股票交易

实现一个回测功能的程序

帮忙实现一个回测功能，选择一个时间窗口，然后每天手动输入买卖的股票和价格和数量，等时间窗口结束，统计下收益率等指标

应该是T+1交易啊。为什么再第一天就有买和卖呢？

动态止盈如何写代码?

目前只知道固定的止盈代码如下。

#----------------------------------------止盈模块START----------------------------------------#

# 对于持仓中的每一只股票来说

for ins in current_hold_instruments:

    # 获取它的成本价

    stock_cost = context.get_position(ins).cost_price

    # 获取它的当前市场价

    stock_market_price = co

如下图，日志中能看到8-29日有下单买入，但是持仓跟详情中都无法看到8-29的股票，请问这是什么问题？

策略地址

https://bigquant.com/codesharev3/2c43868a-3f41-4550-89c4-84f181de6e77

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盘中的模拟盘如何创建？

站在模拟盘角度考虑，假设今天还未开盘时，我挑选了N只股票，以股票A为例，我自己评估了股票A今天可能会达到的价格假设为10元，当股票A早上集合竞价结束开盘价高于10元，直接挂单开盘价买，否则直接挂单10元，盘中如果达到了这个10元价格就直接买入了，然后我再评估A股票的卖出价格为11元，如果在接下来的某一天，在中午收盘的时候价格低于11元了就直接挂当前价格卖掉了，这个是站在模拟盘的角度，我有一个标杆就是这个买入的10元和卖出的11元，与之做对比的是A股票当天盘中的实时变化价格，这种要依据盘中实时变化价格的模拟盘应该如何创建呢

回测绩效

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策略简介

本策略是日内回转交易可转债策略，其实和日内股票交易类似，毕竟可转债和股票非常接近，所以如果大家想测试日内股票交易策略，那么将标的和表名改成股票的即可。读者可能好奇，股票和可转债不能做空，那么怎么做日内回转呢？正是因为我提前设置了底仓，所以预测下跌我就能卖出底仓，然后收盘买回，预测上涨，我能立马多买一份，收盘再卖出，这样能实现收盘始终拥有底仓，只做日内波段。因此，称为日内回转交

策略介绍

该策略是一个典型的事件策略，事件策略和选股策略是有本质上的区别的，事件策略的基本思想是，对于特定的股票，什么时候该买，什么时候该卖，本文介绍了一种基于MACD指标的事件策略

具体来说，MACD包括三个指标：

• MACD（平滑异同移动平均线）：MACD线是短期指数移动平均线（通常是12天EMA）与长期指数移动平均线（通常是26天EMA）之间的差值，反映了短期价格动量相对于长期价格动量的变化
• Signal（信号线）：信号线是MACD线的9天指数移动平均线（9天EMA），用于平滑MACD线的波动，信号线的交叉情况常用于生成买卖信号
• Histogram（差离值）：差离值

作业思路：地量出地价，寻求反转的机会。买入换手率最低的5只股票，持仓5天。

https://bigquant.com/codesharev3/146b942c-f869-4e93-b392-e18a29370c0c

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MFI资金流向指标

计算方式：

• 典型价格（TP）=当日最高价、最低价与收盘价的算术平均值；货币流量（MF）=典型价格（TP）*当日成交量；
• 如果当日MF＞昨日MF，则将当日的MF值视为正货币流量（PMF），将N日内的正货币流量加总代入公式5；
• 如果当日MF＜昨日MF，则将当日的MF值视为负货币流量（NMF），将N日内的负货币流量加总代入公式5；MFI = 100 -［100/(1＋PMF/NMF)］

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OBV能量潮

计算方式：

• 从上市第一天起，逐日累计每日上市股票总成交量若当日收盘价高于前一日收盘价，则当日OBV为前OBV加上本

策略介绍

本策略基于日频双均线策略基础上，衍生至分钟频。涉及两条移动平均线——一条短期（快速）和一条长期（慢速）——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

1. 筛选条件：将5日平均收盘价作为短线，40日平均收盘价作为长线；短线上穿长线买入，长线下穿短线卖出。
2. 策略回测：开盘买卖，回测时间为2024-05-20 09:00:00至2024-05-28 15:00:00。

策略实现

输入特征模块

• 将5日均线作为短线，m_avg(close, 5) AS _mean_short；40日均线作为长线，`m_avg(close

一字涨停是指股票在当日开盘后一直处于涨停状态，即股价连续涨停，无法交易。一字涨停策略的目的是在股票出现一字涨停时，尽可能地捕捉到股票的上涨趋势，以获取更高的收益。在平台的预计算因子表中包含一字涨跌停字段line_price_limit，因此，本文将利用该字段对一字涨停策略进行一个简单的实现。

