浅析:聚宽JoinQuant十行代码带你量化交易入门

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如果我们有坚定的长期投资期望,那么短期的价格波动对我们来说就毫无意义,除非它们能够让我们有机会以更便宜的价格增加股份 — www.btcdw.com:比特币大王


使用一款产品前,第一件事就是要先看文档。没py基础的可以看看这个视频:

看到53集就差不多了,最重要的是编程思维!


哦?一个完整策略只需要两步:

1.设置初始化函数: initialize

2.实现一个函数, 根据历史数据进行自动化交易


我们写一个简单的策略:

每次我们手动交易前都是先使用过去炒股的经验进行历史回测,并预测未来短期或长期走势,并在自认为合适的位置平仓。而量化就是把这种方法数据化,自动化,并完全取缔情绪化炒股!!!!

(最简单的)策略:如果昨日收盘价大于20日收盘均价买100CNY股票,否则一手股票

首先一个万年hello world。

一位大神说过:不报错就是没有错。环境正常,那就开始吧:

# 导入函数库

import jqdata

# 初始化函数。初始化方法,在整个回测、模拟实盘中最开始执行一次,用于初始一些全局变量

def initiatize(context):    #参数  context: Context对象, 存放有当前的账户/股票持仓信息

    g.my_stocks= '160522.XSHE'    #其中g定义一个全局变量,字符串为股票代码

def handle_data(context, data):      #handle_data为内置BIF

    my_stocks_new_avg = data[g.my_stocks].close    #获取昨天的收盘价

    stocks_20avg = data[g.my_stocks].mavg(20,"close")     #获取近20的收盘价

    if my_stocks_new_avg < stocks_20avg:    #判断

        order('160522.XSHE', -100)    #卖出100股

    else:

        order('160522.XSHE', 100)    #买入100股


handle_data(),order() 这些方法全部在:api文档 !

其实没什么好写的:人的结果是死,大家都一样。一生就是一个过程,所以过程重要 ( ´´ิ∀´ิ`)


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