量化交易 米筐 策略初始设置与运行流程

• 1、初始运行信息
• 2、编写策略的逻辑
• 3、策略的一个分析

• 起止日期：在历史数据，回测区间（5-10年）

• 初始资金：有多少钱用于策略的投资，用于投资的总资金

• 回测的频率：每日交易判断 / 每分钟交易判断（市场中性，判断周期可能更长，一个月等等）

  ​ 有两种选择，日回测 / 分钟回测

  ​ 做股票量化选择日回测即可。
  

• init 策略初始化逻辑

• before_trading 每日开盘之前的操作，

  ​ 比如获取历史行情做一些数据预处理、获取当前账户资金等。

• handle_bar 包括交易信号的参数，订单的创建

  运行顺序

  1、init

  2、before_trading

  3、handle_bar

  都有一个context对象、用于函数之间的内容传递

自动生成说明

# 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。

# 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。
def init(context):
    # 在context中保存全局变量
    context.s1 = "000001.XSHE"
    # 实时打印日志
    logger.info("RunInfo: {}".format(context.run_info))

# before_trading此函数会在每天策略交易开始前被调用，当天只会被调用一次
def before_trading(context):
    pass


# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新
def handle_bar(context, bar_dict):
    # 开始编写你的主要的算法逻辑

    # bar_dict[order_book_id] 可以拿到某个证券的bar信息
    # context.portfolio 可以拿到现在的投资组合信息

    # 使用order_shares(id_or_ins, amount)方法进行落单

    # TODO: 开始编写你的算法吧！
    order_shares(context.s1, 1000)

# after_trading函数会在每天交易结束后被调用，当天只会被调用一次
def after_trading(context):
    pass