我现在想将仓位控制系统： 根据ATR计算每手风险 单笔风险≤账户2%，总仓位≤账户8%，单合约≤50手 动态计算合理开仓手数，实现了双层止损机制（初始固定止损+移动吊灯止损）删除，并且每开仓只开一手

<think>我们将在原策略代码的基础上进行简化，删除复杂的仓位控制和止损机制，改为每开仓只开一手，并且删除双层止损机制，只保留初始固定止损（因为题目要求删除双层止损机制，但注意题目要求每开仓只开一手，所以我们将仓位控制部分简化为固定1手，同时保留初始止损（因为策略中入场条件部分提到了初始止损，但题目要求删除双层止损机制，所以我们只保留初始止损，并去掉移动止损部分？）但是题目要求删除双层止损机制，包括初始固定止损和移动止损。然而，策略逻辑中入场条件部分提到了初始止损，如果完全删除止损，那么策略将没有止损保护。因此，我们需要明确：题目要求是删除双层止损机制（即移除移动止损部分），但可能保留初始止损？但题目明确说“删除，并且每开仓只开一手”。所以这里我们理解为：删除整个仓位控制系统（包括风险计算和动态手数）以及双层止损机制（包括初始止损和移动止损），然后每开仓只开一手，且没有止损（因为止损机制被删除了）。但是这样策略就没有止损了，这在实际中是不合理的。因此，我建议保留一个简单的固定止损（比如2倍ATR），但不再使用移动止损，并且开仓手数固定为1手。 然而，题目要求是：“删除仓位控制系统：根据ATR计算每手风险，单笔风险≤账户2%，总仓位≤账户8%，单合约≤50手，动态计算合理开仓手数，实现了双层止损机制（初始固定止损+移动吊灯止损）删除，并且每开仓只开一手” 所以，我们删除动态仓位计算（改为固定1手），删除双层止损机制（包括初始固定止损和移动止损），但是这样就没有止损了？策略中的平仓条件除了止损还有其他的（目标盈利、超买、趋势反转、尾盘平仓等），所以可能不需要额外的止损逻辑？但原策略入场条件中设置的止损是作为平仓条件之一。因此，我们需要在平仓条件中移除止损相关的条件。 具体修改步骤： 1. 删除`g.stop_loss`、`g.highest_price`、`g.entry_price`等与止损相关的全局变量（但入场价格可能需要保留用于计算盈利？） 2. 删除仓位控制函数`calculate_position_size`，开仓时固定为1手。 3. 在入场时不再设置初始止损（即删除`g.stop_loss`的赋值）。 4. 在平仓条件中，删除关于止损触发的条件（即不再检查价格是否低于止损价）。 5. 删除移动止损的更新逻辑（因为已经删除移动止损，且不再需要更新最高价？但最高价可能用于其他目的？策略中没有，所以可以删除）。 6. 简化后的策略将只保留入场价格用于计算盈利，平仓条件只保留：目标盈利、布林带上轨、超买、趋势反转、尾盘平仓。 注意：原策略中入场条件部分有提到“初始止损：入场价 - 2×ATR(14)”，但根据题目要求，我们要删除这个止损机制（包括初始止损和移动止损），所以我们将不再使用这个止损条件。 但是，策略描述中平仓条件包括“触发止损”，而题目要求删除止损机制，所以我们在平仓条件中应该去掉止损。 因此，修改后的代码将不再有止损逻辑，开仓固定1手。 另外，由于删除了仓位控制，我们不再需要`g.params`中的风险控制参数（如`max_risk_per_trade`等），但其他参数（如布林带参数、RSI参数等）仍需保留。 代码修改： 1. 在`init_params`函数中，删除与止损和仓位控制相关的全局变量（只保留`g.holding_long`和`g.entry_price`，因为入场价格用于计算盈利）。 2. 删除`calculate_position_size`函数。 3. 在交易逻辑中，开仓时固定为1手，不再调用仓位计算函数。 4. 删除持仓处理中关于移动止损和最高价更新的部分（因为不再需要移动止损）。 5. 在平仓条件中，删除止损触发的条件分支。 修改后的代码：</think>我将根据您的要求修改策略代码，删除复杂的仓位控制和止损机制，简化为固定开仓一手并移除止损系统。以下是修改后的代码： ```python # 导入必要的函数库和指标计算模块 from jqdata import * from jqlib.technical_analysis import * import talib import numpy as np ## 初始化函数，在策略开始时运行一次 def initialize(context): # 调用初始化参数函数 init_params(context) # 设置基准指数（IM中证1000）代表市场整体参考指标 set_benchmark(g.benchmark) # 开启动态复权模式（使用真实价格） set_option('use_real_price', True) # 避免未来数据泄漏 set_option("avoid_future_data", True) # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的日志 log.set_level('order', 'error') # 输出信息到日志中 log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次') ### 期货相关设定 ### # 设定账户为金融期货账户 set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash=context.portfolio.starting_cash, type='index_futures')]) # 设置每笔交易的手续费：开仓和平仓都是万分之0.23 set_order_cost(OrderCost(open_commission=0.000023, close_commission=0.000023, close_today_commission=0.000023), type='index_futures') # 设置保证金比例为15% set_option('futures_margin_rate', 0.15) # 设置滑点模型，StepRelatedSlippage(2)表示每次下单滑点为2个最小变动单位 set_slippage(StepRelatedSlippage(2)) # 按照指定时间运行函数（reference_security为运行时间的参考标的） run_daily(before_market_open, time='09:00', reference_security=g.reference) run_daily(trade, time='every_bar', reference_security=g.reference) run_daily(after_market_close, time='15:15', reference_security=g.reference) # 初始化参数函数，设置一些全局变量 def init_params(context): # 定义不同期货品种对应的现货指数和主力合约 ref_dict = { 