策略流程

1. 过滤ST、停牌、北交所股票
2. 根据line_price_limit字段筛选出一字涨停且成交金额amount>10000的股票
3. 令成交笔数deal_number为score，并按照降序排列，同时设置持仓票数为25，等位持仓
4. 调仓天数为3

提示

需要注意的

策略介绍

本策略主要讲解如何在策略中加入个股风控与大盘风控逻辑。

• 个股风控：个股价格低于某一价格时，但是不影响其他股票的买卖信号，也被称为止盈止损逻辑。
• 大盘风控：大盘上证指数最近表现比较差时，将仓内股票全部清空，当日不再交易。

本策略就是在平台的默认可视化线性模板策略的基础上进行修改的，就是一个简单的小市值策略

• 剔除上市小于1年的新股、剔除ST股票、按照市值排序
• 等权持股30只、持仓5个交易日

策略实现

1. 止盈止损

止盈止损的逻辑，其实就是判断仓内的每一只股票自买入以来的涨跌，这个涨跌如果大于一个临界值，或者小于一个临界值，我们就将它卖出

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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导语

本文主要分享一个基于Deep Q Network的对于个股的择时策略

算法简介

DQN与Q-Learning

本文主要使用的是Deep Q Network。DQN是强化学习的一种方法，结合了Q-learning和深度学习神经网络。

Q-learning是用一张表来记录各个状态下的各个行为的q值，它能记录的状态

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

• 运行环境：AiStudio 3.0.0
• 策略描述：我们将过去20日收盘价（均值+2倍标准差）作为up_limit，（均值-2倍标准差）作为low_limit
• 买入股票：'600519.SH'（贵州茅台）
• 买卖规则：收盘价大于up_limit买入，收盘价小于low_limit卖出
• 数据表名：cn_stock_bar1d
• 回测时长：2020-1-1 至 今天
• 初始资金：500000
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出

回测图：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=9ed9f90b-c353-4aff-b4bf-

利用算法进行股票量化交易是当今金融市场的一个重要趋势。在国际象棋和围棋等诸多复杂的游戏中，深度强化学习（DRL）智能体都取得了惊人的成绩。深度强化学习的理论同样适用于股票市场的量化决策。本文介绍了同济大学计算机科学与技术系的上海市大学生创新创业训练计划优秀项目：「基于深度强化学习的金融量化策略研究」，解读了如何训练一个 A 股市场的深度强化学习模型，以及回测的绩效表现。

在该项目中，研究者把股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息环境，而智能体需要在这个环境中最大化回报和最小化风险。相比于其他传统机器学习算法，深度强化学习的优势在于对股票交易任务进行马尔可夫决策过程建模，没有将

每次交易先清空持仓，买入排名前三股票，卖空排名最后三只股票。
运行的时候发现没法买回上次卖空的股票，请帮忙看一下为什么呢？中途打印出来是没问题的。

stock_hold_now = {e.symbol: p.amount
             for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
print(today, context.portfolio.cash, stock_hold_now)
 
#先把已有的持仓清掉
# 如果该股票停牌，则没法成交。因此需要用can_trade方法检查下该

问题

如何在策略中实现最近10天内买入过的个股不再买入

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解答

在回测中可以在卖出股票后，把卖出时间保存下来，然后买入时和当天时间进行对比就可以实现。具体可以参照下面的样例，此样例实现了持有股票必须大于n天后才能卖出和买入的股票m天内不再买入两个功能。

https://bigquant.com/experimentshare/fd94a8acc914413ea5185892d7aade09

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问题

我有一个深度学习策略，我在主函数中添加了跟踪止损的逻辑没有什么用。因为某只股票达到止损条件会卖出，但是第二天机器学习策略根据算法又会将这只股票买入。所以止损策略不能发挥作用啊。请问各位高手有无办法解决？

问题

看之前的回答如下：

这里的持仓期指的是建仓期吧？然后每天交易上限是1W？ 有点不能理解为什么不一天买完所有股票，而是分为10天买入呢？这种方式有什么好处吗是？

希望实现每日早盘买入2只股票，各占总仓位的1/4,每天卖出2只股票，各占总仓位的1/4,但是怎么设置都达不到我预期的效果，不知道是不是我哪里设置的有问题，求大神指点..

一些股票在当天发现信号时但要几天才想买入，想用context.ranker_prediction加一条日期为几天后的数据，这样几天后的回测代码就读到那个股票了，但用append方法加了数据，并没有生效，是不是context.ranker_prediction只能读不能更新？ 还有也是想买了股票以后，就在这个数据集更新标记，后面读出，作为补仓依据。

问题

策略开始没设置不购买st，后来去掉st了，但是持仓里有2个st.如何卖掉呢？

解答

你可以在策略里面增加指定卖出特定股票后，再把策略改回去。

问题

怎么设置每只股票每次交易的最低买入金额？

问题

想问一下数据字典中的大中小单的区分标准是怎样的？

另外这个标准是固定的吗