import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 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('000852.XSHG') # 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) 报错count = int(unit[:-1]) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'clos'

这个错误是因为在获取股票价格时，使用了错误的列名。在`attribute_history()`函数中，第三个参数应该是列名，而不是'close'。请将`attribute_history(stock,3, 'close', skip_paused=True)`修改为`attribute_history(stock, 3, 'close', skip_paused=True).close`。这样就可以正确获取股票的收盘价了。

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import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 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('000852.XSHG') # 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, '1d', ['close']) 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)当中buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date()报错'NoneType' object has no attribute 'date'

这个错误是因为在`check_sell_condition`函数中，`context.portfolio.positions[stock].init_time`返回了`None`，没有日期属性。这可能是因为你在买入股票之前没有设置买入日期。你可以在买入股票时设置买入日期，例如：

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
    
    # 设置买入日期
    buy_date = context.current_dt.date()
    
    # 买入股票
    order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count, date=buy_date)

然后在`check_sell_condition`函数中，你可以直接使用`buy_date`判断是否满足卖出条件：

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

这样就可以避免报错了。

将股票均线策略转换为聚宽代码

聚宽是国内一家量化投资平台，提供了股票、期货、基金等市场的历史数据、实时行情和量化交易等服务。下面是将股票均线策略转换为聚宽代码的示例：

# 导入聚宽数据包
import jqdata

# 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等
def initialize(context):
    # 设定要操作的股票：平安银行（000001.XSHE）
    g.security = '000001.XSHE'

    # 设定均线时间窗口为20日
    g.days = 20

    # 设定基准收益：沪深300指数
    set_benchmark('000300.XSHG')

# 定义股票均线策略
def handle_data(context, data):
    # 获取股票历史价格数据
    prices = history(g.days, '1d', 'close')[g.security]

    # 计算股票的均线
    ma = prices.mean()

    # 判断当前市场趋势
    if prices[-1] > ma:
        # 当前价格高于均线，买入股票
        order_target_value(g.security, context.portfolio.total_value)
    else:
        # 当前价格低于均线，卖出股票
        order_target_value(g.security, 0)

以上代码实现了简单的股票均线策略，当股票收盘价高于20日均线时，买入该股票；当股票收盘价低于20日均线时，卖出该股票。该策略可以在聚宽平台上进行回测和实盘交易。