'IM': ['000852.XSHG', 'IM8888.CCFX'], # 期货连续合约 } g.future_type = 'IM' # 当前选择的期货类型为中证1000股指期货(IM) g.benchmark = ref_dict[g.future_type][0] # 基准指数 g.reference = ref_dict[g.future_type][1] # 主力合约代码 g.holding_long = False # 是否持有多头仓位 g.entry_price = 0.0 # 多头入场价格 # 策略参数 g.params = { 'boll_period': 20, # 布林带周期 'boll_dev': 0.5, # 布林带标准差倍数 'rsi_period': 7, # RSI周期 'kdj_period': 5, # KDJ周期 } ## 开盘前运行函数 def before_market_open(context): # 获取当前月份和下个月份的合约代码 g.IM_current_month, g.IM_next_month = get_future_contracts(g.future_type)[:2] # 获取当月合约交割日期 end_date = get_CCFX_end_date(g.IM_current_month) # 如果今天是交割日，并且还有持仓，则先平仓再换合约 if context.current_dt.date() == end_date: log.info("--交割日先平仓后重新开仓--") if g.holding_long: # 如果多头持仓未平 order_target(g.IM_current_month, 0, side='long') # 平仓当月合约 g.holding_long = False log.info(f"交割日平仓: {g.IM_current_month}") # 切换到下月合约 g.IM_current_month = g.IM_next_month log.info(f"切换到新合约: {g.IM_current_month}") ## 实际交易逻辑函数 def trade(context): IM_current_month = g.IM_current_month # 当前合约 current_data = get_current_data() # 获取最新行情数据 time_str = context.current_dt.strftime('%H%M') # 当前时间字符串格式化 current_price = current_data[IM_current_month].last_price # 当前价格 # 如果涨停或跌停则不交易 if not if_order(IM_current_month): return # 获取K线数据 (包含足够的历史数据) count = max(120, g.params['boll_period'] + 20) bars = get_bars(IM_current_month, count=count, unit='1m', fields=['close', 'open', 'high', 'low', 'volume'], include_now=True, df=True) # 计算技术指标 closes = bars['close'].values highs = bars['high'].values lows = bars['low'].values volumes = bars['volume'].values # 计算MA5和MA10 (指数移动平均) ma5 = talib.EMA(closes, timeperiod=5) ma10 = talib.EMA(closes, timeperiod=10) # 计算布林带 (20周期SMA + 0.5标准差) upper, middle, lower = talib.BBANDS(closes, timeperiod=g.params['boll_period'], nbdevup=g.params['boll_dev'], nbdevdn=g.params['boll_dev']) # 计算RSI(7) rsi = talib.RSI(closes, timeperiod=g.params['rsi_period']) # 计算KDJ(5,3,3) slowk, slowd = talib.STOCH(highs, lows, closes, fastk_period=g.params['kdj_period'], slowk_period=3, slowd_period=3) j_values = 3 * slowk - 2 * slowd # J线 = 3*K - 2*D # 获取当前指标值 current_ma5 = ma5[-1] current_ma10 = ma10[-1] current_middle = middle[-1] current_rsi = rsi[-1] current_j = j_values[-1] current_volume = volumes[-1] prev_volume = volumes[-2] if len(volumes) > 1 else 0 # === 时间窗口检查 === valid_trading_time = False # 上午交易时段：开盘后30分钟(10:00)至11:30 if '1000' <= time_str <= '1130': valid_trading_time = True # 下午交易时段：13:00至14:00 elif '1300' <= time_str <= '1400': valid_trading_time = True # 尾盘时段：14:30后仅在特定条件下交易 elif '1430' <= time_str < '1500': # 尾盘交易条件：价格持续站稳布林带上轨 if current_price >= upper[-1]: valid_trading_time = True # === 多头入场条件 === if valid_trading_time and not g.holding_long: # 条件1: 趋势确认 (MA5上穿MA10且价格在布林带中轨上方) trend_confirmed = (current_ma5 > current_ma10) and (current_price > current_middle) # 条件2: 超卖反弹 (RSI<30或J值<0) oversold = (current_rsi < 30) or (current_j < 0) # 条件3: 资金流入 (成交量放大≥20%) volume_increase = (current_volume >= prev_volume * 1.2) if prev_volume > 0 else False # 综合入场条件 if trend_confirmed and oversold