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  • WeQuant交易策略—EMA指标

    策略名称:EMA指标策略
    关键词:指数移动平均、双均线、动态止损。
    方法:
    1)用快慢两条指数移动平均线的交叉作为买入卖出信号;
    2)快线自下而上穿过慢线,买入;自上而下穿过慢线,卖出;
    3)持仓期间计算净值的回撤,当回撤大于预设值时,全仓卖出止损,等待下一次入场信号

    # !/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    # 策略代码总共分为三大部分,1)PARAMS变量 2)initialize函数 3)handle_data函数
    # 请根据指示阅读。或者直接点击运行回测按钮,进行测试,查看策略效果。
    
    # 策略名称:EMA指标策略
    # 关键词:指数移动平均、双均线、动态止损。
    # 方法:
    # 1)用快慢两条指数移动平均线的交叉作为买入卖出信号;
    # 2)快线自下而上穿过慢线,买入;自上而下穿过慢线,卖出;
    # 3)持仓期间计算净值的回撤,当回撤大于预设值时,全仓卖出止损,等待下一次入场信号
    
    import talib
    
    
    # 阅读1,首次阅读可跳过:
    # PARAMS用于设定程序参数,回测的起始时间、结束时间、滑点误差、初始资金和持仓。
    # 可以仿照格式修改,基本都能运行。如果想了解详情请参考新手学堂的API文档。
    PARAMS = {
        "start_time": "2017-02-01 00:00:00",
        "end_time": "2017-08-01 00:00:00",
        "slippage": 0.003,  # 此处“slippage"包含佣金(千二)+交易滑点(千一)
        "account_initial": {"huobi_cny_cash": 100000,
                          "huobi_cny_btc": 0},
    }
    
    
    # 阅读2,遇到不明白的变量可以跳过,需要的时候回来查阅:
    # initialize函数是两大核心函数之一(另一个是handle_data),用于初始化策略变量。
    # 策略变量包含:必填变量,以及非必填(用户自己方便使用)的变量
    def initialize(context):
        # 设置回测频率, 可选:'1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '1d', '1w', '1M', '1y'
        context.frequency = "15m"
        # 设置回测基准, 比特币:'huobi_cny_btc', 莱特币:'huobi_cny_ltc', 以太坊:'huobi_cny_eth'
        context.benchmark = "huobi_cny_btc"
        # 设置回测标的, 比特币:'huobi_cny_btc', 莱特币:'huobi_cny_ltc', 以太坊:'huobi_cny_eth'
        context.security = "huobi_cny_btc"
    
        # EMA快线回看时间
        context.user_data.ema_fast_window = 5
        # EMA慢线回看时间
        context.user_data.ema_slow_window = 20
        # 设置回撤止损线 (%)。 如设置为5,则当回撤大于等于5%时,止损退出
        context.user_data.stop_loss_line = 10
    
        # 记录净值的最大值,用于计算持仓的回撤,判断是否应该止损。每次止损或者全仓卖出后,会被设置为None,重新计算
        context.user_data.max_net = None
    
    
    # 阅读3,策略核心逻辑:
    # handle_data函数定义了策略的执行逻辑,按照frequency生成的bar依次读取并执行策略逻辑,直至程序结束。
    # handle_data和bar的详细说明,请参考新手学堂的解释文档。
    def handle_data(context):
        # 买入信号
        long_signal_triggered = False
        # 卖出信号
        short_signal_triggered = False
        # 止损信号
        stop_loss_signal_triggered = False
    
        # 更新净值最大值
        if context.user_data.max_net is None:
            context.user_data.max_net = context.account.huobi_cny_net
        else:
            if context.user_data.max_net < context.account.huobi_cny_net:
                context.user_data.max_net = context.account.huobi_cny_net
        # 计算当前回撤
        current_draw_down = (1 - context.account.huobi_cny_net / context.user_data.max_net) * 100
        context.log.info("当前回撤为 %.2f%%, 止损线为 %.2f%%" % (current_draw_down, context.user_data.stop_loss_line))
        # 当前回撤大于止损线,则产生卖出止损信号
        if current_draw_down > context.user_data.stop_loss_line:
            context.log.info("已经触发止损线,全仓卖出止损,等待下一次买入信号")
            stop_loss_signal_triggered = True
    
        # 获取历史数据
        hist = context.data.get_price(context.security, count=context.user_data.ema_slow_window+1, frequency=context.frequency)
        if len(hist.index) < context.user_data.ema_slow_window:
            context.log.warn("bar的数量不足, 等待下一根bar...")
            return
        # 收盘价
        close_prices = hist["close"].values
    
        # 计算EMA值
        ema_fast = talib.EMA(close_prices, context.user_data.ema_fast_window)
        ema_slow = talib.EMA(close_prices, context.user_data.ema_slow_window)
    
        # 当前快线EMA
        current_ema_fast = ema_fast[-1]
        # 当前慢线EMA
        current_ema_slow = ema_slow[-1]
        # 前一个bar的快线EMA
        pre_ema_fast = ema_fast[-2]
        # 前一个bar的慢线EMA
        pre_ema_slow = ema_slow[-2]
    
        context.log.info("当前EMA 快线 = %.2f, 慢线 = %.2f; 前一个bar EMA 快线 = %.2f, 慢线 = %.2f" % (current_ema_fast, current_ema_slow, pre_ema_fast, pre_ema_slow))
    
        # EMA快线从下向上穿过EMA慢线时,产生买入信号
        if pre_ema_fast <= pre_ema_slow and current_ema_fast > current_ema_slow:
            context.log.info("EMA快线从下向上穿过EMA慢线时,产生买入信号")
            long_signal_triggered = True
        # EMA快线从上向下穿过EMA慢线时,产生卖出信号
        elif pre_ema_fast >= pre_ema_slow and current_ema_fast < current_ema_slow:
            context.log.info("EMA快线从上向下穿过EMA慢线时,产生卖出信号")
            short_signal_triggered = True
    
        # 有卖出信号,且持有仓位,则市价单全仓卖出
        if short_signal_triggered or stop_loss_signal_triggered:
            if context.account.huobi_cny_btc >= HUOBI_CNY_BTC_MIN_ORDER_QUANTITY:
                context.user_data.max_net = None
                # 卖出信号,且不是空仓,则市价单全仓清空
                context.log.info("正在卖出 %s" % context.security)
                context.log.info("卖出数量为 %s" % context.account.huobi_cny_btc)
                context.order.sell(context.security, quantity=str(context.account.huobi_cny_btc))
            else:
                context.log.info("仓位不足,无法卖出")
        # 有买入信号,且持有现金,则市价单全仓买入
        elif long_signal_triggered:
            if context.account.huobi_cny_cash >= HUOBI_CNY_BTC_MIN_ORDER_CASH_AMOUNT:
                # 买入信号,且持有现金,则市价单全仓买入
                context.log.info("正在买入 %s" % context.security)
                context.log.info("下单金额为 %s 元" % context.account.huobi_cny_cash)
                context.order.buy(context.security, cash_amount=str(context.account.huobi_cny_cash))
            else:
                context.log.info("现金不足,无法下单")
        else:
            context.log.info("无交易信号,进入下一根bar")

    15m

    30m

    60m

     exception?

    4h

     

    1d

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bitquant/p/wequant-strategy-ema.html
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