您好!根据您的要求,使用聚宽平台,我们可以实现以下策略: 如果股票在过去的三个交易日内连续下跌,则买入该股票。 持有买入的股票三个交易日,然后在尾盘时卖出。 如果持有的股票在持有期间亏损超过5%,则提前卖出。 一次最多买入5只股票。打印出代码

时间: 2024-04-09 12:28:05 浏览: 8
以下使用聚宽平台实现该股票交易策的示例代码: ```python import jqdatasdk as jq # 初始化聚宽账号密码 jq.auth('聚宽账号', '聚宽') def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) set_option('order_volume_ratio', 1) set_option('order_price_field', 'close') # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('指数代码') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, 'close', skip_paused=True) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date() # 判断是否满足卖出条件 if current_date - buy_date >= 3: # 判断是否亏损超过5% if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05: return True return False def sell_stock(stock, context): # 卖出股票 order_target(stock, 0) # 运行策略 start_date = '开始日期' end_date = '结束日期' initialize(context) run_backtest('策略名称', start_date=start_date, end_date=end_date, initialize=initialize, handle_data=handle_data, cash='初始资金', commission=0.0, slippage=0.0) ``` 请注意,这只是一个简单的示例代码,需要您根据实际情况进行进一步的调整和优化。在运行代码之前,请先替换示例代码中的聚宽账号、密码、指数代码、开始日期、结束日期、初始资金等参数,并确保已安装聚宽SDK和依赖库。 同时,请确保您已在聚宽平台上进行了相应的配置和授权,并了解在使用聚宽平台进行股票交易时的风险和注意事项。

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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