【done】小白求助：券商版里面的行业轮动示例需要修改哪些函数？

武林 · 发表于 2024-4-1 12:39:06

运行提示：get_history_data版本较老，推荐使用get_market_data_ex替代，配合download_history_data补充昨日以前的K线数据。

问题是：应该如何修改？还有里面是否还有其他需要修改的函数？例如get_sector?还有set_universe?

#coding=gbk
#导入常用库
import numpy as np
import math
#初始化函数,用于初始化策略
def init(C):
MarketPosition={} #初始化持仓字典
C.MarketPosition=MarketPosition #将持仓字典存储在全局变量C中
index_universe=['399381.SZ','399382.SZ','399383.SZ','399384.SZ','399385.SZ','399386.SZ'] #行业指数列表
index_stocks=[] #存储行业指数下的所有股票
for index in index_universe: #遍历每个行业指数
for stock in C.get_sector(index): #获取该行业下的所有股票
index_stocks.append(stock) #将股票添加到列表中
C.set_universe(index_universe+index_stocks) #设定股票池,包括行业指数和行业内的所有股票
C.day=20 #设置回测周期
C.ratio=0.8 #设定资金比例
C.holding_amount=5 #设定持仓数量为5只股票
C.accountid='testS' #设定账户ID
def handlebar(C):
buy_condition=False #买入初始值为False
sell_condition=False #卖出初始值为False
d=C.barpos #获取当前K线值
lastdate=timetag_to_datetime(C.get_bar_timetag(d-1),'%Y%m%d') #获取上一根K线的日期
date=timetag_to_datetime(C.get_bar_timetag(d),'%Y%m%d') #获取当前K线日期
print(date)
index_list=['399381.SZ','399382.SZ','399383.SZ','399384.SZ','399385.SZ','399386.SZ'] #设定行业指数列表
return_index=[] #建立空列表,用于存储行业指数收益率
weight=C.ratio/C.holding_amount #计算每只股票的权重
size_dict={} #设立空字典,存储股票市值
if (float(date[-4:-2])!=float(lastdate[-4:-2])): #根据与钱一日的月份数据是否相同判断是否新的一个月
his=C.get_history_data(21,'1d','close') #获取过去21个交易日的收盘价数据
for k in list(his.keys()): #遍历历史数据
if len(his[k])==0: #如果某只股票没有历史数据
del his[k] #删除该股票
for index in index_list: #遍历行业指数列表
ratio=0 #初始化收益率
try:
ratio=(his[index][-2]-his[index][0])/his[index][0] #计算过去20个交易日的收益率
except KeyError: #如果索引错误
print('key error:'+index) #打印错误信息
except IndexError: #如果列表索引越界
print('list index out of range:'+index) #打印错误信息
return_index.append(ratio) #将收益率添加在列表中
#获取指定数内收益表现最好的行业
best_index=index_list[np.argmax(return_index)]
#获取最佳行业指数下当天有交易的股票
index_stock=C.get_sector(best_index)
stock_available=[] #建立空集,用于存储当天有交易股票
for stock in index_stock:
if C.is_suspended_stock(stock)==False:
stock_available.append(stock)
for stock in stock_available:
if stock in list(his.keys()):
#目前历史流通股本取不到,暂用总股本
if len(his[stock])>=2:
stocksize=his[stock][-2]*float(C.get_financial_data(['CAPITALSTRUCTURE.total_capital'],[stock],lastdate,date).iloc[0,-1])
size_dict[stock]=stocksize
elif len(his[stock])==1:
stocksize=his[stock][-1]*float(C.get_financial_data(['CAPITALSTRUCTURE.total_capital'],[stock],lastdate,date).iloc[0,-1])
size_dict[stock]=stocksize
else:
return
size_sorted=sorted(list(size_dict.items()),key=lambda item:item[1])
pre_holding=[]
for tuple in size_sorted[-C.holding_amount:]:
pre_holding.append(tuple[0])
print('买入备选',pre_holding)
#函数下单
if len(pre_holding)>0:
sellshort_list=[]
for stock in list(C.MarketPosition.keys()):
if stock not in pre_holding and (stock in list(his.keys())):
order_shares(stock,-C.MarketPosition[stock],'lastest',histock[-1],C,C.accountid)
print('sell',stock)
sell_condition=True
sellshort_list.append(stock)
if len(sellshort_list)>0:
for stock in sellshort_list:
del C.MarketPosition[stock]
for stock in pre_holding:
if stock not in list(C.MarketPosition.keys()):
Lots=math.floor(C.ratio*(1.0/len(pre_holding))*C.capital/(his[stock][-1]*100))
order_shares(stock,Lots*100,'lastest',his[stock][-1],C,C.accountid)
print('buy',stock)
buy_condition=True
C.MarketPosition[stock]=Lots*100
C.paint('do_buy',int(buy_condition),-1,0)
C.paint('do_sell',int(sell_cindition),-1,0)