import csv INITIAL_CAPITAL = 1000000 # 初始资金 MAX_STOCK_AMOUNT = 100000 # 每只股票的最大购买金额 MAX_STOCK_NUM = 10 # 同一个交易日最多买10只股票 capital = INITIAL_CAPITAL stocks = {} # 记录已购买的股票数量 trades = [] # 记录交易记录 with open('stock_data.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) # 读取表头 for row in reader: date = row[1] code = row[0] open_price = float(row[2]) high_price = float(row[4]) low_price = float(row[5]) close_price = float(row[3]) # 检查是否可以购买该股票 if code not in stocks: stocks[code] = 0 if stocks[code] >= MAX_STOCK_NUM: continue if capital <= 0: break # 检查是否出现四连阳 if len(trades) > 0 and code == trades[-1]['code']: if all(trades[-4+i]['close'] < trades[-5+i]['close'] for i in range(4)): buy_date = date buy_price = close_price sell_date = None sell_price = None holding_days = 0 for j in range(30): # 在接下来的30天内观察该股票的走势 next_row = next(reader, None) if next_row is None or next_row[1] != code: break next_close_price = float(next_row[5]) if next_close_price < close_price: holding_days += 1 if holding_days == 3: # 以当前价格购买该股票 buy_price = next_close_price stocks[code] += MAX_STOCK_AMOUNT // buy_price capital -= MAX_STOCK_AMOUNT sell_date = next_row[0] sell_price = next_close_price break else: holding_days = 0 # 记录交易记录 if sell_date is not None: profit = stocks[code] * (sell_price - buy_price) trades.append({ 'date': buy_date, 'code': code, 'buy_price': buy_price, 'sell_date': sell_date, 'sell_price': sell_price, 'profit': profit }) capital += profit # 更新股票数量和资金余额 stocks[code] = min(stocks[code], MAX_STOCK_AMOUNT // close_price) capital -= stocks[code] * close_price # 计算总收益 total_profit = sum(trade['profit'] for trade in trades) print('初始资金:', INITIAL_CAPITAL) print('总收益:', total_profit) print('剩余资金:', capital)为什么这个策略没有买入股票
时间: 2024-02-29 08:54:47 浏览: 20
这个策略在读取股票数据后,会检查每只股票是否可以购买。首先,它会检查是否已经购买了该股票,如果没有购买过,则将该股票的数量初始化为0。然后,它会检查是否已经持有了该股票的最大数量(MAX_STOCK_NUM),如果是则跳过该股票。最后,它会检查是否还有剩余资金,如果没有则停止购买股票。
因此,如果这个策略没有买入股票,可能是因为给定的股票数据不符合上述条件,或者初始资金不足以购买任何股票。你可以尝试调整这些参数,或者使用其他的股票数据进行测试。
相关问题
已知初始值的范围为Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
好的,那么您可以按照如下方式修改代码:
```python
import cma
import numpy as np
def optimize():
# 目标函数
def objective_function(params):
bd_X, bd_Y, x3, x4 = params
# 这里用随机生成的值代替目标函数的输出
return np.random.random()
# 设置初始值和范围
x0 = [38.5, 38.5, 0.5, 3.0]
sigma0 = 0.2
Min_pump_zcjj = 26
Max_pump_zcjj = 51
Min_pump_bdljd = 26
Max_pump_bdljd = 51
Min_pump_bdwz = 0
Max_pump_bdwz = 1
Min_pump_skhd = 1
Max_pump_skhd = 5
bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
# 运行优化算法
res = cma.fminbound(objective_function, x0, sigma0, bounds)
# 输出最优值和最优解
print(f"最优解:{res[0]}")
print(f"最优值:{res[1]}")
if __name__ == "__main__":
optimize()
```
在这个示例代码中,我们使用了 `cma.fminbound()` 函数进行优化,其中 `objective_function` 函数是我们要优化的目标函数,输入为一组参数 `params`,输出为目标函数的值。`x0` 是优化的初始值,`sigma0` 是初始步长,`bounds` 是参数范围。最终输出最优解和最优值。请根据实际情况将 `objective_function` 函数替换为您的目标函数,然后设置相应的参数范围。
def main(): # X坐标束条件 Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
这是一个定义搜索空间的示例代码,其中 `bounds` 变量是一个 NumPy 数组,用于指定搜索空间的边界。在这个示例中,`bounds` 数组的每一行分别对应搜索空间的一个维度,包含两个元素,分别表示该维度的最小值和最大值。
例如,`bounds[0]` 表示搜索空间的第一个维度的边界,其中 `Min_pump_zcjj` 和 `Max_pump_zcjj` 分别表示该维度的最小值和最大值。在这个示例中,搜索空间共有四个维度,分别对应 X 坐标、Y 坐标、靶点位置和射孔厚度。
在使用 `bounds` 数组时,你可以将其作为选项字典的一部分传递给优化算法,例如:
```python
import cma
# 定义搜索空间边界
bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj],
[Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],
[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],
[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
# 使用 CMAEvolutionStrategy 对象进行优化
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(
x0=[0, 0, 0, 0], # 初始搜索点
sigma0=1, # 初始搜索步长
inopts={'bounds': bounds}, # 搜索空间边界
)
```
在这个示例中,我们使用了 `inopts` 参数来传递包含搜索空间边界的选项字典。注意到我们将 `bounds` 数组作为选项字典的一部分传递给了优化算法,这样算法就能够根据搜索空间边界来生成新的搜索点。