WeQuant交易策略—EMA指标
策略名称:EMA指标策略
关键词:指数移动平均、双均线、动态止损。
方法:
1)用快慢两条指数移动平均线的交叉作为买入卖出信号;
2)快线自下而上穿过慢线,买入;自上而下穿过慢线,卖出;
3)持仓期间计算净值的回撤,当回撤大于预设值时,全仓卖出止损,等待下一次入场信号
# !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 策略代码总共分为三大部分,1)PARAMS变量 2)initialize函数 3)handle_data函数 # 请根据指示阅读。或者直接点击运行回测按钮,进行测试,查看策略效果。 # 策略名称:EMA指标策略 # 关键词:指数移动平均、双均线、动态止损。 # 方法: # 1)用快慢两条指数移动平均线的交叉作为买入卖出信号; # 2)快线自下而上穿过慢线,买入;自上而下穿过慢线,卖出; # 3)持仓期间计算净值的回撤,当回撤大于预设值时,全仓卖出止损,等待下一次入场信号 import talib # 阅读1,首次阅读可跳过: # PARAMS用于设定程序参数,回测的起始时间、结束时间、滑点误差、初始资金和持仓。 # 可以仿照格式修改,基本都能运行。如果想了解详情请参考新手学堂的API文档。 PARAMS = { "start_time": "2017-02-01 00:00:00", "end_time": "2017-08-01 00:00:00", "slippage": 0.003, # 此处“slippage"包含佣金(千二)+交易滑点(千一) "account_initial": {"huobi_cny_cash": 100000, "huobi_cny_btc": 0}, } # 阅读2,遇到不明白的变量可以跳过,需要的时候回来查阅: # initialize函数是两大核心函数之一(另一个是handle_data),用于初始化策略变量。 # 策略变量包含:必填变量,以及非必填(用户自己方便使用)的变量 def initialize(context): # 设置回测频率, 可选:'1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '1d', '1w', '1M', '1y' context.frequency = "15m" # 设置回测基准, 比特币:'huobi_cny_btc', 莱特币:'huobi_cny_ltc', 以太坊:'huobi_cny_eth' context.benchmark = "huobi_cny_btc" # 设置回测标的, 比特币:'huobi_cny_btc', 莱特币:'huobi_cny_ltc', 以太坊:'huobi_cny_eth' context.security = "huobi_cny_btc" # EMA快线回看时间 context.user_data.ema_fast_window = 5 # EMA慢线回看时间 context.user_data.ema_slow_window = 20 # 设置回撤止损线 (%)。 如设置为5,则当回撤大于等于5%时,止损退出 context.user_data.stop_loss_line = 10 # 记录净值的最大值,用于计算持仓的回撤,判断是否应该止损。每次止损或者全仓卖出后,会被设置为None,重新计算 context.user_data.max_net = None # 阅读3,策略核心逻辑: # handle_data函数定义了策略的执行逻辑,按照frequency生成的bar依次读取并执行策略逻辑,直至程序结束。 # handle_data和bar的详细说明,请参考新手学堂的解释文档。 def handle_data(context): # 买入信号 long_signal_triggered = False # 卖出信号 short_signal_triggered = False # 止损信号 stop_loss_signal_triggered = False # 更新净值最大值 if context.user_data.max_net is None: context.user_data.max_net = context.account.huobi_cny_net else: if context.user_data.max_net < context.account.huobi_cny_net: context.user_data.max_net = context.account.huobi_cny_net # 计算当前回撤 current_draw_down = (1 - context.account.huobi_cny_net / context.user_data.max_net) * 100 context.log.info("当前回撤为 %.2f%%, 止损线为 %.2f%%" % (current_draw_down, context.user_data.stop_loss_line)) # 当前回撤大于止损线,则产生卖出止损信号 if current_draw_down > context.user_data.stop_loss_line: context.log.info("已经触发止损线,全仓卖出止损,等待下一次买入信号") stop_loss_signal_triggered = True # 获取历史数据 hist = context.data.get_price(context.security, count=context.user_data.ema_slow_window+1, frequency=context.frequency) if len(hist.index) < context.user_data.ema_slow_window: context.log.warn("bar的数量不足, 等待下一根bar...") return # 收盘价 close_prices = hist["close"].values # 计算EMA值 ema_fast = talib.EMA(close_prices, context.user_data.ema_fast_window) ema_slow = talib.EMA(close_prices, context.user_data.ema_slow_window) # 当前快线EMA current_ema_fast = ema_fast[-1] # 当前慢线EMA current_ema_slow = ema_slow[-1] # 前一个bar的快线EMA pre_ema_fast = ema_fast[-2] # 前一个bar的慢线EMA pre_ema_slow = ema_slow[-2] context.log.info("当前EMA 快线 = %.2f, 慢线 = %.2f; 前一个bar EMA 快线 = %.2f, 慢线 = %.2f" % (current_ema_fast, current_ema_slow, pre_ema_fast, pre_ema_slow)) # EMA快线从下向上穿过EMA慢线时,产生买入信号 if pre_ema_fast <= pre_ema_slow and current_ema_fast > current_ema_slow: context.log.info("EMA快线从下向上穿过EMA慢线时,产生买入信号") long_signal_triggered = True # EMA快线从上向下穿过EMA慢线时,产生卖出信号 elif pre_ema_fast >= pre_ema_slow and current_ema_fast < current_ema_slow: context.log.info("EMA快线从上向下穿过EMA慢线时,产生卖出信号") short_signal_triggered = True # 有卖出信号,且持有仓位,则市价单全仓卖出 if short_signal_triggered or stop_loss_signal_triggered: if context.account.huobi_cny_btc >= HUOBI_CNY_BTC_MIN_ORDER_QUANTITY: context.user_data.max_net = None # 卖出信号,且不是空仓,则市价单全仓清空 context.log.info("正在卖出 %s" % context.security) context.log.info("卖出数量为 %s" % context.account.huobi_cny_btc) context.order.sell(context.security, quantity=str(context.account.huobi_cny_btc)) else: context.log.info("仓位不足,无法卖出") # 有买入信号,且持有现金,则市价单全仓买入 elif long_signal_triggered: if context.account.huobi_cny_cash >= HUOBI_CNY_BTC_MIN_ORDER_CASH_AMOUNT: # 买入信号,且持有现金,则市价单全仓买入 context.log.info("正在买入 %s" % context.security) context.log.info("下单金额为 %s 元" % context.account.huobi_cny_cash) context.order.buy(context.security, cash_amount=str(context.account.huobi_cny_cash)) else: context.log.info("现金不足,无法下单") else: context.log.info("无交易信号,进入下一根bar")
15m
30m
60m
exception?
4h
1d
WeQuant交易策略—EMA指标的更多相关文章
- WeQuant交易策略—网格交易
网格交易策略(Grid Trading) 策略介绍 网格策略本质上是一种低吸高抛的策略.标的物价格越低,吸纳的头寸越多:标的物价格越高,卖出的头寸越多.网格策略巧妙地借鉴了日常生活中渔翁撒网扑鱼的思路 ...
- WeQuant交易策略—KDJ
KDJ随机指标策略策略介绍KDJ指标又叫随机指标,是一种相当新颖.实用的技术分析指标,它起先用于期货市场的分析,后被广泛用于股市的中短期趋势分析,是期货和股票市场上最常用的技术分析工具.随机指标KDJ ...
- WeQuant交易策略—MACD
MACD(指数平滑异同平均线)策略简介MACD指标应该是大家最常见的技术指标,在很多股票.比特币的软件中都是默认显示的.MACD是从双指数移动平均线发展而来的.意义和双移动平均线基本相同,即由快.慢均 ...
- WeQuant交易策略—EMV
EMV指标策略 简介 EMV(Ease of Movement Value, 简易波动指标),它是由RichardW.ArmJr.根据等量图和压缩图的原理设计而成, 目的是将价格与成交量的变化结合成一 ...
