量化策略系列教程：14海龜策略

02-05

天天跟小哥要策略，你們也不怕累著小哥~不過我願意！哈哈哈~今兒給大家來個新策略，這幾天策略更新的慢一些，因為要做python教程視頻，大家不要太著急哈~證經社量化社區 - 證經社

PS：悟空傳還挺好看的嘿！倪妮的這個紫霞也挺好美的哈~

1. 策略原理：

海龜交易系統作為一個著名的交易系統，具備三個特徵：第一，是一個完整的交易系統，覆蓋了交易的每個環節；第二，是一個機械化的交易系統，不給交易者留下任何主觀想像決策的空間和餘地；第三，是一個已經被驗證可以盈利的交易系統，在多個期貨品種中都可以獲得穩定性的收益。

海龜交易系統涵蓋了成功交易中的每一個必要環節：買賣市場（買賣什麼）；頭寸規模（買賣多少）；入市（何時買賣）；止損（什麼時候放棄一個虧損的頭寸）；退出（什麼時候退出一個贏利的頭寸）；戰術（怎麼進行買賣）。

海龜交易入市法則：系統 1：以 20 日突破為基礎的短期系統；系統 2：以 55 日突破為基礎的中長期系統；海龜交易退出法則：系統 1 採用 10 日突破退出法則：對於多頭頭寸而言，在價格跌破過去 10 日最低點時退出；對空頭頭寸而言，在價格超過 10 日最高點時退出。總之，如果價格發生了不利於頭寸的 10 日突破，所有單位頭寸都要退出。系統 2 採用 20 日突破退出法則：對多頭頭寸而言，是 20 日向下突破，對空頭頭寸而言，是 20 日向上突破。只要價格發生了不利於頭寸的 20 日突破，所有頭寸都會退出。

本策略只是海龜策略的框架：採用20日突破原則，20日向上突破時進行開倉，20日向下突破時進行平倉。

2. 代碼解讀：

2.1 turtle.ini

[strategy]nusername=npassword=n;模擬狀態nmode=4ntd_addr=localhost:8001nstrategy_id=n;訂閱代碼注意及時更新nsubscribe_symbols=nn[backtest]nstart_time=2016-08-22 09:00:00nend_time=2016-08-26 16:00:00n;策略初始資金ninitial_cash=1000000n;委託量成交比率，默認=1（每個委託100%成交）ntransaction_ratio=1n;手續費率，默認=0（不計算手續費）ncommission_ratio=0n;滑點比率，默認=0（無滑點）nslippage_ratio=0nn[para]ncsv_file=stocks.csvnperiod=20nhop=0.1nnn##############################################################n# logger settingsn##############################################################n[loggers]nkeys=rootnn[logger_root]nlevel=DEBUGnhandlers=console,filenn[handlers]nkeys=console,filenn[handler_file]nclass=handlers.RotatingFileHandlernargs=(strategy_turtle.log,a,1000,5)nformatter=simplenn[handler_console]nclass=StreamHandlernargs = (sys.stdout,)nformatter=simplenn[formatters]nkeys = simplenn[formatter_simple]nformat=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)sndatefmt=n

2.2 turtle.py

# encoding: utf8nnimport loggingnimport logging.confignimport pandas as pdnimport numpy as npnfrom gmsdk import *nnclass TurtleStrategy(StrategyBase):n def __init__(self, *args, **kwargs):n super(TurtleStrategy, self).__init__(*args, **kwargs)n self.__get_param__()n self.__init_data__()n;讀取參數n def __get_param__(self):n self.csv_file = self.config.get(para, csv_file)n self.period = self.config.getint(para, period)n self.hop = self.config.get(para, hop) or 0.1n；讀取CSV文件n def __init_data__(self):n n read stocks from csv filen :return:n n self.sec_ids = []n self.hist_data = dict()n self.positions = dict()nn subscribe_symbols = []nn stocks = pd.read_csv(self.csv_file, sep=,)n for r in stocks.iterrows():n exchange = r[1][0]n sec_id = r[1][1]n buy_amount = r[1][2]n t = "{0}.{1}".format(exchange, sec_id)nn hl = self.get_highest_lowest_price(t)n #print (hl)n self.hist_data[t] = hl + (buy_amount,) ## high, low, buy_amountnnn self.sec_ids.append("{0}".format(sec_id))n subscribe_symbols.append(t + ".tick")nn self.subscribe(",".join(subscribe_symbols))nn；獲取近20日的最高價及最低價n def get_highest_lowest_price(self, symbol):n #print(symbol)n ## get last N dailybarsn hd = self.get_last_n_dailybars(symbol, self.period)nn high_prices = [b.high for b in hd]n #high_prices.reverse()nn low_prices = [b.low for b in hd]n #low_prices.reverse()nn return np.max(high_prices), np.min(low_prices)nnn def on_tick(self, tick):nn if not tick.sec_id in self.sec_ids:n passn #self.logger.info( "received tick: %s %s %s %s" % (tick.exchange, tick.sec_id, round(tick.last_price,2), tick.last_volume))n else:n #self.logger.info( "received tick: %s %s, A: %s B: %s" % (tick.sec_id, round(tick.last_price,2), round(tick.asks[0][0],2), round(tick.bids[0][0],2)))n symbol = ".".join([tick.exchange, tick.sec_id])nn data = self.hist_data.get(symbol)n self.hop = float(self.hop)n #print (data)n pa = self.get_positions()n #int pan;開倉及平倉n if data and tick.last_price > data[0] : ## check highn volume = int(data[2]/(tick.last_price+self.hop)/100)*100 ## get slots, then sharesn if bool(self.get_position(tick.exchange,tick.sec_id,1)) == 0:n #print (to_dict(aaa[0]))n self.open_long(tick.exchange, tick.sec_id, tick.last_price + self.hop, volume)n #print (tick.exchange, tick.sec_id, tick.last_price + self.hop, volume)nn #print (tick.sec_id)n elif data and tick.last_price < data[1]: ## check lownn #p = self.get_position(tick.exchange, tick.sec_id, OrderSide_Bid)n ps = self.get_positions()n for p in ps:n sym = ".".join([p.exchange, p.sec_id])n self.positions[sym] = pn #print (p)nn ## if not in stock list, close long positionn if p.sec_id in self.sec_ids:n self.close_long(p.exchange, p.sec_id, 0, p.volume)nnif __name__ == __main__:n ini_file = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else turtle.inin logging.config.fileConfig(ini_file)n st = TurtleStrategy(config_file=ini_file)n st.logger.info("Strategy turtle ready, waiting for data ...")n ret = st.run()nst.logger.info("Strategy turtle message %s" % st.get_strerror(ret))n

2.3 stocks.csv

如果想了解相關的python函數和掘金介面函數，走下方通道：

http://zjshe.cn/q/forum.php?mod=viewthread&tid=61&extra=page%3D1

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