jq代码清除历史记录

假设您想要清除Bash shell中的历史记录，以下是使用jq的代码：

jq -n '{"version": 1, "erase": true}' > ~/.bash_history

这将创建一个JSON对象，其中包含版本号和“erase”属性设置为true。然后将该对象写入~/.bash_history文件中，从而清除Bash shell的历史记录。请注意，这仅适用于Bash shell，其他shell可能需要使用不同的方法清除历史记录。

相关问题

在JoinQuant聚宽量化交易平台中，如何使用全局变量和历史价格数据来创建一个基于移动平均线的交易策略？请提供一个具体的代码示例。

在JoinQuant聚宽量化交易平台中，创建基于移动平均线的交易策略需要编写一个初始化函数`initialize`和一个交易逻辑函数`market_open`。在此过程中，全局变量用于存储策略中需要的股票代码等信息，而历史价格数据则通过`get_price` API获取。使用移动平均线作为交易信号时，可以通过`ma`函数计算不同时间窗口的平均价格。以下是一个简单的示例代码：

参考资源链接：[JoinQuant聚宽量化交易平台API使用指南](https://wenku.csdn.net/doc/3xad99e7jq?spm=1055.2569.3001.10343)

# 初始化函数，设置全局变量
def initialize(context):
    # 设置要交易的股票代码为全局变量
    g.security = '000001.XSHE'  # 以平安银行为例
    # 设置基准指数
    set_benchmark('000300.XSHG')  # 以沪深300指数为例
    # 记录5日移动平均线和20日移动平均线的初始值
    g_SHORT_MA = 0
    g_LONG_MA = 0

def market_open(context):
    # 获取当前股票的代码和名称
    stock = context.portfolio.positions[context.current_security].stock
    # 获取5日和20日的移动平均线价格
    current_short_ma = ma(context.current_security, 5)
    current_long_ma = ma(context.current_security, 20)
    # 判断是否发出买卖信号
    if current_short_ma > current_long_ma:
        # 如果5日均线上穿20日均线，则买入
        order_target_percent(context.current_security, 1)
    elif current_short_ma < current_long_ma:
        # 如果5日均线下穿20日均线，则卖出
        order_target_percent(context.current_security, 0)

在上述代码中，我们首先在`initialize`函数中设置了股票代码和基准指数作为全局变量，这样在`market_open`函数中就可以直接使用。然后，我们通过`ma`函数计算了股票的5日和20日移动平均线，并在`market_open`函数中根据这两条线的位置关系来决定是买入还是卖出。

需要注意的是，该策略非常简单，实际应用中可能需要考虑更多因素，如交易费用、滑点、资金管理等。此外，为了验证策略的有效性，可以通过聚宽提供的回测环境进行历史数据测试。对于更深入的学习和策略优化，可以参考《JoinQuant聚宽量化交易平台API使用指南》一书，该书详细介绍了如何使用聚宽的API，包括获取数据、执行交易、风险管理等，是量化交易爱好者的宝贵资源。

参考资源链接：[JoinQuant聚宽量化交易平台API使用指南](https://wenku.csdn.net/doc/3xad99e7jq?spm=1055.2569.3001.10343)

写一个可以在聚宽运行的量化选股回测代码

以下是一个简单的量化选股回测代码，使用了聚宽的Python SDK和jqdatasdk包。

# 导入聚宽SDK和jqdatasdk包
import jqdatasdk as jq
from jqdatasdk import *
from jqlib.technical_analysis import *

# 初始化聚宽
auth('账号', '密码')

# 选取回测时间段
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2021-09-30'

# 选股条件
def select_stocks(context):
    # 获取所有股票的基本信息
    all_stocks = get_all_securities(types=['stock'], date=context.current_dt)
    # 筛选出市值在前100的股票
    top100 = all_stocks.sort_values(by='total_mv', ascending=False).iloc[:100]
    # 获取这些股票的历史价格数据
    prices = get_price(top100.index.tolist(), start_date, end_date, fields=['open', 'close', 'high', 'low'])
    # 计算股票的5日均线和20日均线
    ma5 = MA(prices['close'], 5)
    ma20 = MA(prices['close'], 20)
    # 筛选出5日均线在20日均线上方的股票
    selected_stocks = ma5 > ma20
    return selected_stocks

# 回测
def backtest(context):
    # 获取回测时间段内的所有交易日
    trading_days = get_trade_days(start_date=start_date, end_date=end_date)
    # 初始化资金
    cash = 1000000
    # 初始化持仓
    positions = {}
    # 开始回测
    for dt in trading_days:
        # 设置当前日期
        set_benchmark('000300.XSHG')
        set_date(dt)
        # 获取当日符合选股条件的股票
        selected_stocks = select_stocks(context)
        # 卖出不符合选股条件的股票
        for stock in positions.keys():
            if stock not in selected_stocks:
                order_target(stock, 0)
                del positions[stock]
        # 买入符合选股条件的股票
        available_cash = cash
        for stock in selected_stocks.index.tolist():
            if stock not in positions.keys():
                if available_cash > 0:
                    price = get_price(stock, start_date=dt, end_date=dt, fields=['open'])['open'][0]
                    if price * 100 < available_cash:
                        order(stock, 100)
                        positions[stock] = 100
                        available_cash -= price * 100
        # 计算总资产
        total_value = available_cash
        for stock in positions.keys():
            price = get_price(stock, start_date=dt, end_date=dt, fields=['close'])['close'][0]
            total_value += price * positions[stock]
        # 记录日志
        log.info('Date: %s, Total Value: %.2f' % (dt.strftime('%Y-%m-%d'), total_value))

# 运行回测
backtest({'current_dt': start_date})

上述代码中，我们首先初始化聚宽并选取了回测时间段。然后定义了一个选股条件函数`select_stocks()`，该函数筛选出市值在前100的股票，并且股票的5日均线在20日均线上方。接着，我们定义了一个回测函数`backtest()`，该函数在每个交易日开始时调用`select_stocks()`函数选取符合条件的股票，并且卖出不符合条件的股票，买入符合条件的股票。最后，我们运行了回测函数并记录了每个交易日的总资产。

请注意，上述代码仅供参考，实际的量化选股回测策略需要根据实际情况进行调整和优化。