and volume_increase: # 固定开仓1手 order(IM_current_month, 1, side='long') g.holding_long = True g.entry_price = current_price log.info(f"{time_str} 开多1手 @ {current_price:.2f}") # === 持仓处理 === if g.holding_long: # === 平仓条件检查 === exit_trade = False # 条件1: 达到目标盈利 (5%) if (current_price - g.entry_price) / g.entry_price >= 0.05: log.info(f"达到目标盈利5% @ {current_price:.2f}") exit_trade = True # 条件2: 触及布林带上轨 elif current_price >= upper[-1]: log.info(f"触及布林带上轨 @ {current_price:.2f}") exit_trade = True # 条件3: 超买平仓 (RSI>70或J值>100) elif current_rsi > 70 or current_j > 100: log.info(f"超买信号 RSI={current_rsi:.2f}, J={current_j:.2f}") exit_trade = True # 条件4: 趋势反转 (MA5下穿MA10或价格跌破布林带中轨) elif (current_ma5 < current_ma10) or (current_price < current_middle): log.info(f"趋势反转信号 MA5={current_ma5:.2f}, MA10={current_ma10:.2f}, 中轨={current_middle:.2f}") exit_trade = True # 收盘前平仓 (14:55后) elif time_str >= '1455': log.info("尾盘平仓") exit_trade = True # 执行平仓 if exit_trade: order_target(IM_current_month, 0, side='long') g.holding_long = False log.info(f"{time_str} 平多 @ {current_price:.2f}, 盈亏: {(current_price - g.entry_price)/g.entry_price*100:.2f}%") ## 收盘后运行函数 def after_market_close(context): # 记录当日总结 if g.holding_long: current_price = get_current_data()[g.IM_current_month].last_price profit = (current_price - g.entry_price) / g.entry_price * 100 log.info(f"持仓过夜: 入场价={g.entry_price:.2f}, 当前价={current_price:.2f}, 盈亏={profit:.2f}%") else: log.info("当日无持仓") log.info('##############################################################') ########################## 获取期货合约信息 ################################# # 获取金融期货合约到期日 def get_CCFX_end_date(future_code): return get_security_info(future_code).end_date # 判断是否可以下单（非涨跌停状态） def if_order(security): current_data = get_current_data() if security not in current_data: return False high_limit = current_data[security].high_limit # 涨停价 last_price = current_data[security].last_price # 最新价 low_limit = current_data[security].low_limit # 跌停价 # 如果最新价不是涨停或跌停，则允许下单 if last_price != high_limit and last_price != low_limit: return True return False # 获取期货主力合约和次主力合约 def get_future_contracts(future_type): # 获取所有可交易的IM合约 contracts = get_all_securities(['futures']).index im_contracts = [c for c in contracts if c.startswith(future_type)] # 按到期日排序 im_contracts = sorted(im_contracts, key=lambda x: get_security_info(x).end_date) # 返回前两个合约（当前主力合约和次主力合约） return im_contracts[:2] if len(im_contracts) >= 2 else im_contracts ``` ### 主要修改内容： 1. **简化仓位控制**： - 完全移除了基于ATR的仓位计算系统 - 每次开仓固定为1手（`order(IM_current_month, 1, side='long')`） - 删除了所有仓位控制相关参数和逻辑 2. **移除止损机制**： - 删除了初始固定止损（入场价 - 2×ATR） - 删除了移动吊灯止损（历史高点 - 2×ATR） - 移除了所有止损相关的全局变量和条件判断 3. **简化参数系统**： - 移除了ATR相关参数（`atr_period`等） - 移除了风险控制参数（`max_risk_per_trade`等） - 保留了核心策略参数（布林带、RSI、KDJ） 4. **平仓条件优化**： - 保留了目标盈利（5%）、布林带上轨、超买信号、趋势反转和尾盘平仓条件 - 移除了止损触发平仓条件 - 固定盈利目标为5%（原为可配置参数） 5. **代码精简**： - 移除了`calculate_position_size`函数 - 移除了所有ATR计算相关代码 - 简化了全局变量（仅保留`holding_long`和`entry_price`） 该简化版本保留了策略的核心入场逻辑（趋势确认+超卖反弹+资金流入），同时实现了您要求的固定一手开仓和移除止损机制。策略仍保留了多种平仓条件以控制风险，但不再使用复杂的仓位管理和止损系统。