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請問這個策略有偷價或者未來函數行為嗎?回測效果很好 [開拓者 TB]

  • 咨詢內容: import pandas as pd
    import numpy as np

    def init(context):
        context.s1 = '000001.XSHG'
        context.max_num_stocks = 40
        context.days = 0
        context.period_days = 1
        context.relative_strength_6m = {}

    def period_passed(context):
        return context.days % context.period_days == 0
       
    def before_trading(context):
        context.days += 1
        if not period_passed(context):
            return
       
        dofilter(context)
        update_universe(context.fundamental_df.columns.values)

    def dofilter(context):
       
        fundamental_df = get_fundamentals(
            query(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap)
            .order_by(fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.asc())
            .limit(context.max_num_stocks)
        )
       
        #Update context
        context.stocks = [stock for stock in fundamental_df]
        context.fundamental_df = fundamental_df
       
    def rebalance(context, bar_dict):
       
        for stock in context.portfolio.positions:
            if stock not in context.fundamental_df:
                order_target_percent(stock, 0)
                
        context.stocks = [stock for stock in context.stocks
                          if stock in bar_dict and bar_dict[stock].is_trading and context.relative_strength_6m[stock] <-0.5]
       
        if len(context.stocks) == 0:
            return
       
        weight = 1.0/len(context.stocks)
       
        for stock in context.stocks:
            order_target_percent(stock, weight)
       
    def handle_bar(context, bar_dict):
       
        his = history(10, '1d', 'close')['000001.XSHG']
       
        if period_passed(context):
            if his[9]/his[8]< 0.97:
                if len(context.portfolio.positions)>0:
                    for stock in context.portfolio.positions.keys():
                        order_target_percent(stock, 0)
                return
       
        if not period_passed(context):
            return
       
        compute_relative_strength(context,bar_dict)
        rebalance(context, bar_dict)
       
    def compute_relative_strength(context,bar_dict):
       
        prices = history (150, '1d', 'close')

        #過去六個月的價格變化率
        pct_change = (prices.ix[149] - prices.ix[19]) / prices.ix[19]
        #print(prices.ix[19])
        #print(pct_change)
        priceofbase = history (150, '1d', 'close')[context.s1]
        pct_changeforbase = (priceofbase.ix[149] - priceofbase.ix[19]) / priceofbase.ix[19]
        pct_change = pct_change - pct_changeforbase
        print(pct_change.index)
        print(bar_dict)
        if pct_changeforbase != 0:
            pct_change = pct_change / abs(pct_changeforbase)
        context.relative_strength_6m = pct_change

     

  • TB技術人員: 你這個代碼都不是TB的,怎么回測的?

     

  • TB客服: 本帖最后由 bahuang 于 2016-2-26 08:40 編輯

    這里也有人用python

 

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