- WeQuant交易策略—ATR
ATR(真实波幅均值)策略 策略介绍 ATR(average true range,真实波幅均值),是用来衡量一段时间内价格的真实的平均波动范围,ATR不是一个领先指标,但是它测量最重要的市场参数之一 ...
- WeQuant交易策略—RSI
RSI指标策略 策略介绍 RSI(相对强弱指标),是通过一段时期内的平均收盘上涨和下跌数,计算价格上涨所产生的波动占整个波动的百分比,来分析市场买卖盘的意向和实力. 计算公式(以日为单位举例) RSI ...
- WeQuant交易策略—BOLL
BOLL(布林线指标)策略 简介 BOLL(布林线)指标是技术分析的常用工具之一,由美国股市分析家约翰•布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标.一般而言,价格的运动总是围 ...
- WeQuant交易策略—Chaikin A/D
策略名称:AD指标策略 多空双方力量浮标- AD(Chaikin A/D线)策略关键词:ChaikinA/D线.多空对比.AD指标是一种非常流行的平横交易量指标, 用于估定一段时间内该证券累积的资金流 ...
- WeQuant交易策略—NATR
策略名称:NATR策略关键词:规范真实波幅.价格突破. NATR,是对ATR指标进行了标准化.主要应用于了解价格的震荡幅度和节奏,在窄幅整理行情中用于寻找突破时机.本策略在当前价格高于之前价格一定倍数 ...
随机推荐
- java Script 用if else 实现从大到小指定输出,升序排列
我只是一个小白 各位大神看到不要介意 var a = Number(prompt("请输入你需要排列的第一个数字")) var b = Number(prompt("请输 ...
- nopCommerce 3.9 大波浪系列 之 IWebHelper
接口:Nop.Core.IWebHelper 实现:Nop.Core.WebHelper 测试:Nop.Core.Tests.WebHelperTests 简介:Web辅助类 功能:获取客户端IP地址 ...
- nopCommerce 3.9 大波浪系列 之 NUnit 配置调试环境
官网:http://nunit.org/ GitHub:https://github.com/nunit 本文只介绍NUnit在VS中的配置使用,进一步学习 NUnit 请参考官方文档. nopCom ...
- sed的粉丝
UNIX/LINUX下有个工具叫sed,起源于ed命令,但没有人机交互,完全是脚本语言.sed虽然是结构化的程序,但其虚拟出来的机器与我们实际机器相差甚远,依靠模式空间和保留空间的交替使用.正则表达式 ...
- Akka(15): 持久化模式:AtLeastOnceDelivery-消息保证送达模式
消息保证送达是指消息发送方保证在任何情况下都会至少一次确定的消息送达.AtleastOnceDelivery是一个独立的trait,主要作用是对不确定已送达的消息进行补发,这是一种自动的操作,无需用户 ...
- (转)mq常用命令
(暂时放一放) 创建队列管理器crtmqm qmgrname 删除队列管理器dltmqm [-z] qmgrname 启动队列管理器strmqm qmgrname 停止队列管理器endmq ...
- 电脑装windows与Centos双系统时引导问题
(本文对电脑如何装windows系统和centos系统不进行详细赘述.) 电脑装双系统时,首先要安装windows系统,在硬盘中划分一块空闲的分区,用来安装centos系统(可以借助"软碟通 ...
- 【Mysql】Mysql关键字
ADD ALL ALTER ANALYZE AND AS ASC ASENSITIVE BEFORE BETWEEN BIGINT BINARY BLOB BOTH BY CALL CASCADE C ...
- [BZOJ1500][NOI2005]维修数列---解题报告
Portal Gun:[BZOJ1500][NOI2005]维修数列 有一段时间没写博客了,最近在刚数据结构......各种板子背得简直要起飞,题目也是一大堆做不完,这里就挑一道平衡树的题来写写好了 ...
- robot framework 怎么点击文本总结
点击文本有一下几种方式 1.