前时期：%10s--股票上市时期：%10s' %(context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d"),stock_info.at[i,'start_date'])165         # print '当前时期：%10s--股票上市时期' %((stock_info.at[i,'start_date']-context.current_dt).days)166         # 存储上市时间是否满一年，如果满一年为YES167         isGoPublicOneYear = calculate_goPublick_OneYear(context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d"),str(stock_info.at[i,'start_date']))168         liste_Date_info.append(isGoPublicOneYear)169         if isGoPublicOneYear == False:170             print '上市不满一年的股票%10s:%10s' %(i,stock_info.at[i,'display_name'])171         172         173     df_paused_public_info = pd.DataFrame({
   'paused_info':paused_info,'liste_Date_info':liste_Date_info},index = initial_stocks)174     # print 'df_paused_public_info:\n',df_paused_public_info175     unsuspened_stocks = list(df_paused_public_info.index[(df_paused_public_info.paused_info == False) and (df_paused_public_info.liste_Date_info == True)])176     177     # print '最后获得的index',unsuspened_stocks178     179     180     181 182     return unsuspened_stocks183     184 # 计算当天交易时间是否为上市时间满一年185 def calculate_goPublick_OneYear(currentTime,goPublicTime):186     currentTimeDate = time.strptime(currentTime,"%Y-%m-%d")187     y,m,d = currentTimeDate[0:3]188 189     goPublicTimeDate = time.strptime(goPublicTime,"%Y-%m-%d")190     y2,m2,d2 = goPublicTimeDate[0:3]191     192     # print (dt.datetime(y,m,d)-dt.datetime(y2,m2,d2)).days193     194     if ((dt.datetime(y,m,d)-dt.datetime(y2,m2,d2)).days)>366:195         return True196     else:197         return False198     199     200 #5201 # 根据不同的时间段设置滑点与手续费202 # 输入：context（见API）203 # 输出：none204 def set_slip_fee(context):205     print '根据不同的时间段设置滑点与手续费'206     # 将滑点设置为0207     set_slippage(FixedSlippage(0)) 208     # 根据不同的时间段设置手续费209     print '根据不同的时间段设置手续费'210     dt=context.current_dt211     if dt>datetime.datetime(2013,1, 1):212         set_commission(PerTrade(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5)) 213         214     elif dt>datetime.datetime(2011,1, 1):215         set_commission(PerTrade(buy_cost=0.001, sell_cost=0.002, min_cost=5))216             217     elif dt>datetime.datetime(2009,1, 1):218         set_commission(PerTrade(buy_cost=0.002, sell_cost=0.003, min_cost=5))219     else:220         set_commission(PerTrade(buy_cost=0.003, sell_cost=0.004, min_cost=5))221 222 223 '''224 ================================================================================225 每天交易时226 ================================================================================227 '''228 ## 开盘时运行函数229 def market_open(context):230     log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time()))231     security = g.security232     # 获取股票的收盘价233     close_data = attribute_history(security, 5, '1d', ['close'])234     # 取得过去五天的平均价格235     MA5 = close_data['close'].mean()236     # 取得上一时间点价格237     current_price = close_data['close'][-1]238     # 取得当前的现金239     cash = context.portfolio.available_cash240 241     # 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入242     if current_price > 1.01*MA5:243         # 记录这次买入244         log.info("价格高于均价 1%%, 买入 %s" % (security))245         # 用所有 cash 买入股票246         # order_value(security, cash)247     # 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出248     elif current_price < MA5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:249         # 记录这次卖出250         log.info("价格低于均价, 卖出 %s" % (security))251         # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0252         # order_target(security, 0)253 254 '''255 ================================================================================256 每天收盘后257 ================================================================================258 '''259 260 ## 收盘后运行函数  261 def after_market_close(context):262     log.info(str('函数运行时间(after_market_close):'+str(context.current_dt.time())))263     #得到当天所有成交记录264     trades = get_trades()265     for _trade in trades.values():266         log.info('成交记录：'+str(_trade))267     log.info('一天结束')268     log.info('##############################################################')