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感谢您使用一创一创聚宽量化交易云平台量化交易云平台量化交易平台，以下内容主要介绍一创聚宽量化交易云平台量化交易平台的API使用方法，目录中带有”♠” 标识的API是 "回测环境/模拟" 的专用API， 不能在研究模块中调用 。

内容较多，可使用 Ctrl+F 进行搜索。

如果以下内容仍没有解决您的问题，请您通过社区提问的方式告诉我们，谢谢。

开始写策略

简单但是完整的策略

先来看一个简单但是完整的策略:

def initialize(context):
    # 定义一个全局变量, 保存要操作的股票
    g.security = '000001.XSHE'
    # 运行函数
    run_daily(market_open, time='every_bar')
def market_open(context):
    if g.security not in context.portfolio.positions:
        order(g.security, 1000)
    else:
        order(g.security, -800)

一个完整策略只需要两步:

设置初始化函数: initialize ,上面的例子中, 只操作一支股票: ‘000001.XSHE’, 平安银行

实现一个函数, 来根据历史数据调整仓位.

这个策略里, 每当我们没有股票时就买入1000股, 每当我们有股票时又卖出800股, 具体的下单API请看 order 函数.

这个策略里, 我们有了交易, 但是只是无意义的交易, 没有依据当前的数据做出合理的分析

下面我们来看一个真正实用的策略

实用的策略

在这个策略里, 我们会根据历史价格做出判断:

如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入

如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出

# 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次 def market_open (context) : security = g.security # 获取股票的收盘价 close_data = attribute_history(security, 5 , '1d' , [ 'close' ]) # 取得过去五天的平均价格 MA5 = close_data[ 'close' ].mean() # 取得上一时间点价格 current_price = close_data[ 'close' ][- 1 ] # 取得当前的现金 cash = context.portfolio.cash # 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入 if current_price > 1.01 *MA5: # 用所有 cash 买入股票 order_value(security, cash) # 记录这次买入 log.info( "Buying %s" % (security)) # 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖出 elif current_price < MA5 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0 : # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0 order_target(security, 0 ) # 记录这次卖出 log.info( "Selling %s" % (security)) # 画出上一时间点价格 record(stock_price=current_price)

def initialize(context):
    # 按月运行
    run_monthly(func, monthday, time='open', reference_security)
    # 按周运行
    run_weekly(func, weekday, time='open', reference_security)
    # 每天内何时运行
    run_daily(func, time='open', reference_security)

具体参见定时运行

一个字符串,可以是具体执行时间,支持 time 表达式。比如 “10:00”, “01:00”, 或者 “every_bar”, “open”, “before_open”, “after_close”, “morning” 和 “night”。(具体执行时间如见下方)

time 表达式具有 ‘base +/-offset’ 的形式，如：’open-30m’表示开盘前30分钟，’close+1h30m’表示收盘后一小时三十分钟。当使用 ‘base +/-offset’ 形式的表达式时， base 只能使用 open 或 close 二者之一。 reference_security 时间的参照标的。
如参照 ‘000001.XSHG’，交易时间为 9:30-15:00。
如参照’IF1512.CCFX’，2016-01-01之后的交易时间为 9:30-15:00，在此之前为 9:15-15:15。
如参照’A9999.XDCE’，因为有夜盘，因此开始时间为21:00，结束时间为15:00。

def weekly(context):
    print 'weekly %s %s' % (context.current_dt, context.current_dt.isoweekday())
def monthly(context):
    print 'monthly %s %s' % (context.current_dt, context.current_dt.month)
def daily(context):
    print 'daily %s' % context.current_dt
def initialize(context):
    # 指定每月第一个交易日, 在开盘后一小时10分钟执行
    run_monthly(monthly, 1, 'open + 1h10m')
    # 指定每天收盘前10分钟运行
    run_daily(daily, 'close - 10m')
    # 指定每天收盘后执行
    run_daily(daily, 'after_close')
    # 指定在每天的10:00运行
    run_daily(daily, '10:00')
    # 参照股指期货的时间每分钟运行一次, 必须选择分钟回测, 否则每天执行
    run_daily(daily, 'every_bar', reference_security='IF1512.CCFX')

handle_data, 可选

handle_data(context, data)

该函数每个单位时间会调用一次, 如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次。

该函数依据的时间是股票的交易时间，即 9:30 - 15:00. 期货请使用定时运行函数。

该函数在回测中的非交易日是不会触发的（如回测结束日期为2016年1月5日，则程序在2016年1月1日-3日时，handle_data不会运行，4日继续运行）。

对于使用当日开盘价撮合的日级模拟盘，在9:25集合竞价完成时就可以获取到开盘价，出于减少并发运行模拟盘数量的目的，我们会提前到9:27~9:30之间运行, 策略类获取到逻辑时间(context.current_dt)仍然是 9:30。

context: Context 对象, 存放有当前的账户/标的持仓信息
data: 一个字典(dict), key是股票代码, value是当时的 SecurityUnitData 对象. 存放前一个单位时间(按天回测, 是前一天, 按分钟回测, 则是前一分钟) 的数据. 注意 :

为了加速, data 里面的数据是按需获取的, 每次 handle_data 被调用时, data 是空的 dict, 当你使用


    data[security]

时该 security 的数据才会被获取.

data 只在这一个时间点有效, 请不要存起来到下一个 handle_data 再用

注意, 要获取回测当天的开盘价/是否停牌/涨跌停价, 请使用 get_current_data

def handle_data(context, data):
    order("000001.XSHE",100)