您好,编写一个期货程序化短线交易策略的Python代码涉及多个步骤,下面我们来看一下每个步骤的流程和一些简单的代码编写示例。如果你想要更详细的策略和资料,记得通过电话或微信预约我领取!以下是一DualThrust策略的期货日内交易策略的实现:
```python
from wtpy import BaseStrategy
from wtpy import Context
class StraDualThrust(BaseStrategy):
    def __init__(self, name:str, code:str, barCnt:int, period:str, days:int, k1:float, k2:float, isForStk:bool = False):
        BaseStrategy.__init__(self, name)
        self.__days__ = days
        self.__k1__ = k1
        self.__k2__ = k2
        self.__period__ = period
        self.__bar_cnt__ = barCnt
        self.__code__ = code
        self.__is_stk__ = isForStk
    def on_init(self, context:Context):
        code = self.__code__    #品种代码
        if self.__is_stk__:
            code = code + "Q"
        context.stra_get_bars(code, self.__period__, self.__bar_cnt__, isMain = True)
        context.stra_log_text("DualThrust inited")
    def on_calculate(self, context:Context):
        '''
        策略主调函数,所有的计算逻辑都在这里完成
        '''
        code = self.__code__    #品种代码
        # 交易单位,主要用于股票的适配
        trdUnit = 1
        if self.__is_stk__:
            trdUnit = 100
        #读取最近50条1分钟线(dataframe对象)
        theCode = code
        if self.__is_stk__:
            theCode = theCode + "Q"
        df_bars = context.stra_get_bars(theCode, self.__period__, self.__bar_cnt__, isMain = True)
这个策略使用了DualThrust算法,它是一种流行的日内交易策略,基于过去几天的最高价和最低价来确定上下边界,并在价格突破这些边界时进行交易。请注意,这个代码只是一个示例,实际交易中需要考虑更多的因素,如交易成本、滑点、市场影响等。在使用这个策略之前,你应该在模拟环境中进行充分的测试和优化。
想不想深入了解期货量化交易、数据回测、策略优化?赶快预约我领取资料,我会帮助你提升交易策略的成功效率。还是那句话,万事开头难,这里说的只是抛砖引玉,如果你是量化小白,找个老手带你入门是很重要的,有问题就通过电话或微信联系我吧,还有现成的内部量化策略,低回撤,收益稳定,免编程,直接用!
发布于2024-10-28 15:58 上海


                
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