系统自动生成的Demo代码

  • 以平安银行为例 ```python

    导入函数库

    from jqdata import *

初始化函数，设定基准等等

def initialize(context):

  1. # 设定沪深300作为基准
  2. set_benchmark('000300.XSHG')
  3. # 开启动态复权模式(真实价格)
  4. set_option('use_real_price', True)
  5. # 输出内容到日志 log.info()
  6. log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次')
  7. # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log
  8. # log.set_level('order', 'error')
  10. ### 股票相关设定 ###
  11. # 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
  12. set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
  14. ## 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）
  15.   # 开盘前运行
  16. run_daily(before_market_open, time='before_open', reference_security='000300.XSHG')
  17.   # 开盘时运行
  18. run_daily(market_open, time='open', reference_security='000300.XSHG')
  19.   # 收盘后运行
  20. run_daily(after_market_close, time='after_close', reference_security='000300.XSHG')

开盘前运行函数

def before_market_open(context):

  1. # 输出运行时间
  2. log.info('函数运行时间(before_market_open)：'+str(context.current_dt.time()))
  4. # 给微信发送消息（添加模拟交易，并绑定微信生效）
  5. # send_message('美好的一天~')
  7. # 要操作的股票：平安银行（g.为全局变量）
  8. g.security = '000001.XSHE'

开盘时运行函数

def market_open(context): log.info(‘函数运行时间(market_open):’+str(context.current_dt.time())) security = g.security

  1. # 获取股票的收盘价
  2. close_data = get_bars(security, count=5, unit='1d', fields=['close'])
  3. # 取得过去五天的平均价格
  4. MA5 = close_data['close'].mean()
  5. # 取得上一时间点价格
  6. current_price = close_data['close'][-1]
  7. # 取得当前的现金
  8. cash = context.portfolio.available_cash
  10. # 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入
  11. if (current_price > 1.01*MA5) and (cash > 0):
  12.     # 记录这次买入
  13.     log.info("价格高于均价 1%%, 买入 %s" % (security))
  14.     # 用所有 cash 买入股票
  15.     order_value(security, cash)
  16. # 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出
  17. elif current_price < MA5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0:
  18.     # 记录这次卖出
  19.     log.info("价格低于均价, 卖出 %s" % (security))
  20.     # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
  21.     order_target(security, 0)

收盘后运行函数

def after_market_close(context): log.info(str(‘函数运行时间(after_market_close):’+str(context.current_dt.time())))

  1. #得到当天所有成交记录
  2. trades = get_trades()
  3. for _trade in trades.values():
  4.     log.info('成交记录：'+str(_trade))
  5. log.info('一天结束')
  6. log.info('##############################################################')
  2. <a name="3CP4L"></a>
  3. # 简单网格交易模式（人工控制）
  5. - 仅在特定时候买卖.
  6. ```python
  7. # 导入函数库
  8. from jqdata import *
  10. # 初始化函数，设定基准等等
  11. def initialize(context):
  12.     # 设定沪深300作为基准
  13.     set_benchmark('000300.XSHG')
  14.     # 开启动态复权模式(真实价格)
  15.     set_option('use_real_price', True)
  16.     # 输出内容到日志 log.info()
  17.     log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次')
  18.     # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log
  19.     # log.set_level('order', 'error')
  21.     ### 股票相关设定 ###
  22.     # 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
  23.     set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
  25.     ## 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）
  26.       # 开盘前运行
  27.     run_daily(before_market_open, time='before_open', reference_security='000300.XSHG')
  28.       # 开盘时运行
  29.     run_daily(market_open, time='open', reference_security='000300.XSHG')
  30.       # 收盘后运行
  31.     run_daily(after_market_close, time='after_close', reference_security='000300.XSHG')
  33. ## 开盘前运行函数
  34. def before_market_open(context):
  35.     # 输出运行时间
  36.     log.info('函数运行时间(before_market_open)：'+str(context.current_dt.time()))
  38.     # 给微信发送消息（添加模拟交易，并绑定微信生效）
  39.     # send_message('美好的一天~')
  41.     # 要操作的股票：平安银行（g.为全局变量）
  42.     g.security = '600016.XSHG'
  44. ## 开盘时运行函数
  45. def market_open(context):
  46.     log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time()))
  47.     security = g.security
  48.     # 获取股票的收盘价
  49.     close_data = get_bars(security, count=5, unit='1d', fields=['close'])
  50.     # 取得过去五天的平均价格
  51.     MA5 = close_data['close'].mean()
  52.     # 取得上一时间点价格
  53.     current_price = close_data['close'][-1]
  54.     cash = context.portfolio.available_cash
  55.     # 取得当前的现金
  56.     today = "%s-%s-%s"%(context.current_dt.year,context.current_dt.month,context.current_dt.day)
  57.     log.info(today)
  58.     if (today == "2019-7-12"):
  59.         order_value(security, 20000)
  60.     elif (today == "2019-8-6"):
  61.         order_value(security, 20000)
  62.     if (current_price > 7 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0):
  63.         log.info("卖出 %s" % (security))
  64.         order_target(security, 0)
  66. ## 收盘后运行函数
  67. def after_market_close(context):
  68.     log.info(str('函数运行时间(after_market_close):'+str(context.current_dt.time())))
  69.     #得到当天所有成交记录
  70.     trades = get_trades()
  71.     for _trade in trades.values():
  72.         log.info('成交记录：'+str(_trade))
  73.     log.info('一天结束')
  74.     log.info('##############################################################')