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简单但是完整的策略

先来看一个简单但是完整的策略:

def initialize(context):
    set_universe('600570.SS')

def handle_data(context, data):
    pass

一个完整策略只需要两步:

1. set_universe: 设置我们要操作的股票池，上面的例子中，只操作一支股票: '600570.SS'，恒生电子。所有的操作只能对股票池的标的进行。
2. 实现一个函数: handle_data。

这是一个完整的策略，但是我们没有任何交易，下面我们来添加一些交易

添加一些交易

def initialize(context):
    g.security = '600570.SS'
    # 是否创建订单标识
    g.flag = False
    set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
    if not g.flag:
        order(g.security, 1000)
        g.flag = True

这个策略里，当我们没有创建订单时就买入1000股'600570.SS'，具体的下单API请看order函数。这里我们有了交易，但是只是无意义的交易，没有依据当前的数据做出合理的分析。

实用的策略

下面我们来看一个真正实用的策略

在这个策略里，我们会根据历史价格做出判断:

• 如果上一时间点价格高出五天平均价1%，则全仓买入
• 如果上一时间点价格低于五天平均价，则空仓卖出

def initialize(context):
    g.security = '600570.SS'
    set_universe(g.security)
    
def handle_data(context, data):
    security = g.security
    sid = g.security
    
    # 取得过去五天的历史价格
    df = get_history(5, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
    
    # 取得过去五天的平均价格
    average_price = round(df['close'][-5:].mean(), 3)

    # 取得上一时间点价格
    current_price = data[sid]['close']
    
    # 取得当前的现金
    cash = context.portfolio.cash
    
    # 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入
    if current_price > 1.01*average_price:
        # 用所有 cash 买入股票
        order_value(g.security, cash)
        log.info('buy %s' % g.security)
    # 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出
    elif current_price < average_price and get_position(security).amount > 0:
        # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
        order_target(g.security, 0)
        log.info('sell %s' % g.security)