米筐量化交易策略案例
时间: 2025-01-08 17:48:45 浏览: 87
### 米筐量化交易平台策略实例
米筐科技提供了丰富的API支持来帮助用户构建复杂的量化交易策略。基于此平台,可以创建多种类型的量化交易模型,这些模型通常遵循获取市场数据、编写并测试策略以及执行自动化交易的过程[^1]。
下面是一个简单的股票均线交叉策略的例子,在这个例子中,当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时买入;反之则卖出:
```python
import rqalpha as rq
class SimpleMovingAverageCrossover(rq.Mod):
def __init__(self, short_window=40, long_window=100):
self.short_window = short_window
self.long_window = long_window
def init(self):
super(SimpleMovingAverageCrossover, self).init()
def handle_bar(self, context, bar_dict):
prices = history_bars(context.security_list[0], self.long_window+1, '1d', 'close')
if len(prices) < self.long_window + 1:
return
short_mavg = prices[-self.short_window:].mean()
long_mavg = prices[-self.long_window:].mean()
for stock in context.portfolio.positions.keys():
position = context.portfolio.positions[stock]
if short_mavg > long_mavg and not position.is_empty:
order_target_percent(stock, 1)
elif short_mavg < long_mavg and position.quantity != 0:
order_target_percent(stock, 0)
config = {
"base": {
"start_date": "2017-06-01",
"end_date": "2019-05-30",
"benchmark": "HS300",
"accounts": {"stock": 1e6},
},
"mod": {
"sys_analyser": {
"enabled": True,
"plot": True
}
}
}
if __name__ == '__main__':
from rqalpha.api import *
run_func(init=None, before_trading=lambda *args: None, handle_bar=SimpleMovingAverageCrossover().handle_bar, config=config)
```
上述代码展示了如何利用米筐提供的`rqalpha`库定义一个自定义模块,并通过继承`Mod`类实现了简单均值回归算法。此外还设置了回溯时间范围和其他参数配置[^4]。
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