量化交易从入门到放弃——体验简单策略熟悉API（次新股倒金字塔加仓）

本文仅为学习笔记，无法保证正确性，不可作为交易参考。

在市场上有一个被奉为真理的加仓方法——倒金字塔加仓，传说只要按照倒金字塔加仓，一定不会亏损;今天就对这一方法利用宽客平台实现一下。

1、算法逻辑

1、分别选取次新板块和沪深300;

2、过滤上市不满30天股票;

3、为了不让平台珍贵的运算能力浪费在我这无聊的代码运行过程，随机选取50支;

4、初始建仓10%;

5、每当个股持仓亏损达到10%时，加仓一倍;

6、个股浮盈20%，止盈操作;

7、仓位达到90%时，开始对亏损超过15%的股票进行止损;

8、建仓后只平仓或加仓，不再开仓

2、代码实现（以次新板块为例）

# 导入函数库
from jqdata import *
import numpy as np
from datetime import timedelta
# 初始化函数，设定基准等等def initialize(context):g.stock_size = 50g.init_flag = False# 设定沪深300作为基准set_benchmark('000300.XSHG')# 开启动态复权模式(真实价格)set_option('use_real_price', True)# 输出内容到日志 log.info()log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次')# 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log# log.set_level('order', 'error')g.stocks = get_concept_stocks('GN189')### 股票相关设定 #### 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')## 运行函数（reference_security为运行时间的参考标的；传入的标的只做种类区分，因此传入'000300.XSHG'或'510300.XSHG'是一样的）# 开盘时运行run_daily(market_open, time='open', reference_security='000300.XSHG')# 收盘后运行run_daily(after_market_close, time='after_close', reference_security='000300.XSHG')## 开盘时运行函数
def market_open(context):init_percent = 0.1log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time()))security_list = np.array(g.stocks)security_list = [s for s in np.random.choice(security_list, size=100) if (not get_current_data()[s].paused) and ((context.current_dt.date() - get_security_info(s).start_date) > timedelta(30))]security_list = np.array(security_list)cash = context.portfolio.positions_valueall_cash = context.portfolio.total_valueg.pos = cash / all_cashg.target_value = all_cash * init_percentg.per_socket_value = g.target_value / g.stock_sizelog.info('positions: {}'.format(g.pos))if g.init_flag:positions = [s for s in context.portfolio.positions.keys() if not get_current_data()[s].paused]for s in positions:avg = context.portfolio.positions[s].avg_costp = context.portfolio.positions[s].pricepct = (p - avg) / avglog.info('s:{}, pct:{}'.format(s, pct))if pct > 0.2:order_target(s, 0, MarketOrderStyle())if g.pos < 0.9:if pct < -0.10:order(s, context.portfolio.positions[s].total_amount, MarketOrderStyle())else:if pct < -0.15:order_target(s, 0, MarketOrderStyle())else:init_order(context, security_list)# log.info('pos:{}'.format(context.portfolio.positions_value / context.portfolio.total_value))def init_order(context, security_list):for s in np.random.choice(security_list, size=g.stock_size):order_value(s, g.per_socket_value, MarketOrderStyle())# 收盘后运行函数
def after_market_close(context):g.init_flag = Trueorders = get_open_orders()for o in orders.values():cancel_order(o)

3、回测（其中一次回测效果）

4、总结

1、initialize全局只运行一次;

2、初始化全局变量g时，要考虑运行频率;

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