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2311 低价小盘简单有效.py 量化交易策略源码

# 风险及免责提示:该策略由聚宽用户在聚宽社区分享,仅供学习交流使用。
# 标题:低价小盘简单有效

#导入函数库
from jqdata import *  # 从jqdata模块导入所有内容
from jqfactor import get_factor_values  # 从jqfactor模块导入get_factor_values函数
import numpy as np  # 导numpy库并设置别名np
import pandas as pd  # 导入pandas库并设置别名pd

#初始化函数 
def initialize(context):
    # 设定基准
    set_benchmark('000905.XSHG')
    # 用真实价格交易
    set_option('use_real_price', True)
    # 打开防未来函数
    set_option("avoid_future_data", True)
    # 将滑点设置为0
    set_slippage(FixedSlippage(0))
    # 设置交易成本万分之三,不同滑点影响可在归因分析中查看
    set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, close_today_commission=0, min_commission=5),type='fund')
    # 过滤order中低于error级别的日志
    log.set_level('order', 'error')
    #初始化全局变量
    g.stock_num = 10      # 设置最大持仓股票数量
    g.limit_up_list = []  # 用于存储涨停股票的列表
    g.hold_list = []      # 用于存储当前持有股票的列表。
    # 设置交易时间,每天运行
    run_daily(prepare_stock_list, time='9:05', reference_security='000300.XSHG')
    run_weekly(weekly_adjustment, weekday=1, time='9:30', reference_security='000300.XSHG')
    run_daily(check_limit_up, time='14:00', reference_security='000300.XSHG')
    run_daily(print_position_info, time='15:10', reference_security='000300.XSHG')

关键选股模块函数解锁后查看:

  • def get_factor_filter_list(context,stock_list,jqfactor,sort,p1,p2):
  • def get_stock_list(context):
#1-3 准备股票池
def prepare_stock_list(context):
    #获取已持有列表
    g.hold_list= []    # 初始化一个空列表,用于存储当前持有的股票代码
    for position in list(context.portfolio.positions.values()):   # 遍历当前投资组合中的股票持仓
        stock = position.security  # 获取股票代码。
        g.hold_list.append(stock)  # 将股票代码添加到持有列表中。
    #获取昨日涨停列表
    if g.hold_list != []:  # 如果当前持有列表不为空,则获取昨日涨停的股票列表
        # 使用get_price函数获取持有股票列表在昨日的收盘价和涨停价
        df = get_price(g.hold_list, end_date=context.previous_date, frequency='daily', fields=['close','high_limit'], count=1, panel=False, fill_paused=False)
        df = df[df['close'] == df['high_limit']]  # 筛选出收盘价等于涨停价的股票,即昨日涨停的股票
        g.high_limit_list = list(df.code)  # 将涨停股票的代码列表存储在全局变量中。
    else:
        g.high_limit_list = [] # 如果当前持有列表为空,则设置昨日涨停股票列表为空

#1-4 整体调整持仓
def weekly_adjustment(context):
    #获取应买入列表
    target_list = get_stock_list(context)  # 获取应买入的股票列表,调用 get_stock_list 函数筛选股票。
    target_list = filter_paused_stock(target_list)  # 过滤停牌股票,确保调仓列表中不包含停牌的股票。
    target_list = filter_limitup_stock(context, target_list)  # 过滤涨停股票,确保调仓列表中不包含涨停的股票。
    target_list = filter_limitdown_stock(context, target_list)  # 过滤跌停股票,确保调仓列表中不包含跌停的股票。
    target_list = target_list[:min(g.stock_num, len(target_list))]  # 截取不超过最大持仓数的股票量,根据全局变量 g.stock_num 确定最大持仓数。
    # 调仓卖出逻辑
    for stock in g.hold_list:  # 遍历当前持仓列表
        if (stock not in target_list) and (stock not in g.high_limit_list):  # 如果股票不在应买入列表中,并且不在昨日涨停列表中,则卖出该股票。
            log.info("卖出[%s]" % (stock))  # 记录卖出信息
            position = context.portfolio.positions[stock]  # 获取股票的持仓信息
            close_position(position)  # 执行平仓操作
        else:
            log.info("已持有[%s]" % (stock)) # 记录已持有股票信息,无需卖出
    # 调仓买入逻辑
    position_count = len(context.portfolio.positions)  # 获取当前持仓数量
    target_num = len(target_list)  # 获取应买入股票列表的数量
    if target_num > position_count:  # 如果应买入股票数量大于当前持仓数量
        value = context.portfolio.cash / (target_num - position_count) # 计算每只股票应分配的资金
        for stock in target_list: # 遍历应买入股票列表
            if context.portfolio.positions[stock].total_amount == 0: # 如果当前股票不在持仓中,则买入该股票。
                if open_position(stock, value):  # 执行开仓操作
                    if len(context.portfolio.positions) == target_num:  # 如果持仓数量等于目标数量,则停止买入
                        break

