一个比较满意的交易模型

交易这件事，简单就是真理！

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线上模拟曲线

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# 初始化函数,全局只运行一次
def init(context):
    # 设置基准收益：沪深300指数
    set_benchmark('000300.SH')
    # 打印日志
    log.info('策略开始运行,初始化函数全局只运行一次')
    # 设置股票每笔交易的手续费为万分之二(手续费在买卖成交后扣除,不包括税费,税费在卖出成交后扣除)
    set_commission(PerShare(type='stock',cost=0.0002))
    # 设置股票交易滑点0.5%,表示买入价为实际价格乘1.005,卖出价为实际价格乘0.995
    set_slippage(PriceSlippage(0.005))
    # 设置日级最大成交比例25%,分钟级最大成交比例50%
    # 日频运行时，下单数量超过当天真实成交量25%,则全部不成交
    # 分钟频运行时，下单数量超过当前分钟真实成交量50%,则全部不成交
    set_volume_limit(0.25,0.5)
    # 设置要操作的股票：贵州茅台
    context.security = '600519.SH'
    # 回测区间、初始资金、运行频率请在右上方设置

#每日开盘前9:00被调用一次,用于储存自定义参数、全局变量,执行盘前选股等
def before_trading(context):

    # 获取日期
    date = get_datetime().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    # 打印日期
    log.info('{} 盘前运行'.format(date))

## 开盘时运行函数
def handle_bar(context, bar_dict):

    # 获取时间
    time = get_datetime().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    # 打印时间
    log.info('{} 盘中运行'.format(time))

    # 获取股票过去20天的收盘价数据
    closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1)
    # 计算20日均线
    MA20 = closeprice['close'].mean()
    # 计算5日均线
    MA5 = closeprice['close'].iloc[-5:].mean()
    # 获取当前账户当前持仓市值
    market_value = context.portfolio.stock_account.market_value
    # 获取账户持仓股票列表
    stocklist = list(context.portfolio.stock_account.positions)

    # 如果5日均线大于20日均线,且账户当前无持仓,则全仓买入股票
    if MA5 > MA20 and len(stocklist) ==0 :
        # 记录这次买入
        log.info("5日均线大于20日均线, 买入 %s" % (context.security))
        # 按目标市值占比下单
        order_target_percent(context.security, 1)

    # 如果5日均线小于20日均线,且账户当前有股票市值,则清仓股票
    elif MA20 > MA5 and market_value > 0:
        # 记录这次卖出
        log.info("5日均线小于20日均线, 卖出 %s" % (context.security))
        # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
        order_target(context.security, 0)

## 收盘后运行函数,用于储存自定义参数、全局变量,执行盘后选股等
def after_trading(context):

    # 获取时间
    time = get_datetime().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # 打印时间
    log.info('{} 盘后运行'.format(time))
    log.info('一天结束')

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