量化投资学习(1):第一个策略

本文介绍了量化投资的基础知识,包括策略的init和handle_bar方法,以及如何使用context和bar_dict。重点讲解了利用简单移动平均线(SMA)创建一个金叉策略,通过观察20日和50日SMA的交叉点来决定买入或卖出股票。当20日线穿越50日线向上,视为买入信号;反之,若20日线向下穿越50日线,则视为卖出信号。策略实现中需要计算持仓和可用资金以调整交易操作。
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)
  context.s1='000001.XSHE'

你所选择的证券的每一个交易数据更新,都将会触发此段逻辑
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状态信息

使用order_shares(id_or_ins,amout) 方法进行落单

TODO: 开始编写你的算法把
order_shares(context,s1,1000)

    order_shares(context.s1,1000)

每一个交易策略都需要定义init和handle_bar两个方法。在每次创建一个新的策略的时候,都会自动生成,你只需要在每个方法中填入你自己策略逻辑就可以了。

在策略运行的时候init方法会先于其它所有方法运行,且只运行一次。handle_bar在每次数据更新的时候会运行一次。比如说每日回测,在你限定的交易时间范围内,从最早的交易日到最新的交易日,按

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