量化交易——羊驼交易法则
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
量化交易——羊驼交易法则
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
一、羊駝交易法則
1、羊駝交易原理
起始時隨機買入N只股票,每天賣掉收益率最差的M只,再隨機買入剩余股票池的M只。
總結:隨機選股,周期調倉。
原理:物競天擇,找出最強的好股票。(玄學)
2、改進策略
買入歷史收益率最低的N只股票,調倉日留下反轉程度大的股票,賣掉表現最差的M只股票,再買入收益率最低的M只股票。
二、羊駝交易實現
from jqdata import *# 初始化函數,設定基準等等 def initialize(context):# 設定滬深300作為基準set_benchmark('000300.XSHG')# 開啟動態復權模式(真實價格)set_option('use_real_price', True)# 股票類每筆交易時的手續費是:買入時傭金萬分之三,賣出時傭金萬分之三加千分之一印花稅, 每筆交易傭金最低扣5塊錢set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')g.security = get_index_stocks('000300.XSHG')g.period = 30 # 選取30天籟計算收益率g.N = 10 # 總持有10只股票g.change = 1 # 每次只扔出一個,買入一個g.init = True # 標識判斷初始情況run_monthly(handle, 1)def get_sorted_stocks(context, stocks):# 給滬深300所有股票按收益增長率排序df = history(g.period, field='close', security_list=stocks).Tprint(df)df['ret'] = (df.iloc[:, len(df.columns)-1] - df.iloc[:,0]) / df.iloc[:,0]df = df.sort_values('ret', ascending=False)return df.index.valuesdef handle(context):if g.init: # 初始化,買入收益增長率最小的N支stocks = get_sorted_stocks(context, g.security)[:g.N]cash = context.portfolio.available_cash * 0.9 / len(stocks)for stock in stocks:order_value(stock, cash)g.init = Falsereturn# 調倉賣掉原有股票中反轉最小的股票stocks = get_sorted_stocks(context, context.portfolio.positions.keys())for stock in stocks[-g.change:]:order_target(stock, 0)# 調倉買入新的收益增長率最低的stocks = get_sorted_stocks(context, g.security)for stock in stocks:if len(context.portfolio.positions) >= g.N:breakif stock not in context.portfolio.positions:order_value(stock, context.portfolio.available_cash * 0.9)執行效果如下:
?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的量化交易——羊驼交易法则的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: iOS 第三方 汇总
- 下一篇: AMADA阿玛达工控机维修折弯机主机维修