import akshare as ak import pandas as pd import numpy as np # 读取历史数据 data1 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="j1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") data2 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="jm1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") # 计算价差 spread = data1["close"] - data2["close"] mean_spread = spread.mean() std_spread = spread.std() # 设置阈值 upper_threshold = mean_spread + 0.75 * std_spread lower_threshold = mean_spread - 0.75 * std_spread stop_loss = 2 * std_spread # 初始化交易状态 position = 0 pnl = 0 # 开始交易 for i in range(len(spread)): # 判断是否需要开仓 if spread[i] > upper_threshold and position == 0: # 做空价差 position = -1 entry_price = spread[i] elif spread[i] < lower_threshold and position == 0: # 做多价差 position = 1 entry_price = spread[i] # 判断是否需要平仓 elif spread[i] < mean_spread and position == -1: # 平空仓 exit_price = spread[i] pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > mean_spread and position == 1: # 平多仓 exit_price = spread[i] pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 判断是否需要止损 elif spread[i] < entry_price - stop_loss and position == -1: # 平空仓 exit_price = entry_price - stop_loss pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > entry_price + stop_loss and position == 1: # 平多仓 exit_price = entry_price + stop_loss pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 输出最终盈亏 print("Final P&L: ", pnl)得到的结果为0
时间: 2023-06-24 17:05:58 浏览: 43
根据你提供的代码,是一个基于价差交易策略的程序。该程序读取了两个期货合约的历史数据,并计算其价差的均值和标准差,然后根据阈值进行开仓和平仓操作,同时设置了止损。最终输出了盈亏结果为0。
需要注意的是,这个程序只是一个简单的示例,具体的策略应该根据实际情况进行调整和优化。同时,在实际交易中,还需要考虑交易成本、流动性等因素的影响。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np trainData = pd.read_csv(r'data\train.csv’)
这段代码可能会报错,出现错误提示"SyntaxError: invalid character in identifier"。
这个错误通常是由于在输入代码时,复制了特殊字符(如空格、制表符、换行符)或中文字符等非法字符,导致代码中出现了非法的标识符。解决方法是检查代码中的标识符是否正确,并去掉非法的字符。
另外,您提供的代码中,路径前的 r 应该去掉,否则也会报错。正确的写法应该是:
```
import pandas as pd
import numpy as np
trainData = pd.read_csv('data/train.csv')
```
import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer_data = load_breast_cancer() cancer_data.head()
这段代码似乎有错误。load_breast_cancer()返回的是一个Bunch对象,不是一个DataFrame对象,因此无法使用head()方法。如果您想将其转换为DataFrame对象,可以按以下方式执行:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer_data = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(data=np.c_[cancer_data['data'], cancer_data['target']],
columns=list(cancer_data['feature_names']) + ['target'])
df.head()
```
这将创建一个包含数据和目标变量的DataFrame对象,并使用feature_names列表中的属性名称作为列名。您可以使用head()方法查看前几行数据。