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《Python与量化投资：从基础到实战》.pdf
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机器学习在量化投资中的应用研究_汤凌冰著 pdf
量化交易之路：用Python做股票量化分析(高清).pdf
量化投资以Python为工具.pdf
举例 下面分别是构造函数、初始化策略、启动策略、停止策略和收到 Tick 推送。
#01-----------------------------------------------------
def __init__(self,ctaEngine, setting):
'''构造函数'''
super(DoubleMaStrategy,self).__init__(ctaEngine,setting)
# 针对可变对象类型的变量，需要在这里初始化
self.closeArray = np.zeros(21)
#02-----------------------------------------------------
def onInit(self):
'''初始化策略'''
self.writeCtaLog(u'双均线策略初始化')
initData = self.loadBar(self.initDays)
for bar in initData:
self.onBar(bar)
self.putEvent()
#03---------------------------------------------------
def onStart(self):
'''启动策略'''
self.writeCtaLog(u'双均线策略启动')
self.putEvent()
#04---------------------------------------------------
def onStop(self):
'''停止策略'''
self.writeCtaLog(u'双均线策略停止')
self.putEvent()
#05-----------------------------------------------------
def onTick(self):
'''收到行情Tick 推送'''
# 因为只是展示如何使用框架，所以这里直接跳过，实盘需要用户基于Tick 数据自行合成K 线
pass
具体的双均线策略就在 onBar 函数上。
#06--------------------------------------------------------
def onBar(self, bar):
'''收到Bar 推送'''
#缓存数据
self.closeArray[0:20] = self.closeArray[1: 21]
self.closeArray[-1]= bar.close
self.barCount += 1
Python 量化交易
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if self.barCount < self.initDays: #若还没过36 天，即插入21 条日线，直接返回
return
#计算当日快慢均线和昨日快慢均线
self.ma5 = self.closeArray[16: 21].mean() #当日短均线
self.LastMa5 = self.closeArray[15: 20].mean() #昨日短均线
self.ma20 = self.closeArray[1: 21].mean() #当日长均线
self.LastMa20 = self.closeArray[0: 20].mean() #昨日长均线
# 判断买卖
crossOver = self.ma5 > self.ma20 and self.LastMa5 <= self.LastMa20
#金叉上穿
crossBelow = self.ma5 <self.ma20 and self.LastMa5 >= self.LastMa20
#死叉下穿
# 金叉和死叉的条件是互斥的。
# 所有的委托均以K 线收盘价委托，为了保证回测成交超价5%发单。
if crossOver:
# 如果金叉时手头没有持仓，则直接做多
if self.pos == 0:
self.buy(bar.close*1, 10000)
# 如果有空头持仓，则先平空，再做多
elif self.pos <0:
self.cover(bar.close*1, 10000)
self.buy(bar.close*1, 10000)
#死叉相反
if crossBelow:
if self.pos == 0:
self.short(bar.close*1, 10000)
elif self.pos >0:
self.sell(bar.close*1, 10000)
self.short(bar.close*1, 10000)
self.putEvent()
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