用vnpy写一个通道分析方法的策略 你刚刚写到 if self.fast_k > self.slow

时间: 2023-03-02 20:54:22 浏览: 185
如果您想编写一个使用 VnPy 库的通道分析策略,您可以这样做: ``` from vnpy.trader.object import (TickData, BarData, TradeData, OrderData, ContractData, PositionData) from vnpy.trader.constant import Direction, Offset, OrderType from vnpy.trader.engine import BaseStrategy class ChannelAnalysisStrategy(BaseStrategy): """""" def __init__(self, engine, setting): """""" super().__init__(engine, setting) self.fast_window = 10 self.slow_window = 20 self.fast_k = 0 self.slow_k = 0 self.long_entry = 0 self.short_entry = 0 self.long_exit = 0 self.short_exit = 0 def on_init(self): """ Callback when strategy is inited. """ pass def on_start(self): """ Callback when strategy is started. """ self.write_log("策略启动") def on_stop(self): """ Callback when strategy is stopped. """ self.write_log("策略停止") def on_tick(self, tick: TickData): """ Callback of new tick data update. """ pass def on_bar(self, bar: BarData): """ Callback of new bar data update. """ self.fast_k = self.fast_k * (self.fast_window - 1) / self.fast_window + bar.close * 2 / self.fast_window self.slow_k = self.slow_k * (self.slow_window - 1) / self.slow_window + bar.close * 2 / self.slow_window if self.fast_k > self.slow_k: if self.pos == 0: self.buy(bar.close, 1) elif self.fast_k < self.slow_k: if self.pos == 1: self.sell(bar.close, 1) def on_trade(self, trade: TradeData): """ Callback of new trade data update. """ pass def on_order(self, order: OrderData): """ Callback of new order data update. """ pass ``` 这是一个简单的通道分析策略的框架,您可以在其中添加更多的策略逻辑和判断条件。
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import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, ",最终的账户余额为", self.balance, ",因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉,买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉,卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

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