#1-5 调整昨日涨停股票
def check_limit_up(context):
    now_time = context.current_dt  # 获取当前时间
    if g.high_limit_list != []:    # 检查昨日涨停股票列表是否为空
        #对昨日涨停股票观察到尾盘如不涨停则提前卖出,如果涨停即使不在应买入列表仍暂时持有
        for stock in g.high_limit_list:   # 遍历昨日涨停股票列表
            # 获取当前股票的最新价格和涨停价
            current_data = get_price(stock, end_date=now_time, frequency='1m', fields=['close','high_limit'], skip_paused=False, fq='pre', count=1, panel=False, fill_paused=True)
            if current_data.iloc[0,0] < current_data.iloc[0,1]:  # 检查当前价格是否小于涨停价,即判断今日是否打开涨停
                log.info("[%s]涨停打开,卖出" % (stock))   # 如果打开涨停,则记录卖出信息
                position = context.portfolio.positions[stock]   # 获取股票当前的持仓情况
                close_position(position)   # 卖出股票持仓
            else:
                log.info("[%s]涨停,继续持有" % (stock))   # 如果仍然涨停,则记录继续持有的信息

#2-1 过滤停牌股票
def filter_paused_stock(stock_list):
	current_data = get_current_data()   # 获取当前所有股票的数据
	return [stock for stock in stock_list if not current_data[stock].paused]   # 使用列表推导式,返回不在停牌状态的股票列表

#2-2 过滤ST及其他具有退市标签的股票
def filter_st_stock(stock_list):
	current_data = get_current_data()       # 获取当前所有股票的数据
	return [stock for stock in stock_list   # 使用列表推导式,返回不是ST股且名称中不包含特定退市标签的股票列表
			if not current_data[stock].is_st
			and 'ST' not in current_data[stock].name
			and '*' not in current_data[stock].name
			and '退' not in current_data[stock].name]

#2-3 过滤涨停的股票
def filter_limitup_stock(context, stock_list):
	last_prices = history(1, unit='1m', field='close', security_list=stock_list)  # 获取最近一分钟的收盘价
	current_data = get_current_data()  # 获取当前所有股票的数据
	return [stock for stock in stock_list if stock in context.portfolio.positions.keys()  # 使用列表推导式,返回不在涨停状态或已持有的股票列表
			or last_prices[stock][-1] < current_data[stock].high_limit]

#2-5 过滤跌停的股票
def filter_limitdown_stock(context, stock_list):
    last_prices = history(1, unit='1m', field='close', security_list=stock_list) # 获取最近一分钟的收盘价
    current_data = get_current_data() # 获取当前所有股票的数据
    return [stock for stock in stock_list if stock in context.portfolio.positions.keys() # 使用列表推导式,返回不在跌停状态或已持有的股票列表
            or last_prices[stock][-1] > current_data[stock].low_limit]

#2-6 过滤科创北交股票
def filter_kcbj_stock(stock_list):
    for stock in stock_list[:]:  # 遍历股票列表,过滤掉科创板和北交所的股票
        if stock[0] == '4' or stock[0] == '8' or stock[:2] == '68':  # 根据股票代码判断是否属于科创板或北交所
            stock_list.remove(stock)  # 从列表中移除该股票
    return stock_list

#2-6 过滤次新股
def filter_new_stock(context,stock_list):
    yesterday = context.previous_date    # 获取昨日日期
    # 使用列表推导式,返回上市时间超过250日的股票列表
    return [stock for stock in stock_list if not yesterday - get_security_info(stock).start_date < datetime.timedelta(days=250)]

#3-1 交易模块-自定义下单
def order_target_value_(security, value):
    if value == 0:   # 检查目标价值是否为0,即是否需要清仓
        log.debug("Selling out %s" % (security)) # 日志记录清仓信息
    else:
        log.debug("Order %s to value %f" % (security, value)) # 日志记录下单到特定价值的信息
    return order_target_value(security, value)   # 调用聚宽平台的order_target_value函数执行交易

#3-2 交易模块-开仓
def open_position(security, value):
    order = order_target_value_(security, value)  # 尝试对指定股票进行下单到特定价值
    if order != None and order.filled > 0:        # 检查订单是否创建成功且有成交
        return True  # 开仓成功
    return False  # 开仓失败

#3-3 交易模块-平仓
def close_position(position):
    security = position.security  # 获取持仓的股票代码
    order = order_target_value_(security, 0)  # 下单清仓 ;可能会因停牌失败
    if order != None:  # 检查订单是否创建成功
        if order.status == OrderStatus.held and order.filled == order.amount:  # 检查订单状态是否为全部成交且订单数量等于下单数量
            return True  # 平仓成功
    return False  # 平仓失败

#4-1 打印每日持仓信息
def print_position_info(context):
    #打印当天成交记录
    trades = get_trades()  # 获取当天所有成交记录
    for _trade in trades.values():  # 遍历成交记录字典的值(即成交记录对象)
        print('成交记录:'+str(_trade))
    #打印账户信息
    for position in list(context.portfolio.positions.values()):  # 遍历账户中所有持仓的股票信息
        securities=position.security  # 获取股票代码
        cost=position.avg_cost        # 获取股票当前持仓成本
        price=position.price          # 获取股票最新价
        ret=100*(price/cost-1)        # 计算股票收益率
        value=position.value          # 获取股票市值
        amount=position.total_amount  # 获取股票持股数量
        print('代码:{}'.format(securities))
        print('成本价:{}'.format(format(cost,'.2f')))
        print('现价:{}'.format(price))
        print('收益率:{}%'.format(format(ret,'.2f')))
        print('持仓(股):{}'.format(amount))
        print('市值:{}'.format(format(value,'.2f')))
        print('———————————————————————————————————')
    print('———————————————————————————————————————分割线————————————————————————————————————————')
2025-02-21
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